发明创造名称：一种基于无人机动平台的人体检测与跟踪方法及装置
外观设计名称：
决定号：187127
决定日：2019-08-19
委内编号：1F264296
优先权日：
申请（专利）号：201510275245.X
申请日：2015-05-27
复审请求人：成都通甲优博科技有限责任公司
无效请求人：
授权公告日：
审定公告日：
专利权人：
主审员：张弘
合议组组长：钟翊
参审员：吕媛
国际分类号：G06T7/20
外观设计分类号：
法律依据：专利法第22条第3款
决定要点
：如果对比文件未公开本申请权利要求的某些技术特征，现有技术整体上也不存在将上述区别技术特征应用到对比文件中以解决其技术问题的技术启示，且上述区别技术特征使得权利要求的技术方案具备有益的技术效果，则权利要求所要求保护的技术方案具有突出的实质性特点和显著的进步，具备创造性。
全文：
本复审请求涉及申请号为201510275245.X（下称本申请），名称为“一种基于无人机动平台的人体检测与跟踪方法及装置”的发明专利申请（下称本申请）。本申请的申请人为成都通甲优博科技有限责任公司，申请日为2015年05月27日，公开日为2015年08月05日。
经实质审查，国家知识产权局原审查部门于2018年08月10日发出驳回决定，驳回了本申请，其中引用了如下两篇对比文件：
对比文件1：CN103324950A，公开日为2013年09月25日；
对比文件2：CN102881022A，公开日为2013年01月16日。
驳回决定的主要理由是：独立权利要求1与对比文件1公开的内容相比，区别技术特征为：（1）本申请是一种基于无人机动平台的人体检测及跟踪方法，接收无人机拍摄的当前视频帧；（2）人体识别器离线训练；（3）在线学习时，计算特征值向量中每个特征值的权重，并设定权重阈值来剔除低权重的特征值。但上述区别特征均是在对比文件1公开内容基础上结合本领域常用技术手段即可实现的，因此权利要求1相对于对比文件1和本领域常用技术手段的结合不具备专利法第22条第3款规定的创造性；独立权利要求5与对比文件1公开的内容相比，区别技术特征为：（1）本申请是一种基于无人机动平台的人体检测及跟踪装置，接收无人机拍摄的当前视频帧；（2）在线学习时，计算特征值向量中每个特征值的权重，并设定权重阈值来剔除低权重的特征值。但上述区别特征均是在对比文件1公开内容基础上结合本领域常用技术手段即可实现的，因此权利要求5相对于对比文件1和本领域常用技术手段的结合不具备专利法第22条第3款规定的创造性；对比文件2公开了从属权利要求2和7的部分附加技术特征且给出了将其结合到对比文件1中的技术启示，而其余附加技术特征是本领域常用技术手段，因此权利要求2和7相对于对比文件1、对比文件2和本领域常用技术手段的结合不具备专利法第22条第3款规定的创造性；从属权利要求3-4、6和8的附加技术特征或被对比文件1公开，或属于本领域常用技术手段，因此权利要求3-4、6和8也均不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
驳回决定所依据的文本为：申请日2015年05月27日提交的说明书摘要、说明书第1-34段、摘要附图、说明书附图图1-2；以及2017年12月08日提交的权利要求第1-8项。
驳回决定所针对的权利要求书如下：
“1. 一种基于无人机动平台的人体检测及跟踪方法，其特征在于，包括：
人体检测器训练步骤，使用人体的特征值训练第一识别模型，得到人体检测器；
目标人体识别器离线训练步骤，使用目标人体的特征值训练第二识别模型，得到目标人体识别器；
目标人体检测步骤，接收无人机拍摄的当前视频帧，提取当前视频帧中的物体的特征值，将所述物体的特征值送入人体检测器，人体检测器根据所述特征值判断是否检测到人体，若是则进一步将所述特征值送入目标人体识别器，目标人体识别器根据所述特征值判断是否检测到目标人体；若是则将所述特征值进行标注并添加到跟踪列表；
