对比文件名称：2014-10-30_发明申请_US20140320666A1 OBJECT DETECTION
目标专利名称：基于事件的计算机视觉计算 CN106716441B
本次调用模型名称：DeepSeek-R1
| 技术特征描述以及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征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《隐含公开》 | 说明书第[0020]段：“在检测和跟踪过程...中，通过将每个新帧与背景模型进行比较和分析以找到差异来检测blob。” 说明书第[0020]段：“...‘A low power VLSI architecture for mesh-based video motion tracking,’ Badawy, W., and Bayoumi, M. A., IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Analog and Digital Signal Processing, Vol. 49, Issue 7, pp. 488-504, July 2002; and also in ‘On Minimizing Hierarchical Mesh Coding Overhead: (HASM) Hierarchical Adaptive Structured Mesh Approach,’ Badawy, W., and Bayoumi, M., Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing, Istanbul, Turkey, June 2000, pp 1923-1926; and ‘Algorithm Based Low Power VLSI Architecture for 2-D mesh Video-Object Motion Tracking’, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 12, No. 4, April 2002 and U.S. Pat. No. 7,986,810.” | 根据目标专利说明书，局部CV特征（如LBP标记）是基于主体像素及其相邻像素的传感器读数计算出的、用于表征局部图像特征（如边缘、拐角）的低层级标志。对比文件公开了将当前帧与“背景模型”进行比较以生成“差异图”（difference map）的步骤（[0020]段）。该背景模型是基于历史帧信息生成的（[0019]段“从时间到时间生成或更新背景模型”），其中必然包含先前帧中各像素或区域的特征信息。尽管对比文件未明确说明该背景模型存储的是“局部CV特征”，但本领域技术人员可以理解，为了进行有效的差异检测，背景模型需要反映场景的某种特征表示。通过引用的HASM等算法，对比文件公开了使用相邻像素信息进行运动跟踪和特征提取。因此，将当前帧信息（可视为当前特征）与背景模型（可视为先前特征）进行比较，可以合理推断出隐含了“比较先前特征与当前特征”这一技术构思。虽然对比文件比较的是用于运动/变化检测的通用图像特征，而目标专利比较的是特定的“局部CV特征”（如LBP），但“比较先前与当前特征以检测变化”的核心操作是相同的。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **技术特征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，《隐含公开》 | 说明书第[0020]段：“...‘A low power VLSI architecture for mesh-based video motion tracking,’ Badawy, W., and Bayoumi, M. A., IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Analog and Digital Signal Processing, Vol. 49, Issue 7, pp. 488-504, July 2002; ... ‘Algorithm Based Low Power VLSI Architecture for 2-D mesh Video-Object Motion Tracking’, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 12, No. 4, April 2002...” | 根据目标专利说明书，计算局部CV特征（如LBP标记）需要用到主体传感器元件及其相邻传感器元件的读数（[0048]、[0061]段）。对比文件通过引用HASM等算法，公开了用于视频运动跟踪的低功耗VLSI架构。这些基于网格（mesh-based）的运动跟踪算法，其核心操作之一就是利用像素点及其相邻像素点的信息来计算运动矢量或特征。例如，在2-D网格视频对象运动跟踪中，算法必然需要访问目标像素及其周围像素的亮度/颜色值来进行计算。这隐含了“使用来自主体元件和相邻元件的读数”来进行某种特征计算的技术手段。尽管对比文件中该计算用于“运动跟踪”，而目标专利中用于计算“局部CV特征”（如图像纹理标记），但两者在“利用局部邻域像素信息进行计算”这一底层操作上是相通的。因此，本领域技术人员可以从对比文件引用的内容中合理推断出该技术特征。 |
