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創(chuàng)造性評判的影響因素—基于算法應(yīng)用場景及解決特定技術(shù)問題而帶來的有益效果

發(fā)布時間:2022-04-14 來源:精金石知識產(chǎn)權(quán) 閱讀量:127

【引言】

本專利申請?zhí)枮?01910958076.8,公開了一種建立廢鋼等級劃分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方法,因算法應(yīng)用場景不同及解決了該場景下的特定技術(shù)問題為帶來了有益效果維持了專利權(quán)的有效。

【案件信息】

案件編號:4W112793

發(fā)明創(chuàng)造名稱:一種建立廢鋼等級劃分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方法

無效宣告請求人:衡陽鐳目科技有限責(zé)任公司

專利權(quán)人:北京同創(chuàng)信通科技有限公司

專利號:201910958076.8

授權(quán)公告日:20210416

【基本案情】

請求人于2021年08月02日向國家知識產(chǎn)權(quán)局提出了無效宣告請求,其理由是權(quán)利要求1-6不符合專利法第22條第3款的規(guī)定,請求宣告本專利全部無效。

經(jīng)過口頭審理,合議組認為本案事實已經(jīng)清楚,合議組于2022年3月30日做出決定,宣告維持201910958076.8號發(fā)明專利權(quán)全部有效。

因權(quán)利要求2-6為權(quán)利要求1的從屬權(quán)利要求,因此此處僅列出授權(quán)公告的本專利權(quán)利要求1,權(quán)利要求1的內(nèi)容如下:

image.png

【決定要點】

在判斷包含算法特征的發(fā)明專利的創(chuàng)造性時,應(yīng)將其算法和應(yīng)用場景進行整體把握。即使現(xiàn) 有技術(shù)公開了相同或類似的算法架構(gòu)及相關(guān)模塊,但由于算法應(yīng)用到不同場景時,需要根據(jù)應(yīng)用 場景的不同、所要解決的技術(shù)問題的不同對算法的訓(xùn)練模式、重要參數(shù)或相關(guān)步驟等進行調(diào)整, 如果該調(diào)整解決了不同應(yīng)用場景下特定的技術(shù)問題并相應(yīng)獲得了有益的技術(shù)效果,則在創(chuàng)造性判斷時應(yīng)予以考慮。

合議組認為,本專利權(quán)利要求1與作為最接近現(xiàn)有技術(shù)的證據(jù)1存在以下三方面區(qū)別:

第一,兩者應(yīng)用場景不同。權(quán)利要求1是一種建立廢鋼等級劃分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法,所述模型用于廢鋼收儲的等級分類檢測,其應(yīng)用場景為廢鋼等級劃分;而證據(jù)1公開的是建立廢鋼種類識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法,其應(yīng)用場景為廢鋼種類識別。

第二,兩者所采用的方法步驟不同。權(quán)利要求1在獲取圖像步驟中限定了目測確定多個圖像的不同廢鋼等級,在圖像數(shù)據(jù)特征提取步驟中限定了提取的是不同等級圖像數(shù)據(jù)特征,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)訓(xùn)練步驟中限定了針對提取的不同等級圖像數(shù)據(jù)特征進行學(xué)習(xí)、形成具有等級分類輸出的等級劃分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。而證據(jù)1訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是用于識別出廢鋼鐵圖像中的廢鋼鐵具體是何種料型,與廢鋼等級無關(guān),因此其未公開權(quán)利要求1的上述方法步驟。

第三,兩者所選取的重要參數(shù)和所采用的具體模塊構(gòu)成不同。權(quán)利要求1中限定了圖像數(shù)據(jù)特征提取的更具體的內(nèi)容,如特征提取所選取的參數(shù)以及特征提取所采用的具體模塊構(gòu)成;而證據(jù)1未公開上述內(nèi)容。

基于上述區(qū)別,權(quán)利要求1實際要解決的問題是:建立對廢鋼料等級劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以解決廢鋼收儲的等級分類檢測的應(yīng)用場景中的等級劃分問題,以及針對該問題如何具體選取數(shù)據(jù)參數(shù)和相關(guān)模塊。