人体跟踪步骤，根据目标人体在当前视频帧的坐标位置预测目标人体在下一视频帧中的位置；
目标人体识别器在线学习步骤，当目标人体识别器检测到目标人体时，则将当前视频帧的目标人体特征值送入在线学习模块；在线学习模块利用所述特征值在线训练目标人体识别器；且在线学习时，计算特征值向量中每个特征值的权重，并设定权重阈值来剔除低权重的特征值。
2. 根据权利要求1所述的一种基于无人机动平台的人体检测与跟踪方法，其特征在于，在目标人体检测步骤中还包括目标人体找回步骤：在跟踪过程中发生目标人体丢失时，利用卡尔曼滤波器根据丢失目标人体前拍摄到的视频帧预测目标人体可能出现在下一帧视频帧中的区域；并在无人机后续拍摄到的视频帧中优先提取所述区域中物体的特征值，再将特征值送入人体检测器，人体检测器根据所述特征值判断是否检测到人体，若是则进一步将所述特征值送入目标人体识别器，目标人体识别器根据所述特征值判断是否检测到目标人体。
3. 根据权利要求1所述的一种基于无人机动平台的人体检测与跟踪方法，其特征在于，所述人体跟踪步骤进一步包括，利用光流法预测目标人体在下一视频帧中的位置。
4. 根据权利要求1所述的一种基于无人机动平台的人体检测与跟踪方法，其特征在于，所述特征值包括外形特征值及运动特征值。
5. 一种基于无人机动平台的人体检测及跟踪装置，其特征在于，包括：
目标人体检测模块，用于接收无人机拍摄的当前视频帧，提取当前视频帧中物体的特征值，将所述物体的特征值送入人体检测器，人体检测器根据所述特征值判断是否检测到人体，若是则进一步将所述特征值送入目标人体识别器，目标人体识别器根据所述特征值判断是否检测到目标人体；若是则将所述特征值进行标注并添加到跟踪列表；
人体跟踪模块，用于根据目标人体在当前视频帧的坐标位置预测目标人体在下一视频帧中的位置；
目标人体识别器在线学习模块，用于当目标人体识别器检测到目标人体时，利用当前视频帧的目标人体特征值在线训练目标人体识别器；且在线学习时，计算特征值向量中每个特征值的权重，并设定权重阈值来剔除低权重的特征值。
6. 根据权利要求5所述的一种基于无人机动平台的人体检测及跟踪装置，其特征在于，
所述人体检测器是这样训练得到的：使用人体的特征值训练第一识别模型，得到人体检测器；
所述目标人体识别器是这样训练得到的：使用目标人体的特征值训练第二识别模型，得到目标人体识别器。
7. 根据权利要求5或6所述的一种基于无人机动平台的人体检测与跟踪装置，其特征在于，在目标人体检测模块中还包括目标人体找回子模块，用于当无人机拍摄的视频帧中没有目标人体时，利用卡尔曼滤波器根据丢失目标人体前拍摄到的视频帧预测目标人体可能出现在下一帧视频帧中的区域；当下一视频帧拍摄到以后，优先提取所述区域中物体的特征值，将特征值送入人体检测器，人体检测器根据所述特征值判断是否检测到人体，若是则进一步将所述特征值送入目标人体识别器，目标人体识别器根据所述特征值判断是否检测到目标人体。
8. 根据权利要求5所述的一种基于无人机动平台的人体检测与跟踪装置，其特征在于，所述人体跟踪模块进一步用于利用光流法预测目标人体在下一视频帧中的位置。”
申请人（下称复审请求人）对上述驳回决定不服，于2018年10月31日向国家知识产权局提出了复审请求，未对申请文件作出任何修改，仅陈述了如下意见：（1）本申请能够指定跟踪物，能够利用目标识别器进行识别，而对比文件1不能指定跟踪物且不具有目标人体识别器；（2）本申请的技术方案是利用无人机拍摄的视频帧而实现特定目标人体的跟踪，对比文件1则公开的是对视频帧中的人体进行检测跟踪以实现人体特征模型的学习和更新并进行存储和管理，从而在新输入视频帧时能够进行人体重现检测。可见本申请与对比文件1的技术方案不同。
