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对比文件列表
2010-08-26_US2010214419A_发明申请_US20100214419A1 Video Sharing_+++C_I_M+++.docx
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2011-09-01_US2011211754A_发明申请_US20110211754A1 Tracking body parts by combined color image and depth processing_+++A_B_C_D_E_F_G_I_R_S_T_U_V_Z_h_w_x_y+++.docx
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2011-10-20_US2011255589A_发明申请_US20110255589A1 Methods of compressing data and methods of assessing the same_+++c_g_h_i_m+++.docx
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2012-03-01_US2012050524A_发明申请_US20120050524A1 APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING AN OVERVIEW IMAGE OF A PLURALITY OF IMAGES USING AN ACCURACY INFORMATION_+++C_I_e_m_u_v+++.docx
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2012-03-08_US2012060077A_发明申请_US20120060077A1 METHOD AND APPARATUS FOR VIDEO SYNTHESIS_+++B_C_F_I_M_a_d_e_g_h_j_k_n_u_v_w_x+++.docx
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2012-08-02_US2012195471A_发明申请_US20120195471A1 Moving Object Segmentation Using Depth Images_+++B_C_D_E_F_G_I_R_S_T_U_W_a+++.docx
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2013-03-19_US8401225B_发明授权_US08401225B2 Moving object segmentation using depth images_+++B_C_D_E_F_G_H_I_M_R_S_T_U_V_W_X_Y_Z_a+++.docx
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2013-10-29_US8570320B_发明授权_US08570320B2 Using a three-dimensional environment model in gameplay_+++B_C_D_E_F_I_R_S_T_U_W_Z_a_g_m_v+++.docx
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2014-10-16_US2014307775A_发明申请_US20140307775A1 METHOD AND DEVICE FOR PARTITIONING AN IMAGE_+++G_H_N_P_Q_c_i_j_m_o+++.docx
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2015-09-24_US2015269739A_发明申请_US20150269739A1 APPARATUS AND METHOD FOR FOREGROUND OBJECT SEGMENTATION_+++B_C_D_E_F_I_S_V_W_Z_a_g_h_u_y+++.docx
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2016-05-18_CN105590312A_发明公开_CN105590312A 前景图像分割方法和装置_+++B_C_D_E_F_G_H_I_S_U_V_Z_a_w+++.docx
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2016-08-18_US2016241776A_发明申请_US20160241776A1 DEVICE AND METHOD FOR DETECTING FOCUS OF ELECTRONIC DEVICE_+++A_B_C_D_E_F_G_I_S_U_V_W_X_Y+++.docx
2026-07-18 15:35
2017-01-24_US9552655B_发明授权_US09552655B2 Image processing via color replacement_+++A_B_C_D_E_F_G_H_I_U_V_W_Z_y+++.docx
2026-07-18 15:35
2017-05-04_US2017124717A_发明申请_US20170124717A1 METHOD AND SYSTEM OF BACKGROUND-FOREGROUND SEGMENTATION FOR IMAGE PROCESSING_+++A_B_C_D_E_F_G_I_S_V_W_Z_h_u+++.docx
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2017-06-22_WO2017103065A_发明申请_WO2017103065A1 GENERATING OUTPUT VIDEO FROM VIDEO STREAMS_+++B_C_D_G_H_I_J_K_L_M_N_e_f+++.docx
2026-07-18 15:35
2012-03-01_US2012050524A_发明申请_US20120050524A1 APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING AN OVERVIEW IMAGE OF A PLURALITY OF IMAGES USING AN ACCURACY INFORMATION_+++C_I_e_m_u_v+++.docx

**对比文件名称:** 2012-03-01_US2012050524A_发明申请_US20120050524A1 APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING AN OVERVIEW IMAGE OF A PLURALITY OF IMAGES USING AN ACCURACY INFORMATION

