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对比文件列表
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
2026-07-18 15:35
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
2026-07-18 15:35
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
2026-07-18 15:35
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
2026-07-18 15:35
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
2026-07-18 15:35
2014-10-29_GB2513303A_发明专利_GB2513303A Method and device for partitioning an image_+++G_H_J_Q_i_m_n_o_p+++.docx
2026-07-18 15:35
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
2026-07-18 15:35
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
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
2026-07-18 15:35
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
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

**对比文件名称:** 2017-06-22_WO2017103065A_发明申请_WO2017103065A1 GENERATING OUTPUT VIDEO FROM VIDEO STREAMS

**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:** 未指定(当前模型)

### 特征比对表格

技术特征描述及公开性判断结果对比文件原文引用(中文翻译)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】**对比文件未明确记载距离传感器与图像传感器之间的空间关系。对比文件仅提及深度信息可来自深度传感器,但未描述深度传感器与图像传感器的相对位置或校准关系,本领域技术人员无法从对比文件直接或隐含得出该特征。
**技术特征B:距离传感器被配置用于捕获该场景的深度信息【直接公开】**[0097]“Such depth information may be obtained from a depth-sensing array, time-of-flight camera, structured-light sensor or from the video data of a stereo camera, and may be represented by a depth map or other type of information which is indicative of depth, including disparity information.”<br>翻译:“这种深度信息可以从深度感测阵列、飞行时间相机、结构光传感器或从立体相机的视频数据获得,并且可以表示为深度图或其他指示深度的信息类型,包括视差信息。”对比文件明确公开了深度信息可由深度感测阵列(即距离传感器)捕获,并表示为深度图,该特征与目标专利中距离传感器捕获深度信息的作用完全相同。
**技术特征C:图像传感器被配置用于捕获该场景的可见光信息【直接公开】**[0082]“The first smartphone 100 may capture a first part of the scene and the second smartphone 101 may capture a second part of the scene.”<br>翻译:“第一智能手机100可以捕获场景的第一部分,第二智能手机101可以捕获场景的第二部分。”对比文件中的录制设备(智能手机)通过图像传感器捕获场景的可见光信息,形成视频流,该特征直接对应图像传感器捕获可见光信息。
**技术特征D:方法包括获得通过该距离传感器获取的该场景的深度图【直接公开】**[0097]“...may be represented by a depth map”以及[0098]图5中“SendRecording(content, depth map, timestamps)”<br>翻译:“...可以表示为深度图”以及“发送录制内容、深度图、时间戳”。对比文件明确公开了获得深度图(从录制设备发送到系统),该深度图由距离传感器获取,直接对应本特征。
**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】**[0098]“Such depth information... may aid in generating the output video... 3D modelling techniques... may be used to identify potential stitching issues at a very early stage, such as suboptimal sensor position or scene occlusions.”<br>翻译:“这种深度信息...可以辅助生成输出视频...3D建模技术...可用于在早期识别潜在的拼接问题,例如次优传感器位置或场景遮挡。”虽然对比文件主要基于视频内容分析识别贡献部分(即感兴趣区域),但深度信息被明确用于识别场景中的问题区域(如遮挡),这实质上是分析深度图以确定哪些区域对输出视频有关键作用,从而隐含公开了通过深度图分析识别感兴趣区域。
**技术特征F:该感兴趣区域包含该对象【隐含公开】**对比文件[0082]描述的场景包含对象(如人物、物体),贡献部分(contributing part)是场景的一部分,通常包含对象。对比文件中的贡献部分(例如图2中的区域164)是场景的一部分,必然包含录制对象,本领域技术人员可以合理推断该区域包含对象。
**技术特征G:生成指示该感兴趣区域的选择数据【直接公开】**[0088]“The controller 260 may then generate the orchestration metadata 150 to comprise identification information 152 which identifies the contributing part.”以及[0089]“identification information 152 may take form of a set of coordinates and/or a mask”<br>翻译:“控制器260然后可以生成编排元数据150,其包含识别贡献部分的标识信息152。”以及“标识信息152可以采取坐标集和/或掩码的形式。”对比文件公开了生成编排元数据(即选择数据),其中包含标识贡献部分(感兴趣区域)的坐标或掩码,直接对应本特征。
**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【直接公开】**[0088]“Upon receiving the orchestration metadata 150, the recording device 100 may then selectively stream the contributing part of the video stream 130”<br>翻译:“在接收到编排元数据150后,录制设备100可以然后选择性流式传输视频流130的贡献部分。”对比文件公开了录制设备根据编排元数据(选择数据)选择性流式传输贡献部分(感兴趣区域)的图像数据,直接对应本特征。
**技术特征I:该图像数据是通过该图像传感器获取的【直接公开】**[0082]“The first smartphone 100 may capture a first part of the scene...”明确图像传感器捕获场景。