对比文件名称：发明申请_US20050177303A1 Display method and apparatus for navigation system for performing cluster search of objects
**特征比对表格**
| 技术特征描述与公开性判断 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **A. 接收对应于第一行程的第一组对象数据；《直接公开》** | 第[0053]段：“...检索地图存储器34和地图数据存储31中指定搜索区域的地图数据。” 第[0067]段：“...读取搜索区域100内的地图数据...” | 对比文件公开了从地图数据存储中检索指定搜索区域内的对象（如兴趣点POI）数据。这对应于接收一组对象数据。虽然未明确提及“第一行程”，但其检索的指定区域数据在功能上等同于目标专利中“对应于第一行程的第一组对象数据”，即获取了一组特定来源（此处为指定区域）的对象数据。作用均为为后续处理提供输入数据。 |
| **B. 接收对应于第二行程的第二组对象数据；《直接公开》** | 第[0053]段：“...检索地图存储器34和地图数据存储31中指定搜索区域的地图数据。” 第[0067]段：“...读取搜索区域100内的地图数据...” | 对比文件公开了从地图数据存储中检索指定搜索区域内的对象数据。虽然未明确区分“第一行程”和“第二行程”，但其检索的同一搜索区域内的数据集合，在数据处理逻辑上可以视为包含了来自不同数据采集过程（可类比为不同“行程”）的对象数据集合。其作用与特征B相同，即提供另一组对象数据用于后续关联分析。 |
| **C. 确定所述第一组对象数据与所述第二组对象数据之间的相似性度量；《隐含公开》** | 第[0060]段：“...应用聚类搜索算法到POI分布矩阵以搜索比任何相邻数字都大的数字...” 第[0063]-[0065]段描述了在矩阵中查找最大值、较大和值或任意等值数字的算法步骤。 | 对比文件未直接使用“相似性度量”这一术语。但其核心聚类算法基于对POI分布矩阵中每个位置数值与其邻域数值的比较。这种比较（如判断是否为最大值、计算邻域和）实质上是在评估不同位置（对应不同数据子集）上对象聚集程度的“相似性”或“关联强度”。对于本领域技术人员而言，这种基于邻域数值关系的比较是确定数据点间关联性（一种广义的相似性）的常用手段。其在对比文件中的作用是识别聚类中心，与目标专利中为聚类提供依据的作用相同。 |
| **D. 其中所述相似性度量指示至少一个对象的所述第一组对象数据的点与所述第二组对象数据的点之间的距离；《隐含公开》** | 第[0086]段：“...搜索模板109的大小远大于扫描步长S...POI分布矩阵中的POI数量是重叠的。” 第[0094]段：“...通过调整搜索模板大小和位移增量（扫描步长）可以微调聚类搜索性能。” | 对比文件未直接记载基于对象点之间几何距离的相似性度量。但其技术方案的基础是：通过固定大小的搜索模板在区域内扫描并统计模板内POI数量，形成分布矩阵。模板大小和扫描步长决定了空间分辨率，矩阵中每个位置的数值反映了以该位置为中心、模板大小为半径的区域内POI的密度。数值的高低间接反映了该区域中心点与周围POI点的空间接近程度（密度高意味着点距离中心较近）。因此，本领域技术人员可以理解，对比文件隐含使用了基于空间邻近性（与距离相关）的度量来评估不同位置数据的关联性。这与目标专利中“指示点之间距离”的作用在本质上都是利用空间距离信息进行关联判断。 |
| **E. 基于所述相似性度量来聚类所述至少一个对象的所述第一组对象数据和所述第二组对象数据，以产生至少一个对象簇；《直接公开》** | 第[0060]段：“导航系统应用聚类搜索算法到POI分布矩阵...” 第[0095]段：“导航系统能够基于其相对空间密度或聚类大小在用户指定的搜索区域内对POI等对象执行聚类搜索。” | 对比文件明确公开了“聚类搜索（cluster search）”，并详细描述了其聚类算法（第[0063]-[0066]段，图9A-9M），该算法处理POI分布矩阵后最终产生显示聚类位置和大小的“聚类分布矩阵”（第[0086]段，图9M），即产生了对象簇。这直接公开了基于某种关联性评估（隐含的相似性度量）进行聚类以产生对象簇的技术特征。 |
| **F. 所述聚类用于将所述第一组对象数据的对象与所述第二组对象数据中的对象进行关联；《未公开》** | 无相应记载。 | 对比文件的聚类操作是针对整个搜索区域内所有POI数据进行的，其目的是找出地理上密集的区域（簇）。它没有涉及将来自两个独立数据集（如“第一组”和“第二组”）中的具体对象进行一一关联或匹配的概念。目标专利的特征F强调跨不同行程数据的对象关联，而对比文件是在单一数据视图（整个搜索区域）内进行密度分区，两者技术手段和作用不同。 |
| **G. 所述聚类包括使用所述相似性度量来执行分层聚类；《未公开》** | 无相应记载。 | 对比文件描述的聚类算法（图9A-9M）是迭代地在矩阵中寻找局部最大值（或和值最大）并掩蔽相邻区域的过程，直至满足条件。这不是“分层聚类（hierarchical clustering）”。分层聚类通常涉及构建树状图（dendrogram）并通过不同阈值划分层次，或进行多轮由粗到细的聚类。对比文件未公开此类方法。 |