**目标专利名称:** 2013获得场景中的对象的图像数据方法、系统以及可读介质CN111295872B

**本次调用的模型名称:** AI Assistant

### 特征比对表格

技术特征及公开性对比文件原文引用公开性论述
技术特征A:距离传感器与图像传感器具有已知的空间关系。未公开。对比文件未公开距离传感器,仅公开了相机(图像传感器)和位置传感器(GPS、IMU),未提及距离传感器或与图像传感器的空间关系。对比文件涉及无人机图像拼接,使用相机和位置传感器,没有公开任何距离传感器(如激光雷达、深度相机),因此无法确定距离传感器与图像传感器的空间关系。
技术特征B:距离传感器被配置用于捕获场景的深度信息。未公开。对比文件未公开任何距离传感器,深度信息通过图像特征和运动恢复结构计算获得,而非通过距离传感器捕获。对比文件[0112]提到“a (rough) 3D structure is computed”通过特征点匹配,但未使用距离传感器,故未公开该特征。
技术特征C:图像传感器被配置用于捕获场景的可见光信息。《直接公开》[0011]:“The unmanned aerial vehicle may have: a camera configured to take an image during a flight of the unmanned aerial vehicle”(无人机可具有:相机,配置用于在无人机飞行期间拍摄图像)。[0089]:“equipped with an RGB camera (red, green blue)”(配备RGB相机(红、绿、蓝))。对比文件明确公开了相机(图像传感器)用于捕获可见光图像,因此直接公开了该技术特征。
技术特征D:方法包括获得通过距离传感器获取的场景的深度图。未公开。对比文件未公开距离传感器,深度图通过图像算法生成,而非通过距离传感器。对比文件未涉及任何距离传感器,因此无法获得通过距离传感器获取的深度图。
技术特征E:分析该深度图以识别该场景中的感兴趣区域。《隐含公开》[0112]:“a (rough) 3D structure is computed”(计算(粗略的)3D结构)。[0113]:“compute the transformation based on point-matches on a common plane (reference plane, e.g. advantageously the ground plane) and ignore regions which are at different elevation levels”(基于公共平面(参考平面,例如有利地是地面平面)上的点匹配计算变换,并忽略处于不同海拔高度的区域)。对比文件计算了3D结构(相当于深度图),并基于此识别了公共平面(地面平面)作为感兴趣区域,同时忽略其他区域,隐含公开了分析深度图以识别感兴趣区域。
技术特征F:其中,该感兴趣区域包含该对象。未公开。对比文件[0113]中感兴趣区域是地面平面,该平面不包含对象(对象被忽略),且未明确感兴趣区域包含对象。对比文件中的感兴趣区域是地面平面,且明确忽略高出平面的对象,因此不包含对象,故未公开。
技术特征G:生成指示该感兴趣区域的选择数据。未公开。对比文件未公开生成任何选择数据。对比文件未涉及生成选择数据。
技术特征H:基于该选择数据,选择性地获得该感兴趣区域的图像数据。未公开。对比文件未公开选择性获得图像数据。对比文件进行图像拼接,未选择性获取感兴趣区域。
技术特征I:其中,该图像数据是通过该图像传感器获取的。《直接公开》同特征C,[0011]公开了相机拍摄图像。图像数据由相机(图像传感器)获取,直接公开。
技术特征J:其中,选择性地获得该感兴趣区域的图像数据包括经由诸如总线或网络等带宽受限链路选择性地接收该感兴趣区域的图像数据。未公开。对比文件未公开选择性接收,也未提及带宽受限链路。对比文件传输整个图像,未选择性接收。
技术特征K:其中,选择性地获得该感兴趣区域的图像数据包括配置该图像传感器以选择性地获取在该感兴趣区域内的该场景的可见光信息。未公开。对比文件未公开配置图像传感器选择性获取区域。对比文件未涉及选择性获取。
技术特征L:和/或从包括在该图像传感器中或连接到该图像传感器的存储器中选择性地读出该感兴趣区域的图像数据。未公开。对比文件未公开选择性读出。对比文件未涉及选择性读出。
技术特征M:其中,可经由网络通过流式传输从媒体源访问通过该图像传感器获取的该场景的图像数据。《隐含公开》[0042]:“transmitted online from an unmanned aerial vehicle”(从无人机在线传输)。[0092]:“transferred to the base-station during flight”(在飞行期间传输到基站)。对比文件公开了通过网络在线传输图像数据,流式传输是网络传输的一种常见方式,且无人机可视为媒体源,因此隐含公开了可经由网络通过流式传输访问图像数据。
技术特征N:选择性地接收该图像数据包括向该媒体源发信号通知该选择数据,以请求选择性地流式传输该感兴趣区域的图像数据。未公开。对比文件未公开发信号通知选择数据。对比文件未涉及选择性流式传输请求。
技术特征O:其中,可经由该网络通过基于图块的流式传输从该媒体源访问通过该图像传感器获取的该场景的图像数据;并且选择数据被生成为包括一个或多个图块的标识符。未公开。对比文件未公开基于图块的流式传输。对比文件未涉及图块标识符。
技术特征P:该一个或多个图块包括该感兴趣区域的图像数据。未公开。对比文件未公开图块。对比文件未涉及图块。
技术特征Q:其中,所述选择数据是基于定义可用于流式传输的不同图块之间的空间关系的空间关系描述数据而生成的。未公开。对比文件未公开空间关系描述数据。对比文件未涉及。
技术特征R:其中,识别该场景中的感兴趣区域包括获得通过该距离传感器在该对象不存在时获取的该场景的第一深度图。未公开。对比文件未公开距离传感器,也未公开对象不存在时的深度图。对比文件未涉及。
技术特征S:获得通过该距离传感器在该对象存在时获取的该场景的第二深度图。未公开。对比文件未公开。对比文件未涉及。
技术特征T:基于该第一深度图与该第二深度图的比较来识别该场景中的感兴趣区域。未公开。对比文件未公开。对比文件未涉及。
技术特征U:其中,识别该场景中的感兴趣区域包括将对象检测技术应用于该深度图。《隐含公开》[0113]:“ignore regions which are at different elevation levels”(忽略处于不同海拔高度的区域)。对比文件通过忽略不同海拔高度的区域,实质上是基于深度信息检测出对象区域(高海拔)并忽略,隐含公开了将对象检测技术应用于深度图。
技术特征V:和/或基于对象的指示与深度传感器的接近度的深度值来在该深度图中识别该对象。《隐含公开》[0113]:“ignore regions which are at different elevation levels”(忽略处于不同海拔高度的区域)。对比文件基于海拔高度(深度值)识别不同区域,从而识别对象,隐含公开了基于深度值识别对象。
技术特征W:其中,该深度图是在第一时间实例时通过该距离传感器获取的。未公开。对比文件未公开距离传感器获取深度图的具体时间实例。对比文件未涉及。
技术特征X:选择性地获得的图像数据是在时间上晚于该第一时间实例的第二时间实例时通过该图像传感器获取的。未公开。对比文件未公开时间实例概念。对比文件未涉及。
技术特征Y:生成该选择数据包括补偿该对象在该第一时间实例到该第二时间实例之间相对于该场景的移动。未公开。对比文件未公开补偿对象移动。对比文件未涉及。
技术特征Z:进一步包括将背景去除技术应用于该感兴趣区域的图像数据,以去除该图像数据中在该对象周围的背景。未公开。对比文件未公开背景去除技术。对比文件未涉及。

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