对比文件名称：US2007255480A1_Description_20260321_0219
目标专利名称：392用于基于反馈的三维视频的零视差平面CN103270759B
本次调用模型名称：gpt-4o
### 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 |
| **技术特征A**：其包括：获取至少两个以立体方式俘获的图像 <br> **《直接公开》** | [0045] "When the cruise control features of a host vehicle...are activated, autonomous collision avoidance apparatus 10 begins receiving input image data from stereo camera configuration 26. Camera configuration 26 is comprised of a pair of stereo cameras, a first camera unit 26a and a second camera unit 26b." <br> [0079] "The VDT algorithm uses stereo image data received from camera units 26a and 26b..." | 对比文件明确公开了使用由第一相机单元26a和第二相机单元26b组成的立体相机配置来获取输入图像数据。这对应于目标专利中“获取至少两个以立体方式俘获的图像”的技术特征。该特征在对比文件中用于车辆检测和跟踪，与目标专利中用于基于反馈的3D视频应用的作用虽不同，但技术手段（获取立体图像）本身被直接公开。 |
| **技术特征B**：识别所述所获取的至少两个图像的兴趣区ROI <br> **《直接公开》** | [0080] "Edge features associated with lead vehicles are searched for within a region of interest (ROI) 401 predefined, for example, by the ground and lane models calculated in the previously described RDA algorithm." <br> [0090] "The gate inspection ROI is the projection (in the image) of the region of height and depth equal to the gate depth lying between the two lane markers and the ground." | 对比文件多次明确提及“兴趣区(ROI)”，例如在检测车辆时，在预定义的ROI（401）内搜索边缘特征；在初始化阶段，基于地面和车道模型计算“检测门检查ROI”。这直接公开了“识别兴趣区(ROI)”这一技术特征。在对比文件中，ROI用于限定车辆搜索的特定图像区域，而在目标专利中，ROI是用于确定零视差平面的所关注区域，两者作用不同，但“识别ROI”这一动作本身已被公开。 |
| **技术特征C**：确定所述所获取的至少两个图像之间的像素视差 <br> **《直接公开》** | [0061] "The disparity for corresponding points is defined as δ=x_R-x_L..." <br> [0081] "Once these vertical image features are identified, a stereo matching procedure may be performed to estimate the depth to the vertical image features." <br> [0082] "...a two-dimensional histogram 500...of x vs. D (the disparity of the feature) is constructed..." | 对比文件详细描述了立体匹配过程以估计深度，并明确定义了对应点之间的视差(disparity)δ。例如，在[0061]给出了视差的定义；在[0081]提到执行立体匹配程序来估计垂直图像特征的深度（深度与视差直接相关）；在[0082]提到构建了特征视差(D)的直方图。这直接公开了“确定像素视差”的技术特征。该特征在对比文件中用于聚类特征和估计物体距离，与目标专利中用于分析ROI视差的作用不同，但技术手段本身被直接公开。 |
| **技术特征D**：其中所述所获取的至少两个图像之间的所述像素视差与所述所获取的至少两个图像的每一所获取图像中表示的所述ROI相关联 <br> **《直接公开》** | [0080] "Edge features associated with lead vehicles are searched for within a region of interest (ROI) 401..." <br> [0081] "Once these vertical image features are identified, a stereo matching procedure may be performed to estimate the depth to the vertical image features." <br> [0082] "With the three-dimensional location of each of the vertical image features, a two-dimensional histogram 500...of x vs. D (the disparity of the feature) is constructed..." | 对比文件中，在预定义的ROI（例如401）内识别出边缘特征（垂直图像特征），然后对这些特征执行立体匹配以估计其深度/视差（[0081]），并基于这些特征的视差构建直方图（[0082]）。这表明在ROI内识别出的特征的视差被确定并用于后续处理（如构建直方图）。因此，像素视差（具体是ROI内特征的视差）与ROI是明确关联的。该特征被直接公开。 |