经形式审查合格后，国家知识产权局于2018年11月09日依法受理了该复审请求，并将其转送至原审查部门进行前置审查。
原审查部门在前置审查意见书中认为：（1）对比文件1旨在人体重现检测，因此，可以理解视野中的所有人体均为目标人体；对比文件1中公开的人体特征模型就是用来识别后续视频帧中重现的人体的，因此能够对应为本申请的目标人体识别器，而离线进行目标人体建模属于本领域常用技术手段；（2）对比文件1中的目标人体识别器由于是在线训练的得到的，因此，在后续的视频帧中进行了人体的检测、目标人体检测、模型的更新，因此对比文件1公开了本申请相应技术方案的一部分；对于复审请求人的具体分析意见，审查员还认为：权利要求的保护范围以实际限定为准，上述具体分析意见中列出的部分特征未记载在权利要求中，而即便复审请求人将其加入权利要求中，其也属于本领域常用技术手段；此外对比文件1明确公开了目标物体预测、目标人体识别器和在线学习步骤。
针对上述复审请求，国家知识产权局依法成立合议组对本案进行审理。
在上述程序的基础上，合议组认为本案事实已经清楚，可以作出审查决定。
二、决定的理由
审查文本的认定
由于2018年10月31日提起复审请求时未提交任何修改替换页，因此本复审决定依据的文本与驳回决定针对的文本相同，为：申请日2015年05月27日提交的说明书摘要、说明书第1-34段、摘要附图、说明书附图图1-2；以及2017年12月08日提交的权利要求第1-8项。
2、关于专利法第22条第3款
专利法第22条第3款规定：创造性，是指与现有技术相比，该发明具有突出的实质性特点和显著的进步。
如果对比文件未公开本申请权利要求的某些技术特征，现有技术整体上也不存在将上述区别技术特征应用到对比文件中以解决其技术问题的技术启示，且上述区别技术特征使得权利要求的技术方案具备有益的技术效果，则权利要求所要求保护的技术方案具有突出的实质性特点和显著的进步，具备创造性。
本复审请求审查决定引用的对比文件与驳回决定引用的对比文件相同，即：
对比文件1：CN103324950A，公开日为2013年09月25日；
对比文件2：CN102881022A，公开日为2013年01月16日。
（1）关于权利要求1的创造性。
权利要求1请求保护一种基于无人机动平台的人体检测及跟踪方法。对比文件1公开了一种基于在线学习的人体检测跟踪方法，并具体公开了如下内容（参见权利要求1-16、说明书第2-153段、说明书附图图1A-3）：
步骤1，在视频帧中检测人体，得到所述视频帧中的人体检测集合；所述步骤1还包括：步骤21，采用图像窗口扫描的方式，使用人体检测器在图像金字塔中检测人体；当人体出现在视频帧中，输出人体所在的矩形框，所述步骤21还包括：步骤31，收集标注好的人体图像窗口和非人体图像窗口作为训练数据，并对训练数据提取特征；步骤32，基于提取到的图像特征表示，通过统计学习的方式，学习人体图像窗口分类器来区分某一图像窗口中是否包含人体（相当于“人体检测器训练步骤，使用人体的特征值训练第一识别模型，得到人体检测器”）；步骤33，对于输入图像在各个尺度重采样，构成图像金字塔，对图像金字塔的每一个图像重采样的图像提取图像特征；步骤34，对图像金字塔中的每一个图像窗口进行分类，找出所有人体特征的检测窗口（相当于“人体检测步骤，接收当前视频帧，提取当前视频帧中的物体的特征值，将所述物体的特征值送入人体检测器，人体检测器根据所述特征值判断是否检测到人体”）；
步骤2，对所述的人体检测集合中的人体进行跟踪；所述步骤2还包括：步骤41，采用光流特征，预测目标物体的位置和尺度；步骤42，对于人体检测的结果初始化目标跟踪算法；步骤43，在视频的当前帧和下一帧中提取光流，给予光流预测目标物体在下一帧的位置和大小（相当于“人体跟踪步骤，根据目标人体在当前视频帧的坐标位置预测目标人体在下一视频帧中的位置”）；步骤44，输出跟踪结果的可信度；
