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如何識(shí)別審查意見通知書中的“文字陷阱” ,正確認(rèn)定區(qū)別特征

發(fā)布時(shí)間:2023-10-12 來源:精金石知識(shí)產(chǎn)權(quán) 閱讀量:127

審查過程中,往往會(huì)將與技術(shù)特征相近的現(xiàn)有技術(shù)來等同該技術(shù)特征,認(rèn)定專利缺乏創(chuàng)造性,而缺乏創(chuàng)造性的認(rèn)定也是審查意見通知書中最常見的問題。

那這些看似等同的技術(shù)特征是否真的就是完全相同呢?

答案:不一定。

這就是經(jīng)常出現(xiàn)在審查意見通知書中的“文字陷阱”。

專利法22條第3款規(guī)定:創(chuàng)造性,是指與現(xiàn)有技術(shù)相比,該發(fā)明具有突出的實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)和顯著的進(jìn)步,該實(shí)用新型具有實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)和進(jìn)步。

《專利審查指南》中規(guī)定了創(chuàng)造性問題可通過“三步法”進(jìn)行答復(fù):

(1)確定最接近的現(xiàn)有技術(shù);

(2)確定發(fā)明的區(qū)別特征和發(fā)明實(shí)際解決的技術(shù)問題;

(3)判斷要求保護(hù)的發(fā)明對(duì)本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說是否顯而易見。

找出正確的區(qū)別特征是識(shí)別這些“文字陷阱”的關(guān)鍵點(diǎn),也是該發(fā)明授權(quán)的關(guān)鍵點(diǎn)。

下面結(jié)合具體案例來詳細(xì)談一談。

本申請(qǐng):名稱為“一種基于圖算法的行車路線挖掘方法”。

審查員意見通知書中認(rèn)定的最接近的現(xiàn)有技術(shù)(下述用D1表示)的主要內(nèi)容如下:

本申請(qǐng)的主要技術(shù)特征

將所述車輛的軌跡圖中兩點(diǎn)間通過的車輛數(shù)量轉(zhuǎn)化為代價(jià)值,并求解最小代價(jià)值得到最優(yōu)路徑,其中代價(jià)函數(shù)為,式中x為每條路徑的通過車輛數(shù)的相反數(shù)。

計(jì)算過程為:所述車輛為N輛,每輛車走過的的軌跡包含M個(gè)點(diǎn),路徑為L(zhǎng);點(diǎn)和相鄰點(diǎn)之間通過的所述車輛的數(shù)量表達(dá)式為:;對(duì)連通所述路徑L上相鄰點(diǎn)間通過的所述車輛的數(shù)量求和,表達(dá)式為:

通過求解最小代價(jià)值,得到K組最大值,即為所述K條最優(yōu)路徑。

審查意見通知書中認(rèn)定D1中的m為載人軌跡總數(shù)相當(dāng)于本申請(qǐng)中的車輛為N輛,D1中的n為統(tǒng)計(jì)的路段總數(shù)相當(dāng)于本申請(qǐng)中每輛車走過的軌跡包含M個(gè)點(diǎn)。

但是實(shí)際上“D1中的m不相當(dāng)于本申請(qǐng)中的車輛數(shù)N,D1中的n也不相當(dāng)于本申請(qǐng)中每輛車走過的軌跡包含的點(diǎn)數(shù)M”,是本申請(qǐng)相較于D1的區(qū)別特征,根據(jù)區(qū)別特征,可得出本申請(qǐng)的實(shí)際的技術(shù)效果為“實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)獲取最優(yōu)路徑,實(shí)現(xiàn)了合理的調(diào)度?;愤\(yùn)輸?!?/p>

具體論述

1

本申請(qǐng)中將整張地圖或者指定區(qū)域存在的車輛記作N,每輛車走過的軌跡包含的點(diǎn)數(shù)記作M,設(shè)定點(diǎn)和相鄰點(diǎn)

