返回项目页面
对比文件列表
2004-08-12_发明申请_US20040155175A1 Random access imaging sensor_+++C_F_I+++.docx
2026-02-23 17:34
2006-05-02_发明授权_US07038185B1 Camera for directly generating a gradient image_+++C_I_a_b_d_h+++.docx
2026-02-23 17:34
2006-12-19_发明授权_US07151844B2 Image sensor method and apparatus having hardware implemented edge detection processing_+++B_c_f_i+++.docx
2026-02-23 17:34
2008-06-05_发明专利_JP2008131407A Solid-state imaging element and imaging apparatus using same_+++C_I_f+++.docx
2026-02-23 17:34
2009-06-25_发明专利_JP2009140149A Information terminal equipment_+++a_b_c_i+++.docx
2026-02-23 17:34
2011-04-07_发明专利_DE102008052930B4 Bildverarbeitender Sensor_+++c_f_i+++.docx
2026-02-23 17:34
2011-12-08_发明申请_US20110298755A1 MATRIX SENSOR_+++C_I_a_b_f+++.docx
2026-02-23 17:34
2012-06-07_发明申请_US20120138774A1 FOCAL PLANE ARRAY PROCESSING METHOD AND APPARATUS_+++C_D_F_I_a_b_e+++.docx
2026-02-23 17:34
2012-07-12_发明申请_WO2012093381A1 CAMERA ASSEMBLY WITH AN INTEGRATED CONTENT ANALYZER_+++C_F_I_a_b+++.docx
2026-02-23 17:34
2013-01-07_发明专利_JP2013003787A Object detection device_+++c_f_i+++.docx
2026-02-23 17:34
2013-08-21_发明公开_CN103259985A CMOS图像传感器、像素单元及其控制方法_+++C_I+++.docx
2026-02-23 17:34
2014-01-23_发明申请_WO2014015194A2 METHODS FOR DETECTING AND MEASURING AGGREGATION_+++G_I_c_f+++.docx
2026-02-23 17:34
2014-01-23_发明申请_WO2014015194A3 METHODS FOR DETECTING AND MEASURING AGGREGATION_+++a_c_e_f_i+++.docx
2026-02-23 17:34
2014-05-01_发明申请_US20140118592A1 CMOS IMAGE SENSORS WITH FEATURE EXTRACTION_+++C_F_I_b+++.docx
2026-02-23 17:34
2014-05-08_发明申请_US20140125799A1 VEHICLE VISION SYSTEM_+++c_f_i+++.docx
2026-02-23 17:34
2014-05-29_发明申请_US20140149754A1 GESTURE DETECTION MANAGEMENT FOR AN ELECTRONIC DEVICE_+++F_c_i+++.docx
2026-02-23 17:34
2014-09-11_发明申请_US20140254864A1 SYSTEM AND METHOD FOR GESTURE DETECTION THROUGH LOCAL PRODUCT MAP_+++B_G_a_c_i+++.docx
2026-02-23 17:34
2014-10-30_发明申请_US20140319325A1 LAMP SIGNAL GENERATION CIRCUIT AND CMOS IMAGE SENSOR_+++C_I+++.docx
2026-02-23 17:34
2014-10-30_发明申请_US20140320666A1 OBJECT DETECTION_+++C_F_I_a_b_e+++.docx
2026-02-23 17:34
2014-12-11_发明申请_US20140363049A1 METHOD OF ESTIMATING OPTICAL FLOW ON THE BASIS OF AN ASYNCHRONOUS LIGHT SENSOR_+++J_c_i+++.docx
2026-02-23 17:34
2014-12-18_发明申请_US20140368626A1 COMPUTER VISION APPLICATION PROCESSING_+++C_F_i+++.docx
2026-02-23 17:34
2014-12-18_发明申请_US20140368712A1 IMAGE ADJUSTMENT APPARATUS AND IMAGE SENSOR FOR SYNCHRONOUS IMAGE AND ASYNCHRONOUS IMAGE_+++F_I_J_c+++.docx
2026-02-23 17:34
haoma_+++B_C_D_G_I_e_f+++.docx
2026-02-23 17:34
weixianzai_+++A_B_C_D_E_F_G_I_J+++.docx
2026-02-23 17:34
2011-12-08_发明申请_US20110298755A1 MATRIX SENSOR_+++C_I_a_b_f+++.docx