步骤3，根据所述人体检测集合和人体跟踪的结果，进行学习和更新人体特征模型；所述步骤3还包括：步骤51，使用人体检测和人体跟踪的结果作为输入数据，对于每一个被检测并连续跟踪到的人体建立一个人体特征模型；步骤52，在之后的视频帧处理中，利用所述人体特征模型来检测视频帧中重现的人体，并利用检测到的重现人体更新其对应的人体特征模型（相当于“在线学习步骤”以及“在线学习模块”）；
步骤4，存储和管理人体特征模型，得到匹配的人体特征模型，并在新的输入视频帧中进行人体重现检测。
权利要求1相比于对比文件1的区别技术特征在于：（1）权利要求1所要求保护的是一种基于无人机动平台的人体检测及跟踪方法，能够接收无人机拍摄的当前视频帧；（2）在目标人体识别器离线训练步骤中，使用目标人体的特征值训练第二识别模型，得到目标人体识别器；并且在人体检测器判断检测到人体之后，将相应特征值送入所述目标人体识别器，目标人体识别器根据所述特征值判断是否检测到目标人体；若是则将所述特征值进行标注并添加到跟踪列表，然后再实施人体跟踪步骤；而在线学习模块是在目标人体识别器检测到目标人体时利用所述目标人体的特征值在线训练目标人体识别器；（3）在线学习时，计算特征值向量中每个特征值的权重，并设定权重阈值来剔除低权重的特征值。基于上述区别技术特征可以确定，权利要求1实际所要解决的技术问题是：（1）将人体检测跟踪方法应用于无人机动平台中；（2）如何针对特定人体目标进行长时间的稳定跟踪；（3）如何保证特征值向量的有效性并防止特征值向量的无限增长。
对于上述区别技术特征（1），对比文件1中明确公开了如下内容（参见说明书第2段）：所谓人体重现检测，就是给定一个人某一时刻在一个摄像机下的图像帧 (带有该人的人体检测窗口)，寻找所有其他时刻在当前摄像机或其他摄像机下该人出现过的图像帧/序列。即对比文件1公开了视频中人体目标重现检测的方法，由于利用无人机结合摄像机进行图象帧视频帧的拍摄获取属于本领域惯用手段，这属于本领域公知常识，因此基于对比文件1的上述公开内容本领域技术人员结合该公知常识能够想到将对比文件1所公开的方法应用于无人机动平台中从而接收无人机拍摄的当前视频帧并将其应用于基于无人机动平台的人体检测及跟踪方法中，这不必付出任何创造性劳动即可实现。
对于上述区别技术特征（3），对比文件1已经公开了（参见权利要求1、说明书第77段）：在步骤3中根据所述人体检测集合和人体跟踪的结果，进行学习和更新人体特征模型。而对于本领域技术人员来说，更新的过程即是选择相关的特征，去掉不利于表达或跟踪目标的特征，而本领域中存在多种目标检测或跟踪的特征，如颜色、形状、纹理、运动等等，对于不同的场景本领域技术人员会选择更加适于表达目标的特征进行建模，因此，在跟踪过程中，由于可能会存在环境或目标自身的变化，各种特征的变现力会随之发生变化，基于对比文件1已经公开需要实时更新人体特征模型的基础上，本领域技术人员经由简单逻辑思维即能够想到适应性地选择各种特征，并计算特征值向量中每个特征值的权重，而当某些特征的权重较低则意味着当这些特征已经无法良好地表达目标时，则选择放弃该特征，这是本领域技术人员根据对比文件1的上述相应公开内容经由简单逻辑思维即可实现的，不必付出任何创造性劳动也不会带来任何预料不到的技术效果。