,計(jì)算兩個(gè)相鄰點(diǎn)之間的車輛數(shù),再計(jì)算路徑L上相鄰點(diǎn)間通過的車輛數(shù)的總和,本申請(qǐng)中的計(jì)算的最小單元?jiǎng)澐值杰壽E中的點(diǎn),一條軌跡中存在多個(gè)點(diǎn),而兩個(gè)相鄰點(diǎn)之間的路段可能為多個(gè)軌跡的重合路段,所以精準(zhǔn)到軌跡中的相鄰點(diǎn)之間的車輛數(shù),可以更加精準(zhǔn)的計(jì)算出最優(yōu)路徑。

而D1中,m表示為路段i在時(shí)間段t內(nèi)的所有載人軌跡的總和,D1中m表示的含義的范圍小于本申請(qǐng)中N表示的范圍,例如路段i在時(shí)間段t內(nèi)未載人軌跡的總和就沒有限定進(jìn)來,而本申請(qǐng)中的N表示的是整張軌跡圖或者指定的區(qū)域的所有車輛數(shù),本申請(qǐng)中的N的范圍更加全面。

2

D1中的n表示為統(tǒng)計(jì)的路段總數(shù),也就是路段i在時(shí)間段t內(nèi)所有載人軌跡,而本申請(qǐng)中的M表示為軌跡中的點(diǎn)數(shù),D1中最小單位限定為軌跡數(shù),本申請(qǐng)中的最小單位限定為軌跡中的兩點(diǎn)之間的車輛數(shù),所以本申請(qǐng)中計(jì)算相鄰兩點(diǎn)間的車輛數(shù)比D1中計(jì)算每條軌跡中的車輛數(shù)算出的最優(yōu)路徑更加精準(zhǔn)。

D1中算出的最優(yōu)路徑只考慮了車輛數(shù)多的軌跡,而忽略了車輛少的軌跡的車輛數(shù)可能集中在該軌跡中的某一段路段上,可能該路段的車輛數(shù)會(huì)比已經(jīng)選擇的車輛數(shù)多的軌跡中的各個(gè)路段中的車輛數(shù)還要多,這樣會(huì)造成最優(yōu)路徑選擇的偏差。而本申請(qǐng)中考慮到這一點(diǎn),將最小單位限定在軌跡中點(diǎn),計(jì)算相鄰兩點(diǎn)之間的車輛數(shù),會(huì)大大的避免D1中可能出現(xiàn)的問題,可以更加精準(zhǔn)的計(jì)算出最優(yōu)路徑。

3

而在現(xiàn)有技術(shù)中,對(duì)于如何精準(zhǔn)選擇危險(xiǎn)品運(yùn)輸?shù)淖疃搪窂剑ㄔ贒1基礎(chǔ)上精準(zhǔn)計(jì)算出各個(gè)軌跡中車輛數(shù)量,來提高最優(yōu)路徑選擇的準(zhǔn)確度,或者是采用更精準(zhǔn)的算法來提高最優(yōu)路徑的選擇等,但是軌跡內(nèi)部某個(gè)路段的車輛數(shù)與被選擇的最優(yōu)路徑中的某個(gè)路段中的車輛數(shù)還是沒有辦法進(jìn)行比較,可能還會(huì)存在更優(yōu)路徑?jīng)]有被發(fā)現(xiàn),導(dǎo)致最優(yōu)路徑選擇存在偏差。

綜上,上述區(qū)別特征是具有創(chuàng)造性的,即本申請(qǐng)相較于現(xiàn)有技術(shù)具有創(chuàng)造性。

總 結(jié)


通過上述案例可知,只要做到以下幾點(diǎn)就可正確識(shí)別審查意見文本中的“文字陷阱”,正確認(rèn)定區(qū)別特征。

(1)仔細(xì)閱讀審查意見文本,尤其是審查意見文本中出現(xiàn)的“……相當(dāng)于本申請(qǐng)……”字樣處,判斷審查意見中判定的是否正確。

(2)將本申請(qǐng)的技術(shù)特征與對(duì)比文件中的技術(shù)特征進(jìn)行一一比對(duì),找出真正的區(qū)別特征。

(3)根據(jù)區(qū)別特征,再結(jié)合本申請(qǐng)所涉及的領(lǐng)域,正確認(rèn)定技術(shù)效果。


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