**对比文件名称**：2010-05-13_US2010121566A_发明申请_US20100121566A1 GENERATING PHOTOGENIC ROUTES FROM STARTING TO DESTINATION LOCATIONS
**目标专利名称**：用于基于沿着可能路线的媒体密度的导航的方法及设备CN104969033B
**模型名称**：GPT-4
### 特征比对表格
| 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**：其包括：通过装置的处理器计算从所述起点到所述目的地的所述路线以供在用户装置的用户接口上显示<br>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0031]段：“In FIG. 8, step 78 involves obtaining all route segments which lie on some navigable path from starting location to destination location. Step 78 is identical to the first step performed in any available GPS device today capable of computing shortest and (or) fastest route from a starting location to a destination location.”<br>说明书第[0035]段：“In step 98, the computed photogenic route(s) are displayed to the user.” | 对比文件明确描述了从起点到目的地的路线计算过程（步骤78），该步骤与当时GPS设备计算最短/最快路线的步骤相同。计算出的风景路线（photogenic route）最终会显示给用户（步骤98）。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出，其计算设备（如便携式计算设备12）的处理器执行了路线计算功能，并将结果在用户接口上显示。该特征被直接公开。 |
| **技术特征B**：响应于计算所述路线，通过所述装置的所述处理器确定感兴趣位置的推荐，<br>**判断结果**：《隐含公开》 | 说明书第[0007]段：“In accordance with the present invention, there is provided a method of computing at least one photogenic route from a starting location to a destination location, comprising... c) computing at least one photogenic route from the starting location to the destination location and presenting the route(s) to a user.”<br>说明书第[0035]段：“In step 94, a K-shortest path algorithm is used to estimate a plurality of photogenic routes... In step 98, the computed photogenic route(s) are displayed to the user.” | 对比文件的核心是计算并向用户呈现“风景路线（photogenic route）”。该路线的确定是基于沿途图像的风景值，其目的是引导用户经过风景优美、适合拍照的区域。从目标专利说明书[0020]-[0021]段可知，“感兴趣位置”是具有较高媒体密度得分的位置，其推荐目的是为了丰富用户的行程体验。虽然对比文件推荐的是整条“路线”而非离散的“位置”，但一条被推荐的风景路线本质上是由一系列具有高风景值（可类比为高媒体密度）的“路段”或沿途“位置”构成。因此，本领域技术人员能够合理推断，在计算路线之后，确定一条风景路线推荐给用户，其作用与目标专利中“确定感兴趣位置的推荐”在丰富导航体验的目的上是相似的，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征C**：其中所述感兴趣位置是具有大于阈值的媒体密度得分且在与所述路线的偏离范围内的位置，<br>**判断结果**：《未公开》 | 无直接对应原文。 | 目标专利的“感兴趣位置”是一个离散的、具有独立媒体密度得分的点状位置，并且需要满足两个条件：1) 得分大于阈值；2) 在原始路线的偏离范围内。对比文件虽然计算“风景路线”，但其基本单元是“路段（route segment）”，通过计算路段的风景指数来规划整条路线。它没有公开对路线上或路线外特定“位置”设置一个媒体密度“阈值”进行筛选的概念，也没有公开“偏离范围”的概念。其路线规划算法（如K-最短路径）是基于全局路段成本优化，并非先有默认路线再根据偏离范围筛选位置。因此，该特征未被直接或隐含公开。 |