对于上述区别技术特征（2），权利要求1所限定的技术方案是利用无人机拍摄的视频帧而实现特定的目标人体的跟踪，在这个过程中必须对特定的目标人体进行识别和跟踪，因而设置了通过离线训练步骤而实现的目标人体识别器，并通过该目标人体识别器来识别出所述特定的目标人体，进而将所述特定的目标人体的相应特征值标注并添加到跟踪列表以对该特定的目标人体进行稳定的跟踪，并通过在线学习模块在线训练该目标人体识别器，从而能够进一步提高该特定的目标人体的识别和跟踪的长久性和准确性。而对比文件1公开的方法和系统用于自动管理行人特征数据库，其是对视频帧中检测到的所有人体进行跟踪，并根据所述跟踪结果实现人体特征模型的学习和更新以及存储和管理，从而在新输入视频帧时能够进行人体重现检测。可见对比文件1中并不涉及对检测到的人体进行识别选定以得到特定的目标人体的步骤，因此对比文件1中未公开对特定的目标人体进行识别的目标人体识别器，并且对比文件1中所公开的是在线学习的人体重现检测方法及其系统，其所有的步骤都是基于在线学习而实现的，并不涉及离线训练步骤且也不会给出经由离线训练得到目标人体识别器的技术启示。并且对比文件1中对人体的跟踪步骤其目的是对视频帧中的所有人体进行跟踪并利用检测和跟踪结果建立人体特征模型，而非如本申请那样是以特定目标人体的跟踪作为最终目的，因此对比文件1中所公开的跟踪步骤针对的目标和实施的顺序均与权利要求1中的人体跟踪步骤不同，该跟踪步骤不是在利用目标人体识别器判断出特定的目标人体并将该特定的目标人体特征值标注并添加到跟踪列表之后实施的，在线学习模块也不是在目标人体识别器检测到目标人体时利用所述目标人体的特征值在线训练目标人体识别器。由此可知，由于对比文件1所公开的技术方案及其目的均与本申请不同，对比文件1中不涉及特定的目标人体的识别步骤，因此本领域技术人员基于对比文件1，没有任何动机增设识别特定的目标人体的目标人体识别器，且对比文件1中的人体跟踪步骤是后序的人体特征模型的学习和更新及存储和管理的基础，因此本领域技术人员在对比文件1的基础上也无法想到将人体跟踪步骤向后调整而作为特征值标注和添加之后的后序步骤。而对比文件2公开的是一种基于在线学习的遮挡目标跟踪方法，其具体公开的是（参见权利要求1-7、说明书37-79、说明书附图图1-7）：若目标的跟踪失败、检测失败，则运用已经建立的Kalman滤波器对目标的位置进行预测，并运用更新后的Kalman滤波器对目标的位置进行预测。可见对比文件2也并不涉及对检测到的人体进行识别选定以得到特定的目标人体的步骤，因此对比文件2中也未公开上述区别特征（2）。而在人体检测和追踪方法中通过实施上述区别特征（2），能够得到提高人体识别的效率和准确性从而使人体跟踪更加快速稳定长久的有益技术效果。
可见，根据对比文件1、对比文件2和本领域公知常识并不能显而易见的得到权利要求1的技术方案，因此权利要求1相对于对比文件1、对比文件2和本领域公知常识具备突出的实质性特点和显著的进步，具备专利法第22条第3款所规定的创造性。
（2）关于权利要求2-4的创造性。
权利要求2-4直接引用了权利要求1，在权利要求1具备创造性的情况下，权利要求2-4也具备创造性，符合专利法第22条第3款的规定。
（3）关于权利要求5的创造性。
权利要求5请求保护一种基于无人机动平台的人体检测及跟踪装置。对比文件1公开了一种基于在线学习的人体检测跟踪方法及其系统，并具体公开了如下内容（参见权利要求1-16、说明书第2-153段、说明书附图图1A-3）：
步骤1，在视频帧中检测人体，得到所述视频帧中的人体检测集合；所述步骤1还包括：步骤21，采用图像窗口扫描的方式，使用人体检测器在图像金字塔中检测人体；当人体出现在视频帧中，输出人体所在的矩形框，所述步骤21还包括：步骤31，收集标注好的人体图像窗口和非人体图像窗口作为训练数据，并对训练数据提取特征；步骤32，基于提取到的图像特征表示，通过统计学习的方式，学习人体图像窗口分类器来区分某一图像窗口中是否包含人体；步骤33，对于输入图像在各个尺度重采样，构成图像金字塔，对图像金字塔的每一个图像重采样的图像提取图像特征；步骤34，对图像金字塔中的每一个图像窗口进行分类，找出所有人体特征的检测窗口（相当于“人体检测模块，接收当前视频帧，提取当前视频帧中的物体的特征值，将所述物体的特征值送入人体检测器，人体检测器根据所述特征值判断是否检测到人体”）；