视频流中的图像数据由图像传感器捕获,对比文件已隐含公开,但结合特征C的公开,本特征直接公开。
**技术特征J:选择性地获得该感兴趣区域的图像数据包括经由带宽受限链路选择性地接收该感兴趣区域的图像数据【直接公开】**[0008]“unnecessarily consuming bandwidth”以及[0083]“this omission also saves bandwidth”<br>翻译:“不必要地消耗带宽”以及“这种省略也节省了带宽”。对比文件多处强调选择性流式传输可节省带宽,暗示传输链路是带宽受限的,且选择性接收正是为了应对带宽限制,本特征直接公开。
**技术特征K: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【直接公开】**[0083]“the first smartphone 100 may crop the captured frame according to instructions from the stitching server 202. Namely, only the contributing part 164 may need to be encoded and transmitted”以及[0102]“capture mask may be transmitted to the sensor as input parameter... the sensor may then crop out some pixels”<br>翻译:“第一智能手机100可以根据来自拼接服务器202的指令裁剪捕获帧。即,仅需要编码和传输贡献部分164”以及“捕获掩码可以作为输入参数传输到传感器...传感器然后可以裁剪出一些像素。”对比文件公开了通过捕获掩码配置传感器仅选择性地获取感兴趣区域(贡献部分)的像素,这直接对应配置图像传感器选择性获取感兴趣区域内的可见光信息。
**技术特征L: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【直接公开】**[0102]“the recording device may apply a post-processing operation on the full frame captured by the sensor. The result of this post-processing operation may be a cropped-out frame whose location and size in the raw captured frame are indicated by the capture mask.”<br>翻译:“录制设备可以对传感器捕获的全帧应用后处理操作。该后处理操作的结果可以是裁剪帧,其在原始捕获帧中的位置和大小由捕获掩码指示。”对比文件中的后处理操作本质上是根据捕获掩码从全帧数据(可能存储在存储器中)中选择性地读出并生成裁剪帧,这直接对应从存储器中选择性读出感兴趣区域的图像数据。
**技术特征M: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【直接公开】**[0080]“...a system 200 ... which is connected to the recording devices 100-102 via a network 040”以及图2、图3所示的视频流传输。<br>翻译:“...一个系统200...通过网络040连接到录制设备100-102。”对比文件中的录制设备作为媒体源,通过网络将视频流(图像数据)流式传输到系统,直接公开了本特征。
**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【直接公开】**[0088]“The controller 260 may then generate the orchestration metadata 150 ... and may be provided via an output interface 280 ... to an input interface 140 of the recording device 100.”以及“Upon receiving the orchestration metadata 150, the recording device 100 may then selectively stream the contributing part.”<br>翻译:“控制器260然后可以生成编排元数据150...并通过输出接口280...提供到录制设备100的输入接口140。”以及“在接收到编排元数据150后,录制设备100可以然后选择性流式传输贡献部分。”对比文件明确公开了系统向录制设备发送编排元数据(选择数据),录制设备根据该数据选择性流式传输贡献部分,即发信号通知选择数据以请求选择性流式传输。
**技术特征O: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】**对比文件未提及“图块”(tile)或基于图块的流式传输。对比文件仅涉及空间区域(掩码或坐标),未公开图块划分及图块标识符,本领域技术人员无法从对比文件直接或隐含得出该特征。
**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】**基于特征O未公开,本特征相应未公开。对比文件未公开图块,因此无对应内容。
**技术特征Q: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。对比文件未涉及图块空间关系描述,本特征未公开。
**技术特征R: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】**对比文件未区分对象存在与否的深度图。对比文件虽公开深度图,但未涉及对象不存在时的背景深度图,本特征未公开。
**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】**对比文件未区分对象存在与否的深度图。对比文件未公开对象存在时的特定深度图获取,本特征未公开。
**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】**对比文件未公开深度图比较技术。对比文件未涉及深度图差分或背景减除,本特征未公开。
**技术特征U: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【未公开】**对比文件未公开对象检测技术。对比文件虽使用深度信息辅助拼接,但未明确将对象检测技术应用于深度图,本特征未公开。
**技术特征V: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【未公开】**对比文件未公开基于深度值识别对象。对比文件未描述利用深度值识别接近度或对象,本特征未公开。
**技术特征W: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[0095]提到时间戳,但未限定深度图获取时刻为特定第一时间实例。对比文件虽涉及时间信息,但未明确要求深度图在第一时间实例获取,本特征未公开。
**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】**对比文件未限定图像数据获取时刻与深度图获取时刻的先后关系。对比文件未公开时间顺序要求,本特征未公开。
**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[0095]描述通过时间戳预测当前贡献部分,但仅针对相机运动或场景变化,未提及对象移动补偿。对比文件未公开对象移动补偿,本特征未公开。
**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。对比文件未涉及背景去除,本特征未公开。

### 公开性代码

根据上述判断,对比文件直接公开的技术特征:B、C、D、G、H、I、J、K、L、M、N;隐含公开的技术特征:E、F。

因此,在回答结尾插入对应代码:

<<<B>>><<<C>>><<<D>>><<<G>>><<<H>>><<<I>>><<<J>>><<<K>>><<<L>>><<<M>>><<<N>>><<<e>>><<<f>>>

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