**对比文件名称**：发明授权_US09201424B1 Camera calibration using structure from motion techniques
**目标专利名称**：用于确定车辆位置的系统和方法
**模型名称**：DeepSeek
### **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. 一种用于确定车辆位置的方法** | 未找到直接对应的描述。 | **未公开**。对比文件公开的是一种“使用运动恢复结构技术进行相机校准的方法”（参见[0004]段）。其核心目的在于校准相机的外参（如相对于车辆的位置和朝向），以提高传感器数据融合的准确性（参见[0016], [0020], [0028]等段），而非如目标专利所述，旨在“确定车辆位置”（即车辆的定位或位姿估算）。两者要解决的技术问题（相机校准 vs. 车辆定位）和最终目的不同。 |
| **B. 获得多个图像**<br>**《直接公开》** | [0090]段：“At block 302, the method 300 includes receiving, via a camera coupled to a vehicle, one or more images.”<br>译：在框302处，方法300包括经由耦合到车辆的相机接收一个或多个图像。 | **直接公开**。对比文件明确记载了通过车辆上的相机接收/获得图像，这是其执行相机校准方法的基础步骤。该特征在对比文件中起到获取视觉数据的作用，与目标专利中为检测对象和确定特征点提供数据源的作用相同。 |
| **C. 检测所述多个图像中的对象**<br>**《直接公开》** | [0061]段：“The computer vision system 146 may be any system configured to process and analyze images captured by the camera 134 in order to identify objects and/or features in the environment...”<br>译：计算机视觉系统146可以是任何被配置为处理和分析由相机134捕获的图像以识别环境中的对象和/或特征的系统...<br>[0101]段：“...the computing device may track features, such as corners or line segments in a series of images based on a particular object or set of objects.”<br>译：...计算设备可以跟踪特征，例如基于特定对象或一组对象的一系列图像中的角点或线段。 | **直接公开**。对比文件的计算机视觉系统被配置为识别图像中的对象和特征（如建筑物的角点），并且明确提到了基于特定对象来跟踪特征。该特征在对比文件中用于为后续的运动恢复结构（SfM）和相机校准提供目标，与目标专利中为确定特征点提供目标对象的作用相同。 |
| **D. 所述对象包括交通引导对象** | 未找到将所检测对象限定为“交通引导对象”（如车道标记、交通标志）的描述。对比文件提及的对象多为一般性环境物体，如建筑物、桥梁（参见[0016], [0026]段）。 | **未公开**。虽然对比文件在[0092]段提到相机可被定向以捕获车道标记或高速公路标志的图像，但这描述的是相机的**可能用途或配置**，并非其校准方法中**必须检测的特定对象类型**。其方法核心在于利用任何静止的、具有可识别特征的物体（如建筑物）进行校准，并未将对象类型限定为具有特定几何关系的交通引导对象。这与目标专利为解决VIO尺度问题而专门依赖车道标记/交通标志的已建立几何关系的技术构思不同。 |
| **E. 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** | 未找到明确描述。对比文件提到了跟踪“特征”（features），如角点（corners）或线段（line segments）（参见[0101]段），但并未声明这些特征点**基于对象类型**（如车道标记或交通标志）而**彼此具有已建立的关系**。 | **未公开**。目标专利强调，由于对象类型（如矩形车道标记、交通标志）是已知的，因此其上的特征点（如角点、顶点）之间存在已知的几何约束关系（如相对位置、形状）。对比文件虽然使用特征点进行SfM和校准，但这些特征点之间的关系是通过多视角图像**计算估计**出来的（如通过捆集调整，参见[0023]段），并非基于对象类型的先验知识“已建立的”。两者在技术手段上存在本质区别。 |
| **F. 确定加速度测量**<br>**《直接公开》** | [0044]段：“The IMU 128 may be any combination of sensors configured to sense position and orientation changes of the vehicle 100 based on inertial acceleration. In some examples, the combination of sensors may include, for example, accelerometers and gyroscopes.”<br>译：IMU 128可以是任何被配置为基于惯性加速度感测车辆100的位置和方向变化的传感器组合。在一些示例中，传感器组合可以包括，例如，加速度计和陀螺仪。 | **直接公开**。对比文件明确公开了车辆配备包含加速度计的惯性测量单元（IMU），用于确定惯性加速度测量。该特征在对比文件中用于提供车辆的传感器位姿，与目标专利中用于提供惯性测量以辅助确定运动轨迹的作用相同。 |
| **G. 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** | 未找到直接对应的描述。对比文件使用特征点（通过SfM）确定一个“基于图像的位姿”（image-based pose），并使用传感器（包括IMU）确定一个“基于传感器的位姿”（sensor-based pose），然后将两者对齐以校准相机（参见[0016]-[0020], [0300]方法）。 | **未公开**。目标专利的特征G是一个**完整的、联合的**确定过程：**基于加速度测量，使用特征点来确定运动轨迹和相机姿态**。对比文件的技术方案是**分离和比对**的过程：1）仅使用特征点（通过SfM）确定一个相机位姿（image-based pose）；2）单独使用传感器（包括加速度计）确定一个车辆位姿（sensor-based pose）；3）将两者对齐以**校准相机外参**。对比文件并未公开将加速度测量作为输入，与特征点**一起**用于**推导**出运动轨迹和相机姿态。两者技术方案和目的（定位 vs. 校准）不同。 |
| **H. 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。** | 未找到直接或隐含的对应描述。对比文件中基于图像的位姿和基于传感器的位姿是相互独立确定后进行比对和校准的，不存在一方“补充”另一方的描述。 | **未公开**。目标专利的特征H描述了一种特定的融合或互补关系，即视觉确定的轨迹/姿态对惯性确定的轨迹/姿态进行补充（例如，在惯性测量不可观测时提供约束）。对比文件的技术方案中，两个位姿源是对等比较的关系，目的是找出差异并调整相机，而非视觉结果对惯性结果进行动态补充。 |
