**对比文件名称**：发明授权_US09063548B1 Use of previous detections for lane marker detection
**目标专利名称**：用于确定车辆位置的系统和方法
**本次调用的模型名称**：DeepSeek
**特征比对表格**
| 技术特征描述及公开性判断 | 对比文件原文引用（已翻译） | 公开性论述 |
| **A: 《隐含公开》**<br>一种用于确定车辆位置的方法 | 说明书[0001]-[0002]， [0016]-[0019]， [0073]， [0105]-[0110] 描述了用于自动驾驶车辆控制的方法，该方法涉及使用传感器（如相机、LIDAR、IMU）检测车道标记并估计车道边界，以控制车辆沿道路行驶。 | 对比文件整体公开了一种用于自动驾驶车辆控制的方法，其核心在于利用传感器信息（包括图像）检测车道标记并估计车道边界，进而控制车辆。虽然其主要目的是车道标记检测和车辆控制，但实现车辆控制的前提是知晓或确定车辆相对于车道/道路的位置（例如，通过估计车道边界相对于车辆的位置和方向）。因此，本领域技术人员能够确定，该方法在实施过程中必然涉及对车辆位置的确定或估计，这与目标专利中“用于确定车辆位置的方法”所起的作用（作为定位方法）是相同的。故该特征被隐含公开。 |
| **B: 《直接公开》**<br>获得多个图像 | 说明书[0078]：“相机…可被配置为捕获道路及其附近的图像或视频。计算设备可被配置为接收图像或视频…”；[0082]：“在先前时间段捕获的图像…”；[0095]：“计算设备可被配置为接收在当前时间段捕获的各自图像…”。 | 对比文件多次明确记载了车辆上的相机捕获图像，并且计算设备接收这些图像，包括在当前时间段和先前时间段的图像。这直接公开了“获得多个图像”这一特征。其在对比文件中用于检测车道标记和估计车道边界，与目标专利中为检测对象而获得图像的作用相同。 |
| **C: 《直接公开》**<br>检测所述多个图像中的对象 | 说明书[0078]：“计算设备可被配置为…识别图像或视频中描绘的对象…对象的示例可包括…车道标记…”；[0081]：“基于此类信息，计算设备可被配置为识别诸如车道标记的对象。” | 对比文件明确记载了计算设备处理图像以识别其中的对象，并明确将“车道标记”列为被检测的对象之一。这直接公开了“检测所述多个图像中的对象”这一特征。其在对比文件中用于识别车道信息，与目标专利中为后续处理而检测对象的作用相同。 |
| **D: 《隐含公开》**<br>所述对象包括交通引导对象 | 说明书[0078]：“对象的示例可包括…车道标记…”。 | 对比文件明确公开了检测的对象包括“车道标记”。车道标记是用于引导交通、指示车道边界的道路标线，属于“交通引导对象”的一种典型且具体的表现形式。本领域技术人员能够直接且毫无疑义地确定，对比文件公开的“车道标记”落入“交通引导对象”的范畴。因此，该特征被隐含公开。 |
| **E: 《未公开》**<br>确定所述对象上的多个特征点，其中所述特征点基于对象类型彼此具有已建立的关系 | 无直接对应记载。对比文件关注的是车道边界（线）的整体位置和形状（例如，拟合直线或曲线），或车道标记作为整体区域（例如，高概率区域）的检测，并未描述或教导需要确定车道标记这一对象本身上的多个离散的“特征点”（如角点），更未提及这些点之间基于对象类型的已建立关系。 | 对比文件未直接公开该特征。同时，本领域技术人员阅读对比文件后，无法必然地、毫无疑义地得出需要确定对象（如车道标记）上的多个特征点，且这些点之间具有基于对象类型的已建立关系的技术手段。对比文件实现其发明目的（车道边界估计）的技术路径是检测车道标记区域并拟合边界，而非依赖于对象上预定义关系的特征点。