| **技术特征E**：且其中确定所述像素视差包括产生直方图来表示所述所获取的至少两个图像的每一所获取图像中表示的所述ROI的相对像素视差 <br> **《直接公开》** | [0082] "With the three-dimensional location of each of the vertical image features, a two-dimensional histogram 500, as illustrated in FIG. 5, of x (i.e., the corresponding column of the image where the feature is located) vs. D (the disparity of the feature) is constructed in order to cluster vertical features together." <br> [0088] "Thereafter, at step 722, an X-disparity histogram is constructed using the image X coordinates and the refined disparity values computed at step 720 for the edge pixels." | 对比文件明确公开了构建“X-disparity histogram”（X-视差直方图），该直方图使用图像X坐标和边缘像素的精细视差值构建（[0088]），目的是将垂直特征聚类在一起（[0082]）。由于这些边缘像素是在ROI内搜索得到的（[0080]），因此该直方图实质上表示了ROI内特征的相对像素视差分布。这与目标专利中“产生直方图来表示ROI的相对像素视差”的技术特征一致。虽然目的（聚类 vs. 分析ROI视差分布）不同，但技术手段被直接公开。 |
| **技术特征F**：识别所述所获取的至少两个图像的三维3D呈现的平面作为用于所述所获取的至少两个图像的所述3D呈现的零视差平面ZDP <br> **《未公开》** | 无相关描述。 | 对比文件涉及使用立体视觉进行车辆检测和道路感知，其处理目的是估计物体距离、识别车道等，用于车辆碰撞避免。全文未提及“三维呈现(3D presentation)”、“零视差平面(ZDP)”或类似概念。ZDP是目标专利中用于3D显示的关键概念，指代在3D呈现中物体看起来是二维（无立体感）的平面。对比文件的技术领域和应用目的（车辆安全 vs. 视频反馈显示）完全不同，没有公开与ZDP相关的任何内容。 |
| **技术特征G**：所述所获取的至少两个图像的一个或一个以上图像对象在所述平面处大体上以二维2D出现 <br> **《未公开》** | 无相关描述。 | 该技术特征依赖于技术特征F中“零视差平面(ZDP)”的存在。由于对比文件完全没有公开ZDP的概念，因此也就不可能公开“图像对象在ZDP处以2D出现”这一特征。目标专利中此特征描述了3D显示的效果，而对比文件不涉及3D图像呈现。 |
| **技术特征H**：至少部分基于所述所确定的像素视差调整所述ZDP，使得所述ROI的至少一部分显示在所述ZDP处或附近 <br> **《未公开》** | 无相关描述。 | 该技术特征同样依赖于“零视差平面(ZDP)”的存在以及“调整ZDP”的目的。对比文件虽然确定了像素视差，但其用途是用于特征聚类、深度估计和车辆检测，与调整用于3D显示的ZDP无关。因此，该特征未被对比文件公开。 |
| **技术特征I**：其中识别所述所获取的至少两个图像的所述ROI包括：接收识别所述ROI的用户输入 <br> **《未公开》** | 无相关描述。 | 对比文件中，ROI是基于算法自动计算和预定义的，例如基于地面和车道模型（[0080]）或检测门（[0090]）来确定ROI。说明书中没有提及通过接收用户输入来识别ROI。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征J**：其中识别所述所获取的至少两个图像的所述ROI包括：自动识别所述ROI <br> **《直接公开》** | [0080] "Edge features associated with lead vehicles are searched for within a region of interest (ROI) 401 predefined, for example, by the ground and lane models calculated in the previously described RDA algorithm." <br> [0090] "...the gate inspection ROI is computed using the ground plane and the lane marker positions." | 对比文件明确说明ROI是“预定义的(predefined)”，并且是通过计算地面模型和车道标记位置等算法自动计算得出的（例如，“gate inspection ROI is computed using...”）。这直接对应于“自动识别ROI”的技术特征。在对比文件中，自动识别ROI用于聚焦车辆搜索区域；在目标专利中，可以用于自动聚焦于感兴趣的主体或对象。作用相似，技术手段被直接公开。 |
| **技术特征K**：其进一步包括：确定所述所获取的至少两个图像的至少一个像素的视差 <br> **《直接公开》** | [0061] "The disparity for corresponding points is defined as δ=x_R-x_L..." <br> [0081] "Once these vertical image features are identified, a stereo matching procedure may be performed to estimate the depth to the vertical image features." | 此特征与技术特征C实质相同。对比文件明确公开了确定对应点（特征点）视差的过程。该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征L**：基于所述至少一个像素的所述所确定的视差自动识别所述ROI <br> **《未公开》** | [0080] "Edge features associated with lead vehicles are searched for within a region of interest (ROI) 401 predefined, for example, by the ground and lane models calculated in the previously described RDA algorithm." | 对比文件中，ROI的识别（或预定义）是基于地面和车道模型（RDA算法）等场景几何信息，而不是基于单个或多个像素的视差。虽然ROI内会进行视差计算用于车辆检测，但ROI本身的划定并不依赖于这些像素的视差。因此，“基于所确定的像素视差自动识别ROI”这一具体限定未被公开。 |