| **技术特征C：** 以及其中：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，《直接公开》 | 说明书第[0016]段：“...相机具有包括帧的视频输出...” 说明书第[0018]段：“相机22，24，26和/或28...。一个示例性DVP 12可以配备有H.264硬件编码器，能够以30fps编码最大4CIF（704×480）分辨率的模拟视频馈送。” | 目标专利中的“传感器元件阵列”对应视觉传感器的像素阵列。对比文件明确公开了系统包含相机（camera），其具有视频输出（[0016]段），并且视频具有分辨率（如CIF，352×240）（[0018]段）。本领域技术人员公知，相机（无论是彩色、热成像还是其他类型）的核心部件是包含在二维（行和列）上排列的多个感光元件（像素）的传感器阵列。每个像素通常包括感光元件（如光电二极管）和相关的读出或处理电路（可广义理解为“像素内电路”）。因此，对比文件直接公开了具有二维布置的多个传感器元件（像素）的传感器阵列，并且像素包含感光元件和电路。 |
| **技术特征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《未公开》 | 无 | 对比文件全文描述的处理核心是数字视频处理器（DVP 12），它是一个独立的处理单元，接收来自相机（传感器阵列）的视频帧并进行处理（[0016]-[0017]段）。所引用的HASM等算法也是在DVP或类似处理器中执行的。对比文件没有任何内容提及或暗示将用于计算图像特征（无论是运动特征还是CV特征）的硬件集成到每个像素内部的“像素内电路”中。所有处理都是在像素阵列之外的后端处理单元完成的。因此，对比文件既未直接公开也未隐含公开该技术特征。 |
| **技术特征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《隐含公开》 | 说明书第[0020]段：“...检测blob...跟踪blob以确定它们的轨迹并更新blob列表以及跟踪信息，包括每个blob的识别码和与blob相关联的轨迹信息。” 说明书第[0023]段：“在警报或警报事件的情况下，系统可以被编程以几种方式向用户发送通知...通知包含警报/警报事件消息，并且可以包括来自热像仪24和彩色相机22（如果配备）或其他相机26、28的快照。” | 目标专利中，“事件”是基于局部CV特征变化产生的，包含位置和表示当前局部CV特征的特征有效负载（多个位）。对比文件公开了在检测到满足特定条件（如泄漏标准）的“blob”（对象）时，会触发“警报”（alert）或“警报”（alarm）消息（[0023]段）。这些警报消息是一种“事件”。在检测和跟踪过程中，系统会确定blob的位置（例如，矩形坐标）和轨迹信息（[0020]段），这些信息必然包含位置。当触发警报时，系统还可以包括来自相机的快照（[0023]段），这些快照图像数据可以视为一种广义的“有效负载”，其中编码了对象的图像特征。虽然对比文件的有效负载是原始或压缩的图像帧/快照，而非专门编码的“局部CV特征位”，但“事件包含位置和某种形式的数据有效负载”这一核心概念已被公开。本领域技术人员可以合理推断，为了更高效地传输和处理，可以将从图像中计算出的特征（如对比文件中用于检测和分类的特征）作为有效负载，而非整个图像。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征F：** 以及将所述事件发送至处理器。《直接公开》 | 说明书第[0023]段：“...系统可以被编程以将通知发送给用户...系统可以将通知发送到中央监控站96，发送到电子邮件98或发送到具有移动应用程序的手持智能手机99。事件也可以通过登录到DVP 12通过网络浏览器97（例如Internet Explorer/Chrome）查看。” | 对比文件明确公开，当检测到事件（警报/警报）时，系统会将事件通知（消息）发送到中央监控站、电子邮件、智能手机等（[0023]段）。中央监控站、服务器或智能手机等设备都包含处理器。因此，“将事件发送至处理器”这一动作被对比文件直接公开。 |
| **技术特征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。《未公开》 | 无 | 对比文件全文未提及“局部二值模式（LBP）”、“LBP标记”或其任何变体（如CS-LBP、局部三元图案LTP）。对比文件用于对象检测和特征描述的技术是基于帧差、blob检测、轨迹分析和可能的HASM运动分析，这些与LBP及其变体这种特定的纹理特征描述符有本质区别。因此，对比文件既未直接公开也未隐含公开该技术特征。 |
| **技术特征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。《未公开》 | 无 | 对比文件全文未提及“带正负号梯度直方图（HSG）标记”或类似的特征描述符。因此，对比文件既未直接公开也未隐含公开该技术特征。 |
| **技术特征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。《直接公开》 | 说明书第[0016]段：“视频输入14可以包括以下一个或多个：彩色相机22...热像仪24...” | 目标专利的视觉传感器包括基于光的传感器，如相机。对比文件明确公开了系统使用“彩色相机”（color camera）和“热像仪”（thermal camera）（[0016]段）。本领域技术人员公知，传统彩色相机和许多热像仪的传感器元件（像素）的核心感光部件是光电二极管（或类似的光电转换器件，如热成像传感器中的微测辐射热计，其功能等效）。因此，“传感器元件阵列是视觉传感器且每个传感器元件包括至少一个光电二极管（或功能等效的感光元件）”这一特征被对比文件直接公开。 |
| **技术特征J：** 其中所述事件是使用动态视觉传感器DVS电路产生的。《未公开》 | 无 | 对比文件全文未提及“动态视觉传感器（DVS）”、“DVS电路”或任何专门用于响应像素亮度变化而产生异步事件（event-driven）的传感器或电路。对比文件使用的相机是基于传统帧的相机，以固定帧率输出完整的图像帧。因此，对比文件既未直接公开也未隐含公开该技术特征。 |
<<<C>>><<<F>>><<<I>>><<<a>>><<<b>>><<<e>>>