因此，该特征既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| **F: 《隐含公开》**<br>确定加速度测量 | 说明书[0030]-[0032]：传感器系统包括“惯性测量单元（IMU）128…可包括例如加速度计和陀螺仪…被配置为基于惯性加速度感测车辆100的位置和方向变化。” | 对比文件公开了车辆配备有IMU，其中包含加速度计。加速度计的核心功能就是测量加速度。虽然未明确写出“确定加速度测量”这一步骤，但使用IMU必然涉及对其输出的加速度数据的获取和处理，这是本领域技术人员的公知常识。因此，可以确定对比文件隐含公开了“确定加速度测量”这一特征。其在对比文件中用于感测车辆运动，与目标专利中为确定运动轨迹提供数据的作用相同。 |
| **G: 《未公开》**<br>基于所述加速度测量来使用所述多个特征点来确定相对于地平面的运动轨迹和相机姿态 | 无对应记载。对比文件未公开技术特征E（确定对象上的多个特征点），因此不可能存在基于加速度测量来使用这些特征点确定运动轨迹和相机姿态的技术方案。对比文件中IMU数据可能用于辅助车辆状态感知，但未与“对象上的多个特征点”结合用于确定运动轨迹和相机姿态。 | 由于前提技术特征E未被公开，且对比文件整体技术方案的目的和手段（车道边界估计与控制）与目标专利中利用对象特征点进行视觉定位（VIO）的方案不同，本领域技术人员无法从对比文件中得到“基于加速度测量使用多个特征点确定运动轨迹和相机姿态”的技术启示。该特征未被公开。 |
| **H: 《未公开》**<br>使用所述多个特征点确定的所述运动轨迹和相机姿态补充从惯性传感器测量确定的运动轨迹和相机姿态 | 无对应记载。对比文件未公开技术特征G，因此不存在“使用多个特征点确定的运动轨迹和相机姿态”这一要素，更谈不上用其来补充纯惯性传感器测量确定的运动轨迹和相机姿态。 | 该特征依赖于前述多个未被公开的特征（E, G）。对比文件的技术方案中不存在视觉特征点定位与惯性定位融合以相互补充的构思。该特征未被公开。 |
| **I: 《直接公开》**<br>其中所述对象包含车道标记或交通标志 | 说明书[0078]：“对象的示例可包括…车道标记…”。 | 对比文件明确且直接地公开了被检测的对象包含“车道标记”。这属于技术特征I所限定范围的一部分（“或”关系）。因此，该特征被直接公开。 |
| **J: 《未公开》**<br>其中确定所述多个特征点包括确定检测到的车道标记的三个或多于三个端角 | 无对应记载。对比文件描述车道标记检测时，关注的是其作为边界线的位置（例如，通过图像像素或LIDAR点云识别出线状区域），并未提及需要识别车道标记的“端角”，更未提及需要确定三个或更多个端角。 | 对比文件未公开该具体实施方式。确定车道标记的端角并非本领域技术人员从对比文件所公开的车道标记检测技术中能够必然、直接得出的手段。该特征未被公开。 |
| **K: 《未公开》**<br>其中确定所述多个特征点包括确定检测到的交通标志的三个或多于三个顶点 | 无对应记载。对比文件全文未提及“交通标志”。 | 对比文件完全未涉及交通标志的检测，因此不可能公开确定交通标志顶点的具体实施方式。该特征未被公开。 |
| **L: 《未公开》**<br>其中确定所述运动轨迹包括使用所述多个特征点来确定尺度信息 | 无对应记载。对比文件未公开技术特征E和G，因此不存在使用多个特征点来确定任何信息（包括尺度信息）的步骤。对比文件中的尺度可能来自传感器标定或地图，但与“多个特征点”无关。 | 该特征依赖于未被公开的前序特征。对比文件的技术方案不涉及利用图像中对象特征点进行单目视觉尺度估计的问题。该特征未被公开。 |
| **M: 《未公开》**<br>其中确定所述运动轨迹和所述相机姿态包括将从第一图像确定的多个特征点与从第二图像确定的相应的特征点进行比较 | 无对应记载。对比文件虽然会处理不同时间段的图像（如[0082], [0102]），但其比较的是车道边界的位置估计或概率分布，而不是“多个特征点”之间的对应比较。 | 该具体实施方式依赖于“多个特征点”这一未被公开的概念。对比文件图像处理的核心是对车道区域的检测和边界拟合，而非对离散特征点的跟踪和匹配。该特征未被公开。 |