合議組認為:本專利權(quán)利要求1是一種建立廢鋼等級劃分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法,所述模型用于廢鋼收儲的等級分類檢測,針對該主題在權(quán)利要求1中有關(guān)于不同等級圖像特征數(shù)據(jù)的對應(yīng)限定;證據(jù)1全文論述的是如何對廢鋼鐵的種類進行自動識別,所公開的方法步驟、具體示例均僅涉及如何進行種類識別以及識別結(jié)果是何種料型,除0061段“其中不同類別的 廢鋼鐵又按照厚度、長度、體積等分為不同的規(guī)格”該句記載之外,證據(jù)1中并未提及有關(guān)規(guī)格、等級等相關(guān)內(nèi)容,該句記載也僅能表明在種類分類完畢后可能分為不同規(guī)格,這些不同規(guī)格都是屬于同一種類的廢鋼鐵料型,同一種類的不同規(guī)格與本專利的混雜在一起的不同形狀、可能分屬不同類型的廢鋼料整體進行等級劃分是不同的;且證據(jù)1中對于如何分級并無進一步的記載或公開。因此,從證據(jù)1所給出的應(yīng)用場景、 方法步驟和重要參數(shù)中無法得到建立廢鋼料等級劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以對混雜在一起的各種類型的廢鋼料進行等級劃分的技術(shù)啟示。

合議組認為:證據(jù)2公開了上述第三點區(qū)別的在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中對圖像數(shù)據(jù)特征進行提取時可以采用的具體模塊構(gòu)成,并公開了采用了證據(jù)2的整體模型架構(gòu)可以加速網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、并使訓(xùn)練更加穩(wěn)定的相關(guān)內(nèi)容。但是,證據(jù)2沒有公開具體提取的是圖像數(shù)據(jù)的哪些特征,也沒有公開提取相關(guān)數(shù)據(jù)特征用于何種具體的應(yīng)用場景、解決該場景中具體存在的哪些技術(shù)問題。因此,證據(jù)2沒有給出建立廢鋼料等級劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的相關(guān)技術(shù)啟示,更沒有給出為解決該技術(shù)問題具體要提取哪些相關(guān)參數(shù)的技術(shù)啟示。

合議組還認為:證據(jù)3正文第19頁第1段中明確記載了“由于CNN不同層次之間具有不同的特征表示能力)如淺層提取到的是圖像邊緣紋理等原始信息,深層提取到的是 高級的語義信息),因此針對圖像不同級別的局部信息,提取出不同層的卷積特征”,但證據(jù)3同樣沒有公開提取相關(guān)數(shù)據(jù)特征用于何種具體的應(yīng)用場景、解決該場景中具體存在的哪些技術(shù)問題。因此,證據(jù)3沒有給出建立廢鋼料等級劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的相關(guān)技術(shù)啟示,更沒有給出為解決該技術(shù)問題具體要提取哪些相關(guān)參數(shù)的技術(shù)啟示。

同時,目前亦無證據(jù)表明建立對廢鋼料等級劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以達到對廢鋼收儲的等級分類檢測, 以及針對該問題如何具體選取數(shù)據(jù)參數(shù)和相關(guān)模塊屬于本領(lǐng)域的公知常識。

由于采用了前述技術(shù)手段,權(quán)利要求1的技術(shù)方案建立了對廢鋼料等級劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實現(xiàn)了廢鋼收儲的等級分類檢測的應(yīng)用場景中的等級劃分。

綜上,結(jié)合關(guān)于創(chuàng)造性無效宣告請求理由的合議組判斷,宣告本專利權(quán)利要求維持有效。

本專利建立的對廢鋼料等級劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實現(xiàn)廢鋼收儲的等級分類檢測的應(yīng)用場景中的等級劃分,因為與現(xiàn)有技術(shù)及公知常識的應(yīng)用場景不同,解決的該場景下的特定技術(shù)問題不同,實現(xiàn)的技術(shù)效果不同,而被維持全部專利權(quán)有效。

【啟示】

說明書需要闡明專利申請技術(shù)方案的應(yīng)用場景,以及該應(yīng)用場景中需要解決的特定技術(shù)問題,而該特定技術(shù)問題無法從現(xiàn)有技術(shù)方案簡單轉(zhuǎn)用得到解決,解決該特定技術(shù)問題的技術(shù)參數(shù),也不是本領(lǐng)域技術(shù)人員容易想到的。

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