**对比文件名称**:2011-12-08_发明申请_US20110298755A1 MATRIX SENSOR

**目标专利名称**:基于事件的计算机视觉计算 CN106716441B

**本次调用的模型名称**:GPT-4

### 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公开性论述
**A:比较使用计算机视觉CV特征计算硬件计算的与传感器元件阵列的主体传感器元件相关联的先前局部CV特征与使用所述CV特征计算硬件计算的与所述主体传感器元件相关联的当前局部CV特征**[0051] ... If the programmable reader unit includes a plurality of buffer memories associated with the same column address ... they may make it possible to store successively the values of the pixels identified by the same row and column addresses. This may make it possible to carry out differential processing between two images formed successively on the sensor ...<br>[0147] ... the digital processor unit 4 causes information previously stored in the memory registers 7j, of each programmable reader unit 3j to be deleted.<br>[0156] If the two values compared are equal, the comparator 8j acts on the switch 10j to enable storage of the value of the corresponding pixel in the buffer memories 9j.**隐含公开**。对比文件公开了可编程读取单元(programmable reader unit)可以包含多个缓冲存储器,用于依次存储由相同行列地址标识的像素值,从而允许对传感器上连续形成的两幅图像进行差分处理(参见[0051])。在定位指针的方法中,数字处理单元会先清除先前存储在缓冲存储器中的信息(参见[0147]),然后比较器会比较接收到的行地址与编程的行地址,若相等则允许将对应像素的值存储到缓冲存储器中(参见[0156])。这表明系统存储了“先前”的像素值,并在后续操作中存储“当前”的像素值。虽然对比文件处理的是原始的像素强度值,而目标专利处理的是“局部CV特征”(如LBP标记),但根据**隐含公开**宽松的判断标准,本领域技术人员有可能从对比文件“存储并比较连续图像/帧的像素值”这一基本概念,推理出“存储并比较连续图像/帧的计算特征值”这一技术方案。因此,该特征被判断为隐含公开。
**B:其中对于所述先前局部CV特征和所述当前局部CV特征,所述CV特征计算硬件使用来自所述主体传感器元件的各个读数和来自与所述主体传感器元件相邻的传感器元件的各个读数来计算所述各个CV特征**[0056] ... The matrix sensor may be configured to effect at least one binomial filtering operation in a column of the matrix of photodetectors, which may make it possible to smooth the distribution of the electric charges acquired by the photodetectors in the filtered direction.<br>[0065] The arrangement of the switches 22 within the acquisition device 2 makes it possible to carry out one-dimensional binomial filtering of the matrix of photodetectors, for example filtering along each column ...<br>[0171] The charge acquired by a photodetector 20nm is calculated by summing the charges acquired by each of the photodetectors connected by a switch and dividing that sum by 2.**隐含公开**。对比文件公开了可以对感光元件矩阵进行二项式滤波(binomial filtering)操作,具体做法是通过开关连接同一列中相邻的感光元件(例如,[0065]中提到的列内滤波),并对相连的两个感光元件的电荷进行求和再除以2(参见[0171])。