对比文件名称：2004-01-22_WO2004006768A_发明申请_WO2004006768A1 BED OCCUPANT MONITORING SYSTEM
目标专利名称：1338离床报警系统CN102150186B
本次调用的模型名称：DeepSeek
以下为特征比对表格：
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用（翻译成中文） | 公开性论述 |
| 技术特征A：该系统包括一个或多个传感器（10）《直接公开》 | [0048]“压力敏感元件1包括多个压力传感器5。” | 对比文件明确公开了压力敏感元件包含多个压力传感器，相当于目标专利中的传感器，因此该技术特征被直接公开。 |
| 技术特征B：所述一个或多个传感器（10）用于测量该用户的一种或多种生理特征《直接公开》 | [0047]“该装置包括压力敏感元件，用于监测床 occupant 的存在、心率、呼吸和/或运动。” | 对比文件公开了压力传感器用于监测心率、呼吸等生理特征，因此传感器用于测量生理特征被直接公开。 |
| 技术特征C：所述一个或多个传感器（10）用于产生指示所述一种或多种生理特征的对应信号《直接公开》 | [0014]“每个压力传感器被配置为提供光学压力信号，其强度随施加的压力变化。” | 对比文件公开了传感器产生随压力变化的信号，而压力信号可以反映心率、呼吸等生理特征，因此传感器产生对应信号被直接公开。 |
| 技术特征D：和处理器（12）《直接公开》 | [0057]“微处理器32耦合到两个LED驱动电路31...” | 对比文件公开了微处理器，相当于处理器，因此直接公开。 |
| 技术特征E：所述处理器（12）适于监视所述对应信号《直接公开》 | [0057]“微处理器32实现任何必要的信号处理，并产生输出信号40。” | 对比文件公开了微处理器处理并监视信号，因此直接公开。 |
| 技术特征F：并所述处理器（12）适于根据所述一种或多种生理特征的变化来确定该用户将要离开床（2）的可能性《未公开》 | 无直接或隐含公开。 | 对比文件虽然公开了监测心率、呼吸等生理特征，但并未公开根据这些生理特征的变化来预测离床的可能性。对比文件基于压力幅度和位置检测离床或边缘，而非基于生理特征变化。本领域技术人员不能从对比文件直接或隐含得出该技术特征。 |
| 技术特征G：其中所述处理器（12）适于通过比较所述一种或多种生理特征的变化与在多次先前的用户离床期间收集的数据来确定用户将要离开床（2）的可能性《未公开》 | 无。 | 对比文件没有公开收集多次离床数据或基于历史数据比较来确定离床可能性，因此未公开。 |
| 技术特征H：其中所述处理器（12）进一步适于在其确定用户可能离开床（2）的情况下发出警报或报警信号《直接公开》 | [0075]“接口电子设备可用于根据第三信号指示的三种状态以及预定的监测参数启动声音警报或呼叫系统。” 其中状态3表示床 occupant 靠近边缘，可能离床。 | 对比文件公开了当检测到用户可能离床（边缘状态）时触发警报，因此直接公开。 |
| 技术特征I：其中由所述一个或多个传感器（10）测量的该用户的所述一种或多种生理特征包括心率、脉率、呼吸率、体温、血压或心率变异性中的任意一种或多种《直接公开》 | [0047]“心率、呼吸” | 对比文件公开了心率和呼吸率，而目标专利的生理特征列表包括心率和呼吸率，因此该特征被直接公开（至少包括心率和呼吸率）。 |
| 技术特征J：进一步包括用于检测用户存在或不存在于床（2）上的传感器（18）《直接公开》 | [0047]“监测床 occupant 的存在” | 对比文件明确公开了通过压力传感器检测用户存在，因此直接公开。 |
| 技术特征K：其中所述用于测量生理特征的一个或多个传感器（10）之一被用作为所述用于检测用户存在或不存在于床（2）上的传感器（18）《直接公开》 | [0047]同一压力敏感元件同时用于监测存在、心率、呼吸等。 | 对比文件公开了同一组传感器既用于测量生理特征又用于检测存在，因此直接公开。 |
| 技术特征L：其中所述传感器（18）包括压力传感器或应变计《直接公开》 | [0048]“压力传感器5” | 对比文件公开了压力传感器，因此直接公开。 |
| 技术特征M：其中所述处理器（10）进一步适于在所述传感器（18）指示用户已经离开床（2）的情况下发出警报或报警信号《直接公开》 | [0061]“当阈值比较器45和定时器47都输出高电平时，与门48触发报警信号发生器49。” 这发生在压力信号低于阈值且定时器超时，指示用户离开床。 | 对比文件公开了当传感器指示用户已离开床（压力低于阈值一段时间）时发出警报，因此直接公开。 |
| 技术特征N：其中所述处理器（10）适于使用离床预测算法来根据所述一种或多种生理特征的变化确定该用户将要离开床（2）的可能性《未公开》 | 无。 | 对比文件没有公开基于生理特征变化的离床预测算法，其离床检测基于压力阈值或边缘检测，并非基于生理特征变化的预测算法，因此未公开。 |
| 技术特征O：其中所述处理器（10）适于基于所确定的可能性与来自传感器（18）的用户是否随后离开床（2）的指示之间的比较来更新所述离床预测算法《未公开》 | 无。 | 对比文件没有公开任何递归学习或更新算法，因此未公开。 |
| 技术特征P：其中所述处理器（10）包括用于实现所述离床预测算法的监督分类算法《未公开》 | 无。 | 对比文件没有公开监督分类算法，如神经网络或支持向量机，因此未公开。 |
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