| **I. 其中所述对象包含车道标记或交通标志。** | [0092]段：“...cameras may be orientated and/or positioned to capture images of lane markers... a camera may be positioned and oriented to capture images of street signs, such as highway signs.”<br>译：...相机可以被定向和/或定位以捕获车道标记的图像...相机可以被定位和定向以捕获街道标志（例如高速公路标志）的图像。 | **未公开**。同特征D的论述，此段描述的是相机可能被配置来拍摄这些物体，但并未将其限定为校准方法中必须使用的“对象”。对比文件方法的核心在于利用SfM从任意静态物体的图像中恢复结构，并未将对象类型限定为车道标记或交通标志，也未利用它们特定的几何属性。 |
| **J. 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。** | 未找到对应描述。对比文件未具体描述如何确定车道标记的特征点，更未提及确定其“端角”。 | **未公开**。对比文件完全没有公开这一具体的技术手段。 |
| **K. 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。** | 未找到对应描述。对比文件未具体描述如何确定交通标志的特征点，更未提及确定其“顶点”。 | **未公开**。对比文件完全没有公开这一具体的技术手段。 |
| **L. 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。** | 未找到直接对应描述。对比文件中，通过SfM从图像序列中恢复的3D结构本身具有尺度不确定性（参见[0023]段描述捆集调整同时优化3D坐标和运动参数），其尺度通常是通过与传感器数据（如已知距离的LiDAR点云）对齐来确定的（参见[0031]段），而非仅从特征点本身确定一个绝对的尺度信息用于定位。 | **未公开**。目标专利的特征L是确定运动轨迹的一个具体步骤：使用特征点来确定尺度信息。对比文件中，SfM过程虽然涉及尺度，但这是一个相对/待定的尺度，且其方法目的不是确定用于定位的绝对尺度信息，而是为了与传感器位姿对齐。技术目的和效果不同。 |
| **M. 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。** | [0101]段：“...the computing device may track features, such as corners or line segments in a series of images...”<br>译：...计算设备可以跟踪特征，例如一系列图像中的角点或线段...<br>[0022]段：“The autonomous vehicle may apply bundle adjustment subsequent to performing image matching.”<br>译：自主车辆可以在执行图像匹配之后应用捆集调整。 | **隐含公开**。对比文件公开了在一系列图像中跟踪特征（即比较不同图像中的相应特征点），并应用图像匹配和捆集调整技术。捆集调整的本质正是通过比较多幅图像中相应特征点的投影来优化相机位姿和3D点位置（参见[0023]段）。虽然对比文件的直接目的是校准，但“比较不同图像中的相应特征点以优化位姿”这一技术手段已被公开。该手段在对比文件中用于恢复相机运动（SfM），与目标专利中用于确定运动轨迹和相机姿态的技术手段相同。 |
| **N. 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。** | 未找到直接对应描述。对比文件是将基于图像的位姿（来自特征点）与基于传感器的位姿（来自IMU等）进行“对齐”（align）以校准相机（参见[0016], [0308]），而不是将对象的测量（如特征点坐标）与惯性传感器测量在数据层进行“组合”，并基于此组合直接确定运动轨迹。 | **未公开**。目标专利的特征N描述了一种数据融合的步骤：将对象测量与惯性测量组合，并基于此组合确定运动轨迹。对比文件的技术方案是两个独立的处理流（视觉SfM流和传感器流）在生成位姿后进行比对，并非在确定运动轨迹的过程中进行测量数据的组合。技术方案存在差异。 |
| **O. 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。** | 未找到直接对应描述。对比文件提到了使用GPS模块（参见[0043]段）和将基于图像的位姿与可能包含GPS信息的传感器位姿对齐（参见[0109]段），但未公开将卫星导航接收器测量与检测到的对象的测量进行“组合”以确定全局位姿的具体步骤。 | **未公开**。对比文件未公开此具体的数据组合步骤和目的。其全局坐标信息主要用于提供参考，而非与对象测量融合以直接计算全局位姿。 |
| **P. 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。** | 未找到直接对应描述。 | **未公开**。对比文件未公开此涉及多种传感器多层次组合的具体技术方案。 |
| **Q. 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。** | 未找到直接对应描述。对比文件未提及速度计，也未公开将对象测量与速度计测量组合的方案。 | **未公开**。对比文件未公开此具体技术特征。 |
| **R. 其中所述方法在车辆中执行。**<br>**《直接公开》** | [0005]段：“...a method is provided that comprises receiving, via a camera coupled to a vehicle, one or more images.”<br>译：...提供了一种方法，包括经由耦合到车辆的相机接收一个或多个图像。<br>[0033]段：“Generally, an example system may be implemented in or may take the form of an automobile.”<br>译：通常，示例系统可以在汽车中实现或采取汽车的形式。 | **直接公开**。对比文件明确其方法应用于车辆（如自动驾驶汽车），系统在汽车中实现。这与目标专利的特征R完全相同。 |
| **S. 其进一步包括将所述相机姿态传输给地图服务。** | 未找到对应描述。对比文件未提及将相机姿态传输给地图服务。 | **未公开**。对比文件未公开此附加特征。 |
| **T. 其中所述方法由服务器执行。** | [0089]段：“Alternatively, the computing device that executes some or all of the stored instructions could be another computing device, such as a server.”<br>译：替代地，执行部分或全部存储指令的计算设备可以是另一计算设备，例如服务器。 | **隐含公开**。对比文件说明，执行其方法（例如校准方法）的计算设备可以是服务器。这意味着所述方法可以由服务器执行。这与目标专利的特征T相同。 |
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