| **技术特征D**：且其中所述媒体密度得分是基于与所述感兴趣位置相关的一或多个媒体文件的数目及所述一或多个媒体文件中的每一者的排名来计算，<br>**判断结果**：《隐含公开》 | 说明书第[0028]段：“In a preferred embodiment of the current invention, a support vector regression technique will be used to assign photogenic values from among the seven photogenic value categories...”<br>说明书第[0032]段：“Photogenic index of a route segment is defined as an aggregation of photogenic values of images taken along (or in the vicinity) of the route segment such that the photogenic index is high if images taken along (or in the vicinity) of the route segment have high photogenic values. In an embodiment of the current invention, this index can be computed as the sum of photogenic values of all pictures along (or in the vicinity of) the route segment...” | 对比文件中，“风景值（photogenic value）”是赋予单张图像的（通过支持向量回归等技术），可以理解为对图像“质量”或“重要性”的“排名”。对于一个路段（可类比为目标专利中“位置”的延伸或集合），其“风景指数（photogenic index）”被定义为该路段附近所有图像风景值的聚合（例如求和）。这实质上就是基于相关图像的数量（聚合意味着考虑了数量）和每一张图像的“排名”（即风景值）来计算一个区域的吸引力得分。虽然对比文件应用于“路段”，而目标专利应用于“位置”，但计算得分的逻辑原理相同。本领域技术人员能够合理推断出，对一个地理位置（无论是点还是线）的吸引力评估，可以基于该位置相关图像的数量和每张图像的“排名”来计算。该特征被隐含公开。 |
| **技术特征E**：其中所述一或多个媒体文件的每一个排名都基于一个或多个因素，<br>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0028]段：“Researchers in computer vision have attempted to model aesthetic value or quality of pictures based on their visual content... The approach presented in the aforementioned article classifies pictures into aesthetically high and aesthetically low classes based on color, texture, and shape based features which are extracted from the image.” | 对比文件明确指出了图像的“风景值（photogenic value）”是基于其视觉内容（如颜色、纹理、形状等特征）通过计算模型（如支持向量回归）来评估的。这些视觉内容特征就是评估图像“排名”（即风景值）时所基于的“因素”。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出，每张媒体文件（图像）的“排名”（风景值）是基于一个或多个因素（视觉特征）计算得到的。该特征被直接公开。 |
| **技术特征F**：所述一个或多个因素向除所述用户装置的用户之外的其他用户指示所述一或多个媒体文件中的一个媒体文件的重要性<br>**判断结果**：《隐含公开》 | 说明书第[0005]段：“Today, there are millions of user contributed images available on the Web... This volume of user contributed data can be leveraged to generate ‘photogenic routes’...”<br>说明书第[0028]段：“Researchers in computer vision have attempted to model aesthetic value or quality of pictures...” | 对比文件利用网络上数百万用户贡献的图像来生成风景路线。这些图像本身是“用户贡献的”，意味着它们已经被其他用户创建、上传或分享，这一行为本身就隐含了其他用户对这些图像内容的认可或“重要性”赋予（否则不会分享）。此外，用于评估图像风景值的计算模型（基于颜色、纹理等）所模拟的“美学价值”或“质量”，是社会普遍认知中判断一张照片是否重要、吸引人的标准。因此，用于排名的因素（视觉美学特征）实质上是用来评估图像对广大“其他用户”而言的吸引力和重要性。该特征被隐含公开。 |
| **技术特征G**：及通过所述装置在所述用户装置的所述用户接口上显示所述推荐。<br>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0035]段：“In step 98, the computed photogenic route(s) are displayed to the user.” | 对比文件明确记载了将计算出的风景路线显示给用户（步骤98）。显示必然通过用户装置的接口（如便携式计算设备12的屏幕）。因此，该特征被直接公开。 |