这是一种使用来自相邻传感器元件(感光元件)的读数进行的处理。虽然对比文件中的运算是简单的电荷平均(滤波),而目标专利中的运算是用于计算CV特征(如LBP)的特定算法,但根据**隐含公开**的判断标准,本领域技术人员有可能从对比文件“使用相邻感光元件读数进行特定运算(滤波)”这一概念,推理出“使用相邻传感器元件读数进行另一种特定运算(CV特征计算)”的可能性。因此,该特征被判断为隐含公开。
**C:其中:所述传感器元件阵列包括多个传感器元件,所述多个传感器元件至少沿着所述传感器元件阵列的第一维度和第二维度布置,像素包括所述主体传感器元件和像素内电路**[0016] ... a matrix of pixels, each pixel being identified by a row address and a column address;<br>[0055] The sensor includes a matrix of photodetectors, one pixel being for example associated with one photodetector. Alternatively, one pixel may be associated with a plurality of photodetectors.<br>[0124] The resolution of the sensor 2 is for example 256 rows of 1600 pixels ... The pixels are for example pixels with no memory, known as active pixels.**直接公开**。对比文件明确公开了一种矩阵传感器,包含由行地址和列地址标识的像素矩阵(参见[0016]),像素与感光元件相关联(参见[0055]),并且具体示例了256行×1600像素的布置(参见[0124]),这必然意味着传感器元件(感光元件)沿着第一维度(行)和第二维度(列)布置。关于“像素包括主体传感器元件和像素内电路”,对比文件虽然没有明确使用“像素内电路”一词,但描述了像素可以是“有源像素”(active pixels,参见[0124])。在本领域技术人员的通常理解中,有源像素(Active Pixel Sensor, APS)本身就包含了感光元件(如光电二极管)和至少一个源极跟随放大器等晶体管电路,这些电路通常集成在像素内部。因此,从对比文件公开的“有源像素”可以毫无疑义地得出像素包含传感器元件(感光元件)和像素内电路(如放大晶体管)的技术方案。该特征被判断为直接公开。
**D:以及所述CV特征计算硬件被实施为所述像素内电路的一部分**[0028] ... each programmable reader unit being associated with at least one address of a column of pixels ...<br>[0128] In the FIG. 2 example, a programmable reader unit 3j is associated with a single pixel column address.<br>[0130] In the example described here, each memory register 7j, each comparator 8j, and each buffer memory 9j is associated with a single column of pixels.**未公开**。对比文件的核心是可编程读取单元(programmable reader unit),它包含存储器寄存器、比较器和缓冲存储器(参见[0028], [0128], [0130])。这些单元被描述为与像素列(column of pixels)相关联或连接,而不是作为每个像素内部电路的一部分。对比文件的图2、5、12等示意图也显示可编程读取单元位于像素阵列之外或作为外围电路。目标专利的特征D要求CV计算硬件“被实施为所述像素内电路的一部分”,这意味着计算逻辑需要集成到每个像素的内部结构中。对比文件没有任何内容公开或暗示将比较器、存储器等计算硬件集成到每个像素的内部电路中。因此,该特征既未被直接公开,也未被隐含公开。
**E:基于所述比较来产生与所述主体传感器元件相关联的事件,所述事件包括所述主体传感器元件的位置和特征有效负载,所述特征有效负载包括表示与所述主体传感器元件相关联的所计算的当前局部CV特征的多个位**[0156] If the two values compared are equal, the comparator 8j acts on the switch 10j to enable storage of the value of the corresponding pixel in the buffer memories 9j.<br>[0162] The values of the pixels making it possible to locate the pointer in the image of the detection plane are then read in the set 9 of buffer memories 9j to 9j+18.