| **N: 《未公开》**<br>将所述检测到的对象的测量与惯性传感器测量进行组合；以及基于所述组合的测量来确定所述运动轨迹 | 无对应记载。对比文件确实集成了多种传感器信息（如图像、LIDAR、IMU），但其组合的目的是为了更准确地“估计车道边界”和“控制车辆”（参见[0091]-[0094], [0105]），而非为了“确定运动轨迹”。其技术路径和目的不同。 | 对比文件中传感器融合的目标是环境感知（车道线），而非自身运动估计（运动轨迹）。本领域技术人员无法从中直接或隐含地得出将对象测量与IMU测量组合以确定车辆自身运动轨迹的技术教导。该特征未被公开。 |
| **O: 《未公开》**<br>将卫星导航接收器测量与所述检测到的对象的测量进行组合；以及基于所述组合的测量确定全局帧中的姿态和位置 | 无对应记载。对比文件提到了GPS模块（[0031]）可用于结合地图数据估计车道边界位置，但未描述将GPS测量与检测到的对象（如车道标记）的测量进行组合，以确定车辆在全局帧中的姿态和位置。 | 对比文件中GPS数据主要用于辅助地理参考和车道地图匹配，并非与对象测量深度融合以求解全局位姿。该特征未被公开。 |
| **P: 《未公开》**<br>将来自一或多个车辆传感器的车辆传感器测量与所述卫星导航接收器测量和所述检测到的对象的测量进行组合；以及基于所述组合的测量来确定所述全局帧中的所述姿态和位置 | 无对应记载。对比文件未公开技术特征O，且未提及将车辆传感器（如速度计）测量与卫星导航及对象测量进行三重组合以确定全局位姿。 | 该特征是特征O的进一步具体化，由于特征O未被公开，且对比文件无相应记载，该特征也未被公开。 |
| **Q: 《未公开》**<br>将所述检测到的对象的测量与速度计测量进行组合；以及基于所述组合的测量来确定所述运动轨迹 | 无对应记载。对比文件提到了使用车辆速度信息（[0091]），但目的是用于评估车道边界预测的置信度，而非与对象测量组合来确定车辆自身的运动轨迹。 | 对比文件中速度信息用于评估环境感知结果的可靠性，而非用于与视觉对象测量融合进行自车运动估计。该特征未被公开。 |
| **R: 《隐含公开》**<br>其中所述方法在车辆中执行 | 说明书[0001], [0020], [0022], [0075] 等多次提及“车辆”、“自动驾驶车辆”、“汽车100/200”，并描述了车载计算设备（如111）执行相关方法。 | 对比文件明确其应用场景是车辆（如汽车），并且方法由车载计算设备执行。这直接指明了方法的执行主体和场所是车辆。因此，该特征被隐含公开（虽然描述上是直接指明，但从特征表述“在车辆中执行”看，属于隐含了执行场所）。 |
| **S: 《未公开》**<br>其进一步包括将所述相机姿态传输给地图服务 | 无对应记载。对比文件未提及“相机姿态”这一概念，也未提及将任何姿态信息传输给“地图服务”。 | 该特征依赖于“相机姿态”这一未被对比文件公开的中间结果，且涉及与外部地图服务的通信，对比文件均未涉及。该特征未被公开。 |
| **T: 《未公开》**<br>其中所述方法由服务器执行 | 说明书[0075]提到计算设备“可以在车辆上或可以在车辆外但与车辆无线通信”。这仅是一种可能性的提及，并非对技术方案的肯定性描述。对比文件具体实施方式均围绕车载计算设备（如111）展开。 | 对比文件的核心、具体的实施例均明确由车载计算设备执行。虽然提到了一种非限制性的可能性（车外设备），但这不属于对要求保护的技术方案的明确公开或教导。本领域技术人员不能据此确定该方法的执行主体必然是服务器。因此，该特征未被公开。 |
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