【引言】

本專利申請(qǐng)?zhí)枮?01910958076.8，公開了一種建立廢鋼等級(jí)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(hào)：4W112793

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

無效宣告請(qǐng)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(hào)：201910958076.8

授權(quán)公告日：20210416

【基本案情】

請(qǐng)求人于2021年08月02日向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提出了無效宣告請(qǐng)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(qǐng)求宣告本專利全部無效。

經(jīng)過口頭審理，合議組認(rèn)為本案事實(shí)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(hào)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：

【決定要點(diǎn)】

在判斷包含算法特征的發(fā)明專利的創(chuàng)造性時(shí)，應(yīng)將其算法和應(yīng)用場景進(jìn)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(shí)，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(duì)算法的訓(xùn)練模式、重要參數(shù)或相關(guān)步驟等進(jìn)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(shí)應(yīng)予以考慮。

合議組認(rèn)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(jí)劃分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法，所述模型用于廢鋼收儲(chǔ)的等級(jí)分類檢測，其應(yīng)用場景為廢鋼等級(jí)劃分；而證據(jù)1公開的是建立廢鋼種類識(shí)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(shí)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(gè)圖像的不同廢鋼等級(jí)，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(jí)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(duì)提取的不同等級(jí)圖像數(shù)據(jù)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)、形成具有等級(jí)分類輸出的等級(jí)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(shí)別出廢鋼鐵圖像中的廢鋼鐵具體是何種料型，與廢鋼等級(jí)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(shí)際要解決的問題是：建立對(duì)廢鋼料等級(jí)劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以解決廢鋼收儲(chǔ)的等級(jí)分類檢測的應(yīng)用場景中的等級(jí)劃分問題，以及針對(duì)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(rèn)為：本專利權(quán)利要求1是一種建立廢鋼等級(jí)劃分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法，所述模型用于廢鋼收儲(chǔ)的等級(jí)分類檢測，針對(duì)該主題在權(quán)利要求1中有關(guān)于不同等級(jí)圖像特征數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)限定；證據(jù)1全文論述的是如何對(duì)廢鋼鐵的種類進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，所公開的方法步驟、具體示例均僅涉及如何進(jìn)行種類識(shí)別以及識(shí)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(jí)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(jìn)行等級(jí)劃分是不同的；且證據(jù)1中對(duì)于如何分級(jí)并無進(jìn)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(jí)劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以對(duì)混雜在一起的各種類型的廢鋼料進(jìn)行等級(jí)劃分的技術(shù)啟示。

合議組認(rèn)為：證據(jù)2公開了上述第三點(diǎn)區(qū)別的在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中對(duì)圖像數(shù)據(jù)特征進(jìn)行提取時(shí)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(jí)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(rèn)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(jí)的語義信息），因此針對(duì)圖像不同級(jí)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(jí)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(shí)，目前亦無證據(jù)表明建立對(duì)廢鋼料等級(jí)劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以達(dá)到對(duì)廢鋼收儲(chǔ)的等級(jí)分類檢測， 以及針對(duì)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(shí)。

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(duì)廢鋼料等級(jí)劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了廢鋼收儲(chǔ)的等級(jí)分類檢測的應(yīng)用場景中的等級(jí)劃分。

綜上，結(jié)合關(guān)于創(chuàng)造性無效宣告請(qǐng)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(duì)廢鋼料等級(jí)劃分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)廢鋼收儲(chǔ)的等級(jí)分類檢測的應(yīng)用場景中的等級(jí)劃分，因?yàn)榕c現(xiàn)有技術(shù)及公知常識(shí)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(shí)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(qǐng)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。