步骤2，对所述的人体检测集合中的人体进行跟踪；所述步骤2还包括：步骤41，采用光流特征，预测目标物体的位置和尺度；步骤42，对于人体检测的结果初始化目标跟踪算法；步骤43，在视频的当前帧和下一帧中提取光流，给予光流预测目标物体在下一帧的位置和大小（相当于“人体跟踪模块，用于根据目标人体在当前视频帧的坐标位置预测目标人体在下一视频帧中的位置”）；步骤44，输出跟踪结果的可信度；
步骤3，根据所述人体检测集合和人体跟踪的结果，进行学习和更新人体特征模型；所述步骤3还包括：步骤51，使用人体检测和人体跟踪的结果作为输入数据，对于每一个被检测并连续跟踪到的人体建立一个人体特征模型；步骤52，在之后的视频帧处理中，利用所述人体特征模型来检测视频帧中重现的人体，并利用检测到的重现人体更新其对应的人体特征模型（相当于“在线学习模块”）；
步骤4，存储和管理人体特征模型，得到匹配的人体特征模型，并在新的输入视频帧中进行人体重现检测。
权利要求5相比于对比文件1的区别技术特征在于：（1）权利要求5所要求保护的是一种基于无人机动平台的人体检测及跟踪转置，能够接收无人机拍摄的当前视频帧；（2）在人体检测器判断检测到人体之后，将相应特征值送入目标人体识别器，所述目标人体识别器根据所述特征值判断是否检测到目标人体；若是则将所述特征值进行标注并添加到跟踪列表，然后再利用人体跟踪模块实施目标人体的跟踪；而在线学习模块是在目标人体识别器检测到目标人体时利用所述目标人体的特征值在线训练目标人体识别器；（3）在线学习时，计算特征值向量中每个特征值的权重，并设定权重阈值来剔除低权重的特征值。基于该区别技术特征可以确定，权利要求5实际所要解决的技术问题是：（1）将人体检测跟踪方法应用于无人机动平台中；（2）如何针对特定人体目标进行长时间的稳定跟踪；（3）如何保证特征值向量的有效性并防止特征值向量的无限增长。
对于上述区别技术特征（1）：对比文件1中明确公开了如下内容（参见说明书第2段）：所谓人体重现检测，就是给定一个人某一时刻在一个摄像机下的图像帧 (带有该人的人体检测窗口)，寻找所有其他时刻在当前摄像机或其他摄像机下该人出现过的图像帧/序列。即对比文件1公开了视频中人体目标重现检测的方法，由于利用无人机结合摄像机进行图象帧视频帧的拍摄获取属于本领域惯用手段，这属于本领域公知常识，因此基于对比文件1的上述公开内容本领域技术人员结合该公知常识能够想到将对比文件1所公开的方法应用于无人机动平台中从而接收无人机拍摄的当前视频帧并将其应用于基于无人机动平台的人体检测及跟踪方法中，这不必付出任何创造性劳动即可实现。
对于上述区别技术特征（3），对比文件1已经公开了（参见权利要求1、说明书第77段）：在步骤3中根据所述人体检测集合和人体跟踪的结果，进行学习和更新人体特征模型。而对于本领域技术人员来说，更新的过程即是选择相关的特征，去掉不利于表达或跟踪目标的特征，而本领域中存在多种目标检测或跟踪的特征，如颜色、形状、纹理、运动等等，对于不同的场景本领域技术人员会选择更加适于表达目标的特征进行建模，因此，在跟踪过程中，由于可能会存在环境或目标自身的变化，各种特征的变现力会随之发生变化，基于对比文件1已经公开需要实时更新人体特征模型的基础上，本领域技术人员经由简单逻辑思维即能够想到适应性地选择各种特征，并计算特征值向量中每个特征值的权重，而当某些特征的权重较低则意味着当这些特征已经无法良好地表达目标时，则选择放弃该特征，这是本领域技术人员根据对比文件1的上述相应公开内容经由简单逻辑思维即可实现的，不必付出任何创造性劳动也不会带来任何预料不到的技术效果。