| **技术特征M**：其中自动识别所述ROI包括基于选自由以下各项组成的群组的一种或一种以上技术而自动识别：运动检测 <br> **《未公开》** | 无相关描述。 | 对比文件公开的自动识别ROI是基于立体视觉、地面模型和车道检测（RDA算法），并未提及使用“运动检测”技术。因此，该具体的技术手段未被公开。 |
| **技术特征N**：光流 <br> **《未公开》** | 无相关描述。 | 对比文件未提及使用“光流”技术来自动识别ROI。 |
| **技术特征O**：面部辨识 <br> **《未公开》** | 无相关描述。 | 对比文件用于车辆检测，未提及使用“面部辨识”技术。 |
| **技术特征P**：对象辨识 <br> **《隐含公开》** | [0079] "The VDT algorithm uses stereo image data...to determine the depth of scene features ahead of the host vehicle, and then makes associations between these three-dimensional features so that groups are formed representing potential lead vehicle detections..." <br> [0080] "Edge features associated with lead vehicles are searched for within a region of interest (ROI)..." | 对比文件的核心功能之一就是检测和识别车辆这一特定“对象”。其VDT算法通过关联三维特征形成代表潜在领先车辆的组。在ROI内搜索与领先车辆相关的边缘特征，这本质上是一种基于特征（边缘）的对象辨识过程，目的是识别出车辆对象。虽然未明确使用“对象辨识”这个术语，但本领域技术人员能够毫无疑义地理解，对比文件公开的技术方案涉及通过分析图像特征来辨识车辆对象，这属于“对象辨识”的范畴。因此，该特征被对比文件隐含公开。 |
| **技术特征Q**：颜色直方图 <br> **《未公开》** | 无相关描述。 | 对比文件主要依赖边缘特征、立体匹配和深度信息，未提及使用“颜色直方图”技术。 |
| **技术特征R**：模糊度 <br> **《未公开》** | 无相关描述。 | 对比文件未提及使用“模糊度”技术来自动识别ROI。 |
| **技术特征S**：其中确定所述像素视差进一步包括以下中的至少一者：1)确定所述经识别的ROI的至少一个像素的视差，以及2)确定所述经识别的ROI的平均视差 <br> **《直接公开》** | [0081] "Once these vertical image features are identified, a stereo matching procedure may be performed to estimate the depth to the vertical image features." <br> [0082] "With the three-dimensional location of each of the vertical image features, a two-dimensional histogram 500...of x vs. D (the disparity of the feature) is constructed..." | 对比文件明确公开了：1) 在ROI内识别出垂直图像特征（[0080]），并对这些特征执行立体匹配以估计其深度/视差（[0081]），这对应于“确定经识别的ROI的至少一个像素的视差”。虽然针对的是“特征点”而非任意像素，但特征点由像素构成，其视差计算本质上确定了这些像素的视差。2) 构建X-视差直方图（[0082]）以聚类特征，本领域技术人员可以理解，从直方图中提取典型视差（如峰值）或计算ROI内特征视差的平均值是常见的后续分析步骤，是确定ROI代表性视差的合理且直接的方式。因此，该特征被直接公开。 |
| **技术特征T**：其中确定用于所述所获取的至少两个图像的3D呈现的ZDP包括显示所述3D呈现，使得所述经识别的ROI的至少一个对象出现在显示表面处或附近 <br> **《未公开》** | 无相关描述。 | 该特征涉及基于ROI确定ZDP并用于3D显示的具体效果。如前述，对比文件完全不涉及“3D呈现”、“ZDP”或“显示表面”等概念。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征U**：其中所述ROI是第一ROI，且其中所述ZDP是第一ZDP，且所述方法进一步包括：识别所述所获取的至少两个图像的第二ROI <br> **《未公开》** | 无相关描述。 | 该特征依赖于“ZDP”概念的存在以及ROI与ZDP的关联。对比文件未公开ZDP，且虽然可以检测多个车辆（多个ROI），但其目的并非用于关联和调整不同的ZDP。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征V**：调整所述第一ZDP以基于所述经识别的第二ROI形成用于所述所获取的至少两个图像的3D呈现的第二ZDP，使得所述第二ROI的至少一部分显示在所述第二ZDP处或附近 <br> **《未公开》** | 无相关描述。 | 该特征同样完全依赖于对比文件中未公开的“ZDP”概念。因此，未被公开。 |
| **技术特征W**：其中识别用于所述所获取的至少两个图像的3D呈现的所述ZDP包括对准和/或裁剪所述所获取的至少两个图像的一者或一者以上 <br> **《未公开》** | 无相关描述。 | 该特征描述了为确定ZDP而进行的图像处理操作（对准/裁剪）。对比文件虽然可能涉及图像处理（如构建图像金字塔），但其目的是为了特征提取和立体匹配以进行车辆检测，而非为了确定3D呈现的ZDP。因此，该特征未被公开。 |
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