| **技术特征H**：其中所述计算所述路线包括计算所述起点与所述目的地之间的最快路线。<br>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0031]段：“Step 78 is identical to the first step performed in any available GPS device today capable of computing shortest and (or) fastest route from a starting location to a destination location.” | 对比文件在步骤78明确指出，其获取所有可能路段的第一步，与当今任何能够计算起点与目的地之间最短和/或最快路线的GPS设备所执行的第一步是相同的。这表明其系统具备计算最快路线的能力，并且这是路线计算的一种常规基础选项。因此，该特征被直接公开。 |
| **技术特征I**：其中所述偏离范围包含从所述路线上的一点到所述感兴趣位置的距离上的偏离或时间上的偏离中的至少一者。<br>**判断结果**：《未公开》 | 无直接对应原文。 | 目标专利明确限定了“偏离范围”可以是距离或时间。对比文件完全没有涉及“偏离范围”这一概念。其风景路线规划是基于全局优化算法重新计算一条新路线，而不是在一条既定路线的基础上，允许在某个距离或时间范围内偏离到特定位置。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征J**：其进一步包括：修改所述路线以包含所述感兴趣位置。<br>**判断结果**：《隐含公开》 | 说明书第[0034]段：“In step 90, a graph is constructed with edges as route segments... In step 94, a K-shortest path algorithm is used to estimate a plurality of photogenic routes...”<br>图9及相应说明比较了最短/最快路线(A-X3-B)和风景路线(A-X1-X2-X3-B)。 | 对比文件最终向用户展示的是重新计算出的“风景路线”，这条路线与传统的“最短/最快路线”是不同的（如图9所示）。从用户视角看，这相当于系统根据“风景”这个新标准，提供了一条修改过的、包含了更多风景点（可类比为感兴趣位置）的路线。虽然其算法是全局重规划而非在原有路线上“插入”点位，但最终实现的功能效果是提供了一条包含了高价值点（风景好的路段）的新路线。本领域技术人员可以合理推断，这种基于新标准生成新路线的过程，在功能上等同于“修改路线以包含感兴趣位置”。该特征被隐含公开。 |
| **技术特征K**：其进一步包括：在所述修改所述路线之前，向用户显示描述所述感兴趣位置的通知<br>**判断结果**：《未公开》 | 无直接对应原文。 | 对比文件描述了计算并显示最终的风景路线（步骤98），以及用户可能输入场景类别偏好（步骤84）。但没有公开在最终确定或修改路线之前，向用户单独显示关于某个特定“位置”或“路段”的描述性通知并等待用户交互的步骤。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征L**：及从所述用户接收对修改所述路线的批准。<br>**判断结果**：《未公开》 | 无直接对应原文。 | 对比文件没有描述在路线修改或确定后，需要从用户处接收明确“批准”的步骤。用户输入（步骤84）是关于场景类别偏好，用于过滤路段，而非对最终推荐的路线进行批准。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征M**：其中所述确定所述推荐包括：确定按所述路线行进的所述用户装置是否将在优选时间处在所述感兴趣位置的阈值距离内以参观所述感兴趣位置<br>**判断结果**：《未公开》 | 无直接对应原文。 | 对比文件完全没有涉及基于“优选时间”来推荐位置或路线的概念。其推荐仅基于图像本身的风景值和场景类别，与用户到达某个位置的预计时间无关。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征N**：及基于确定所述用户将在所述优选时间处在所述阈值距离内，推荐所述感兴趣位置。<br>**判断结果**：《未公开》 | 无直接对应原文。 | 由于技术特征M未被公开，基于其结果的推荐逻辑自然也无法成立。对比文件没有基于时间匹配进行推荐的机制。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征O**：其中所述确定所述推荐包括：确定按所述路线行进的所述用户装置将在其处到达所述感兴趣位置的时间<br>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0035]段：“...and their respective driving times (step 96).” | 对比文件在步骤96明确计算了各条风景路线的“驾驶时间（driving times）”。要计算整条路线的驾驶时间，必然需要能够推算出到达路线中任一点的时间。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出，该系统具备确定用户装置按路线行进到达某点的时间的能力。该特征被直接公开。 |