对于上述区别技术特征（2），权利要求5所限定的技术方案是利用无人机拍摄的视频帧而实现特定的目标人体的跟踪，在这个过程中必须对特定的目标人体进行识别和跟踪，因而设置了识别出所述特定的目标人体的目标人体识别器，进而将所述特定的目标人体的相应特征值标注并添加到跟踪列表以对该特定的目标人体进行稳定的跟踪，并通过在线学习模块在线训练该目标人体识别器，从而能够进一步提高该特定的目标人体的识别和跟踪的长久性和准确性。而对比文件1公开的方法和系统用于自动管理行人特征数据库，其是对视频帧中检测到的所有人体进行跟踪，并根据所述跟踪结果实现人体特征模型的学习和更新以及存储和管理，从而在新输入视频帧时能够进行人体重现检测。可见对比文件1中并不涉及对检测到的人体进行识别选定以得到特定的目标人体的处理，因此对比文件1中未公开对特定的目标人体进行识别的目标人体识别器，并且对比文件1中对人体的跟踪步骤其目的是对视频帧中的所有人体进行跟踪并利用检测和跟踪结果建立人体特征模型，而非如本申请那样是以特定目标人体的跟踪作为最终目的，因此对比文件1中所公开的跟踪模块及其实施步骤实质上所针对的目标和实施的顺序均与权利要求5中的人体跟踪模块不同，该跟踪模块不是在利用目标人体识别器判断出特定的目标人体并将该特定的目标人体特征值标注并添加到跟踪列表之后依据跟踪列表实施特定的目标人体的跟踪，而在线学习模块也不是在目标人体识别器检测到目标人体时利用所述目标人体的特征值在线训练目标人体识别器。由此可知，由于对比文件1所公开的技术方案及其目的均与本申请不同，对比文件1中不涉及特定的目标人体的识别处理，因此本领域技术人员基于对比文件1，没有任何动机增设识别特定的目标人体的目标人体识别器，且对比文件1中的人体跟踪模块及所实施的步骤是后序的人体特征模型的学习和更新及存储和管理的基础，因此本领域技术人员在对比文件1的基础上也无法想到将人体跟踪模块调整为在特征值标注和添加到跟踪列表之后才实现所述特定的目标人体跟踪的模块。而对比文件2公开的是一种基于在线学习的遮挡目标跟踪方法，其具体公开的是（参见权利要求1-7、说明书37-79、说明书附图图1-7）：若目标的跟踪失败、检测失败，则运用已经建立的Kalman滤波器对目标的位置进行预测，并运用更新后的Kalman滤波器对目标的位置进行预测。可见对比文件2也并不涉及对检测到的人体进行识别选定以得到特定的目标人体的步骤，因此对比文件2中也未公开上述区别特征（2）。而在人体检测和追踪装置中通过实施上述区别特征（2），能够得到提高人体识别的效率和准确性从而使人体跟踪更加快速稳定长久的有益技术效果。
可见，根据对比文件1、对比文件2和本领域公知常识并不能显而易见的得到权利要求5的技术方案，因此权利要求5相对于对比文件1、对比文件2和本领域公知常识具备突出的实质性特点和显著的进步，具备专利法第22条第3款所规定的创造性。
（4）关于权利要求6-8的创造性。
权利要求6-8直接或间接引用了权利要求5，在权利要求5具备创造性的情况下，权利要求6-8也具备创造性，符合专利法第22条第3款的规定。
3、关于原审查部门相关意见的评述
对于原审查部门在驳回和前置意见中的陈述意见，合议组认为：
（1）首先，在驳回决定的评述意见中，在进行特征比对时仅孤立地根据相应特征的文字含义进行了比对，而未考虑在相应方法中各步骤的实施顺序，也未考虑在相应装置中各模块的操作顺序。而在权利要求1所限定的方法以及权利要求5所限定的装置中，各步骤和各模块是具有先后实施或操作顺序的，在前的步骤是在后步骤的实施基础，例如权利要求1中所限定的人体检测器训练步骤和目标人体识别器离线训练步骤即是后序所有步骤的实现基础，只有经由训练步骤得到了人体检测器和目标人体识别器，才能实施后面的目标人体的检测和跟踪步骤；而目标人体检测步骤是在人体跟踪步骤之前实施的，目标人体检测步骤是人体跟踪步骤的实施基础，在经由目标人体检测步骤检测到特定的目标人体之后才对该特定的目标人体进行跟踪；例如在权利要求5所限定的人体检测及跟踪装置中，人体跟踪模块的工作是基于目标人体检测模块的工作结果进行的，是在目标人体检测模块检测到目标人体并将该目标人体的特征值进行标注并添加到跟踪列表之后才针对该目标人体做出了跟踪处理工作。而根据对比文件1的公开内容可知在对比文件1中各相应步骤或模块的实施顺序与权利要求的上述各步骤或模块的实施顺序不同，在这种情况下驳回决定中作出的相应步骤或模块已被对比文件1对应公开的认定和判断是不准确的；