| **H. 使用物理距离作为针对两个或更多个聚类水平和/或步骤而不同的参数；《未公开》** | 无相应记载。 | 对比文件在聚类过程中使用了“搜索模板大小”和“扫描步长”这两个与物理距离相关的参数（第[0094]段），但这些参数在单次聚类过程中是固定的，并未公开在不同的聚类水平或步骤中使用不同的距离参数。目标专利的特征H明确要求参数在不同聚类步骤中不同。 |
| **I. 和基于所述至少一个对象簇来产生地图数据；《直接公开》** | 第[0095]段：“导航系统显示按聚类大小或距当前用户位置距离排序的聚类搜索结果。” 第[0100]段：“...显示选定聚类的地图图像...” | 对比文件明确公开了基于聚类结果（对象簇）进行显示，例如以列表形式显示簇信息（图7B, 10A）或在地图上显示簇的分布（图10B）。这种显示内容（如簇的位置、包含的POI）构成了用于导航的地图信息数据，即产生了地图数据。 |
| **J. 其中所述相似性度量基于对象类型；《直接公开》** | 第[0058]段：“通常，在步骤61之前指定要搜索的POI类型以仅检测选定类别的POI。” 第[0067]段：“...POI 103指示搜索区域中选定类型POI（快餐店）的分布。” | 对比文件明确要求在聚类搜索前指定POI的类型（如“快餐店”），聚类算法仅针对该选定类型的POI数据进行。这意味着其整个聚类过程（包括隐含的相似性评估）是基于特定对象类型的。这直接公开了相似性度量（或聚类操作）基于对象类型。 |
| **K. ，其中针对标志对象类型确定所述相似性度量；《未公开》** | 无相应记载。 | 对比文件处理的对象类型是“兴趣点（POI）”，例如餐馆、商店等，并非专门针对“交通标志（sign object type）”这一特定对象类型。目标专利的特征K限定了具体的对象类型为“标志”，对比文件未公开此内容。 |
| **L. 其中所述第一组对象数据和所述第二组对象数据包括标志数据；《未公开》** | 无相应记载。 | 同上，对比文件中的数据是关于POI的，未提及“标志数据”。 |
| **M. 并且其中所述相似性度量指示来自不同行程的标志的点之间的距离；《未公开》** | 无相应记载。 | 该特征依赖于“标志数据”和“不同行程”，对比文件均未公开。 |
| **N. 其中所述第一组对象数据和所述第二组对象数据包括车道标记数据；《未公开》** | 无相应记载。 | 对比文件未提及“车道标记数据”。 |
| **O. 其中执行分层聚类包括执行多个不同的聚类步骤；《未公开》** | 无相应记载。 | 对比文件的聚类算法是单层迭代过程，未公开包含多个不同步骤的“分层聚类”。 |
| **P. 其中第一聚类步骤包括基于第一距离参数来聚类，并且第二聚类步骤包括基于第二距离参数来聚类，其中所述第二距离参数小于所述第一距离参数；《未公开》** | 无相应记载。 | 对比文件未公开多步骤聚类，也未公开在不同步骤中使用不同距离参数。 |
| **Q. 其中聚类所述第一组对象数据和所述第二组对象数据包括执行谱聚类；《未公开》** | 无相应记载。 | 对比文件使用的聚类算法是基于分布矩阵的迭代掩蔽算法，并非“谱聚类（spectral clustering）”。谱聚类涉及构建相似性矩阵、计算特征值和特征向量等步骤，对比文件未公开。 |
| **R. 其进一步包括基于所述至少一个对象簇来执行捆绑调整；《未公开》** | 无相应记载。 | 对比文件未提及“捆绑调整（bundle adjustment）”，该技术通常用于优化三维重建中的相机参数和点位置。 |
| **S. 其中在一或多个关联块中的每一个内执行聚类；《未公开》** | 无相应记载。 | 对比文件是在整个用户指定的“搜索区域”内执行聚类扫描和算法，未提及将区域划分为更小的“关联块”并在每个块内独立或优先执行聚类。 |
| **T. 其中产生所述地图数据包含基于所述至少一个对象簇来细化地图数据；《未公开》** | 无相应记载。 | 对比文件公开了基于聚类结果显示地图信息，但未公开对地图数据本身进行“细化（refine）”或优化的过程，例如调整对象位姿、优化地图精度等。 |
| **U. 其进一步包括将所产生的地图数据传输到至少一个车辆；《未公开》** | 无相应记载。 | 对比文件描述的是导航系统本身的显示功能，未提及将产生的地图数据传输到其他车辆。 |
| **V. 其中所述对象数据包括对象位姿信息；《隐含公开》** | 第[0067]段：“...POI 103指示搜索区域中选定类型POI...的分布。” 第[0095]段：“...显示聚类搜索结果...” 通常，导航地图数据中的POI包含其地理位置信息。 | 对比文件虽未明确使用“位姿信息（pose information）”这一术语，但其处理的POI数据必然包含位置信息（如经纬度坐标），这是导航系统进行地图显示和距离计算的基础。对于本领域技术人员而言，对象数据包含位置信息是隐含的、必然的要求。因此，可以认为对比文件隐含公开了对象数据包括对象的位置信息（位姿信息的一部分）。其在对比文件中的作用是用于定位和显示，与目标专利中作为聚类和绘图的基础数据的作用部分相同。 |
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