| **技术特征P**：确定所述用户将在其处到达所述感兴趣位置的所述时间的所述感兴趣位置的天气预报<br>**判断结果**：《未公开》 | 无直接对应原文。 | 对比文件完全没有涉及获取或使用天气预报信息。其推荐完全基于历史图像数据，而非实时或预测的天气条件。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征Q**：及基于所述天气预报是所述感兴趣位置的优选天气预报，推荐所述感兴趣位置。<br>**判断结果**：《未公开》 | 无直接对应原文。 | 由于技术特征P未被公开，基于天气预报进行推荐的逻辑自然也无法成立。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征R**：其中所述确定所述推荐包括：确定按所述路线行进的用户的社交联系人是否在所述感兴趣位置处<br>**判断结果**：《未公开》 | 无直接对应原文。 | 对比文件完全没有涉及用户的社交网络或社交联系人信息。其数据源是公开的网络图像，推荐逻辑不包含社交关系。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征S**：及基于所述社交联系人在所述感兴趣位置处，推荐所述感兴趣位置。<br>**判断结果**：《未公开》 | 无直接对应原文。 | 由于技术特征R未被公开，基于社交联系人进行推荐的逻辑自然也无法成立。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征T**：其中所述社交联系人在与所述用户相同的社交网络中。<br>**判断结果**：《未公开》 | 无直接对应原文。 | 对比文件未涉及社交网络概念，因此该限定特征更无从谈起。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征U**：其中所述确定所述推荐包括：确定按所述路线行进的用户的兴趣是否涉及所述感兴趣位置<br>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0033]段：“In step 84, user may optionally provide an input. The input here could be choice(s) of scene category(ies) which the user likes.”<br>说明书第[0033]段：“Based on user input category(ies) and/or inferred category(ies), route segments may be filtered (step 86) by removing route segments which do not have a significant percentage of images classified into the user preferred category(ies).” | 对比文件明确允许用户输入其喜欢的场景类别（如“山脉”、“海滩”），系统随后会根据用户的兴趣偏好来过滤路段。路段场景类别的分布是基于图像内容分析得到的（步骤80）。因此，系统实质上执行了“确定用户的兴趣是否涉及该路段（可类比为感兴趣位置）”的过程。该特征被直接公开。 |
| **技术特征V**：及基于所述感兴趣位置涉及所述用户兴趣，推荐所述感兴趣位置。<br>**判断结果**：《直接公开》 | 说明书第[0033]段：“Based on user input category(ies) and/or inferred category(ies), route segments may be filtered (step 86)...” | 对比文件明确记载了基于用户输入/推断的类别来过滤路段。过滤后保留的路段，正是那些涉及用户兴趣（即包含用户偏好类别图像）的路段，这些路段将被用于后续的风景路线计算（即被推荐）。因此，该“基于兴趣进行推荐”的特征被直接公开。 |
| **技术特征W**：其进一步包括：基于路线间条件而动态地更新所述路线。<br>**判断结果**：《未公开》 | 无直接对应原文。 | 对比文件描述了根据用户静态输入的偏好（场景类别）进行一次性路线计算和推荐，但没有提及在路线生成后，根据动态变化的“路线间条件”（如交通、时间、天气等）对已规划的路线进行实时或周期性更新。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征X**：其中所述路线间条件包含以下各者中的至少一者：天气的改变<br>**判断结果**：《未公开》 | 无直接对应原文。 | 对比文件未涉及任何与天气相关的条件或更新机制。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征Y**：到所述感兴趣位置的预计到达时间的改变<br>**判断结果**：《未公开》 | 无直接对应原文。 | 对比文件虽然能计算驾驶时间，但没有描述在初始路线计算后，由于交通状况等因素导致预计到达时间改变，并据此动态更新路线的机制。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征Z**：所述感兴趣位置的经更新的媒体密度得分<br>**判断结果**：《隐含公开》 | 说明书第[0022]段：“Indexing server 14 periodically receives updates from image server 16 and if necessary performs re-computation and re-indexing.” | 对比文件提到索引服务器会定期从图像服务器接收更新，并在必要时执行重新计算和重新索引。这意味着用于计算路段风景指数（可类比为媒体密度得分）的基础图像数据及其分析结果是可能被更新的。虽然原文未明确说明这种更新会触发路线的动态更新，但本领域技术人员能够合理推断，如果用于评估位置吸引力的核心数据（图像及其风景值）发生了更新，那么基于这些数据计算出的得分也应该是“经更新的”，并且理论上可以用于重新评估和推荐路线。因此，“经更新的媒体密度得分”这一条件本身在对比文件系统中是可能存在的，该特征被隐含公开。 |
<<<A>>><<<E>>><<<G>>><<<H>>><<<O>>><<<U>>><<<V>>>
<<<b>>><<<d>>><<<j>>><<<z>>>