（2）对于本申请相应权利要求中所限定的“目标人体识别器”以及该目标人体识别器所实施的目标人体检测判断步骤以及将该目标人体的特征值进行标注并添加到跟踪列表的步骤，在驳回决定中认为上述限定内容已被对比文件1中所公开的建立“人体特征模型”的相应步骤和模块对应公开。但对比文件1所公开的上述“人体特征模型”建立步骤中，是将视频帧中检测到的所有人体进行跟踪，并根据所述跟踪结果实现人体特征模型的学习和更新以及存储和管理，可见对比文件1中并不涉及对检测到的人体进行识别选定以得到特定的目标人体的步骤，可见对比文件1中未公开对特定的目标人体进行识别的目标人体识别器；且对比文件1中的跟踪步骤其目的是对视频帧中的所有人体进行跟踪并利用检测和跟踪结果建立人体特征模型，而非如本申请那样是以特定目标人体的跟踪作为最终目的，因此对比文件1也未公开将目标人体特征值进行表征并添加到跟踪列表之后再实施跟踪步骤或再启动跟踪模块工作的特定工作顺序。可见，本申请独立权利要求中所限定的“目标人体识别器”以及该目标人体识别器所实施的目标人体检测判断步骤以及将该目标人体的特征值进行标注并添加到跟踪列表的步骤，并在该步骤之后再实施目标人体跟踪的顺序，以上均未被对比文件1对应公开；
（3）如前所述本申请相应权利要求所限定的技术方案是利用无人机拍摄的视频帧而实现特定的目标人体的跟踪，因此设置了对特定的目标人体进行检测和识别的目标人体识别器，并且该目标人体识别器是在人体检测跟踪操作之前设置的，从而能够在具体的人体检测跟踪方法中利用该目标人体识别器识别出特定的目标人体并实现该特定目标人体的跟踪。而对比文件1公开的方法和系统用于自动管理行人特征数据库，其是对视频帧中检测到的所有人体进行跟踪，并根据所述跟踪结果实现人体特征模型的学习和更新以及存储和管理，从而在新输入视频帧时能够进行人体重现检测。可见对比文件1中并不涉及对检测到的人体进行识别选定以得到特定的目标人体的处理，且对比文件1中对人体的跟踪步骤其目的是对视频帧中的所有人体进行跟踪并利用检测和跟踪结果建立人体特征模型，而非如本申请那样是以特定目标人体的跟踪作为最终目的，由此可知，由于对比文件1所公开的技术方案及其目的均与本申请不同，对比文件1中不涉及特定的目标人体的识别处理，因此本领域技术人员基于对比文件1，没有任何动机增设识别特定的目标人体的目标人体识别器，且对比文件1中的人体跟踪模块及所实施的步骤是后序的人体特征模型的学习和更新及存储和管理的基础，因此本领域技术人员在对比文件1的基础上也无法想到将人体跟踪模块调整为在特征值标注和添加到跟踪列表之后才实现所述特定的目标人体跟踪的步骤或模块。
根据上述事实和理由，本案合议组依法作出以下审查决定。
三、决定
撤销国家知识产权局于2018年08月10日对本申请作出的驳回决定。由国家知识产权局原审查部门以下述文本为基础继续进行审批程序：
申请日2015年05月27日提交的说明书摘要、说明书第1-34段、摘要附图、说明书附图图1-2；以及2017年12月08日提交的权利要求第1-8项。
如对本复审请求审查决定不服，根据专利法第41条第2款的规定，请求人可以自收到本决定之日起三个月内向北京知识产权法院起诉。
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