**未公开**。对比文件公开了当比较器判断行地址相等时,会触发将对应像素的值存储到缓冲存储器中(参见[0156]),随后这些像素值被读取用于定位指针(参见[0162])。这可以视为一种基于地址比较的“触发读取”操作。然而,目标专利的特征E要求产生一个“事件”,该事件包含“主体传感器元件的位置”和“特征有效负载”(即表示计算出的局部CV特征的多个位)。对比文件中被存储和读取的是原始的像素强度值(电压或电荷值),而不是经过计算的“局部CV特征”(如LBP标记)。对比文件没有描述任何生成或包含代表CV特征的多位“特征有效负载”的机制或信息。因此,该特征既未被直接公开,也未被隐含公开。
**F:以及将所述事件发送至处理器。**[0125] The sensor 1 exchanges data with a digital processor unit 4 that includes, for example, a microprocessor and a random-access memory.<br>[0162] The values of the pixels making it possible to locate the pointer in the image of the detection plane are then read in the set 9 of buffer memories 9j to 9j+18.**隐含公开**。对比文件明确描述了传感器1与数字处理单元4交换数据,该单元包含微处理器和随机存取存储器(参见[0125])。在定位过程中,存储在缓冲存储器中的像素值会被读取(参见[0162])。虽然没有明确说明这些数据是作为“事件”发送的,但本领域技术人员可以毫无困难地理解,存储在缓冲存储器中的像素值数据(无论是原始值还是差分值)最终需要被传输到外部的处理单元(如数字处理单元4)进行进一步处理(如三角定位计算)。根据**隐含公开**宽松的判断标准,从“传感器与处理器交换数据”和“读取缓冲存储器中的值”可以合理推断出“将(代表某种变化或结果的)信息发送至处理器”这一技术方案。因此,该特征被判断为隐含公开。
**G:其中所述局部化CV特征包括局部二值模式LBP标记或所述LBP标记的变体。**无**未公开**。对比文件的全文没有提及任何关于“局部二值模式(LBP)”、“LBP标记”或其变体的内容。对比文件关注的是像素值的读取、滤波(二项式滤波)和差分处理,用于物体定位,属于图像传感和预处理领域,未涉及目标专利所针对的计算机视觉(CV)特征检测,特别是LBP这类用于纹理分析或特征描述的算法。因此,该特征既未被直接公开,也未被隐含公开。
**H:其中所述局部化CV特征包括带正负号梯度直方图HSG标记。**无**未公开**。对比文件的全文没有提及任何关于“带正负号梯度直方图(HSG)”、“HSG标记”的内容。如特征G所述,对比文件的技术领域与目标专利的计算机视觉特征检测不同,未公开此类高级CV特征描述符。因此,该特征既未被直接公开,也未被隐含公开。
**I:其中所述传感器元件阵列是视觉传感器并且所述传感器元件阵列的所述多个传感器元件中的每一个包括至少一个光电二极管。**[0001] The present invention relates to matrix optical sensors.<br>[0055] The sensor includes a matrix of photodetectors ... These photodetectors may be produced using the complementary metal oxide semiconductor (CMOS) technology.**直接公开**。对比文件标题和开头即指明其涉及“矩阵光学传感器”(matrix optical sensors,参见[0001]),这本质上是视觉传感器的一种。同时,对比文件明确指出传感器包含一个感光元件(photodetectors)矩阵(参见[0055])。在本领域,用于光学传感的感光元件最常见和典型的形式就是光电二极管(Photodiode),尤其是在CMOS技术中制造的有源像素传感器。因此,本领域技术人员阅读对比文件时,能够毫无疑义地得出传感器元件阵列为视觉传感器,且其传感器元件(感光元件)包括光电二极管的技术方案。该特征被判断为直接公开。
**J:其中所述事件是使用动态视觉传感器DVS电路产生的。**无**未公开**。对比文件的全文没有提及“动态视觉传感器(DVS)”、“DVS电路”或任何专门用于检测像素强度变化并产生异步事件脉冲的电路。对比文件中检测变化的方式是基于存储的像素值与当前像素值的差分比较(参见[0181]及之后的差分读取部分),这是一种基于帧的、同步的差分处理方法,而非DVS所特有的基于对数感光、连续时间比较并输出事件流的异步工作方式。因此,该特征既未被直接公开,也未被隐含公开。

<<<C>>><<<I>>><<<a>>><<<b>>><<<f>>>

权利要求与技术特征
Powered by Django

网站备案号:渝ICP备2023012882号


重庆市非显而易见网络科技有限责任公司 A Anti NPE NPE