发明创造名称：一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法
外观设计名称：
决定号：198889
决定日：2019-12-25
委内编号：1F263749
优先权日：
申请（专利）号：201510443403.8
申请日：2015-07-24
复审请求人：吴江智远信息科技发展有限公司
无效请求人：
授权公告日：
审定公告日：
专利权人：
主审员：柴春英
合议组组长：骆素芳
参审员：姚梦琦
国际分类号：G06Q50/30
外观设计分类号：
法律依据：专利法第22条第3款
决定要点
：如果一项权利要求相对于作为最接近现有技术的对比文件存在区别特征，上述区别特征属于本领域的公知常识，该权利要求相对于上述对比文件和本领域的公知常识的结合是显而易见的，则该权利要求不具备创造性。
全文：
本复审请求审查决定涉及申请号为201510443403.8，名称为“一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法”的发明专利申请（下称本申请）。本申请的申请人为吴江智远信息科技发展有限公司，申请日为2015年07月24日，公开日为2015年10月28日。
经实质审查，国家知识产权局原审查部门于2018年07月27日以本申请权利要求1-10不符合专利法第22条第3款的规定为由发出驳回决定，驳回了本申请，其中引用了对比文件1：CN103985183A，公开日为2014年08月13日。驳回决定的主要理由是：权利要求1和10相对于对比文件1的区别特征属于本领域的公知常识，因此权利要求1和10不具备创造性。权利要求2-9的附加特征属于本领域的公知常识，因而权利要求2-9也不具备创造性。驳回决定所依据的文本为：申请日2015年07月24日提交的说明书摘要、说明书第1-85段、摘要附图、说明书附图图1-图3；2018年01月25日提交的权利要求第1-10项。驳回决定所针对的权利要求书如下：
“1. 一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法，其特征在于，所述的方法包括下述步骤：
公交车客流量计算：
公交车上客的第一站定义为首站，乘客全部下车的站定义为末站，第二站至末站前一站定义为当前站点，客流量计算的公式如下：
a、首站车上人数：首站车上人数＝首站上客人数
b、第二站起至末站前一站(可理解为当前站点)
当前站点车上人数＝上站车上人数 当前站点上车人数—当前站点下车人数
c、末站车上人数＝上站车上人数—末站下客人数＝0
公交车驶入首站并开始上客，客流量采集器开始工作并将采集的客流量信息传输给处理器进行识别和判断，车门关闭处理器将上车人数发送给车载终端；因是首站，此时的车上人数应等于上车人数即适用公式a；
从第二站起，当公交车进入任意一个当前站点，均有可能产生上下客流量；在乘客遵循前上后下规则正常上下车的情况下，客流量的计算适用公式b；
由于各种因素的影响会发生如下不同的情况：
A、在拥堵时段，会发生乘客从上车门下车和从下车门上车的情况；前、后门的客流量处理器发送给车载终端的数据中包含了前、后门的上车人数和下车人数；因此当前站点车上人数的计算公式(即公 式b)可演化为：
①、当前站点上车人数＝前门上车人数 后门上车人数
②、当前站点下车人数＝前门下车人数 后门下车人数
③、当前站点车上人数＝上站车上人数 (前门上车人数 后门上车人数)-(前门下车人数 后门下车人数)
车载终端依据演化公式进行客流量的计算；
B、在拥堵时段，多辆公交车排队进站时，会发生公交车多次开关门上下客的情况。当公交车在多次开关门上下客时的经纬度都落在我们定义的站点区域范围内，其所有的上下车客流量均归入当前站点进行计算；当公交车在多次开关门上下客时的经纬度，有的落在当前站点区域范围内，有的落在区域范围外时，在区域范围内的客流量归入当前站点计算，区域范围之外的归入下一站点计算；车载终端将接收到的区域内的多次客流量数据先按演化公式“当前站点上车人数＝前门上车人数 后门上车人数”和“当前站点下车人数＝前门下车人数 后门下车人数”进行汇总后，再按演化公式“当前站点车上人数＝上站车上人数 (前门上车人数 后门上车人数)-(前门下车人数 后门下车人数)”进行计算；同时上传该站点的开关门次数；
C、当公交车行驶在线路上因车载终端内的GPS信号发生漂移或天线故障导致车辆定位数据不准确时，车载终端将接收到的客流量数据按公式b的演化公式①和②予以计算后暂存，待获取到下一站点正确的经纬度时，与该站点的客流量数据一并合计计算；计算公式依旧为公式b及其演化公式；
D、当公交车因车辆故障或发生交通事故需停运时，此时车上乘 客全部下车并产生客流量数据；该车有客流量数据的最后一个站点视为末站；适用计算公式c；末站车上人数＝上站车上人数—末站下客人数＝0；车载终端在电源关闭后将此数据加特殊标记后发送到后台；
E、当公交车因车辆故障或发生交通事故的地点在两站之间，需派机动车进行接驳运输；车载终端根据机动车在接驳点采集到客流量数据的经纬度，自动认定该位置为首站；接驳点的下一站起，客流量计算使用公式b及其演化公式；末站仍旧是该条线路的终点站；
F、在节假日或有大型活动时，会短时间产生大量客流量，政府要求公交公司组织运力进行疏运，此时的疏运线路不是常规的固定线路，公交公司可根据政府的要求，按疏运的起讫路线和停靠的站点，制作临时线路表下发到车载终端，即可按常规方法统计客流量；
G、区间公交车客流量统计；其客流量的统计可比照临时疏运客流量统计情况，按疏运的起讫区间和停靠的站点，制作临时线路表下发到车载终端，即可按常规方法统计客流量；
H、大站公交车客流量统计；客流量可按正常营运线路进行统计，也可比照区间公交车客流量统计方法，将需停靠的站点制作临时线路表下发到车载终端，即可按常规方法统计客流量；
车载终端添加特征值过程如下：当公交车驶离站点区域后，车载终端进行计算并将计算结果(当前站点的上、下车人数和车上人数以及前门上、下车人数和后门上下车人数)统一添加“时间、上下行、车牌号、当前线路、当前站点”五大特征值后发送到后台统计分析模块；
车载终端将客流量数据计算并发送完毕后自动给客流量处理器 发送一个任务结束的应答，以便于客流量处理器进行清零并转入休眠状态；
车辆进入终点站后，车载终端将末站下车人数及车上人数发送给后台后，GPS车载终端清零。
2. 根据权利要求1所述的一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法，其特征在于，所述的后台统计分析模块，可负责接收车载终端发送来的数据并入库，按使用者的不同要求生成各种汇总的统计数据供分析；所述后台统计分析模块功能包括：客流量汇总、客流量查询，数据对比，图表展示，特殊标记数据计算处理，校验、生成报表。
3. 根据权利要求2所述的一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法，其特征在于，所述的客流量查询功能包括：
(1)按条件查询，同时输入站点、时间、线路、车辆、上下行等五个特征值，可查询任意一辆公交车符合这一条件的一条客流量数据；分别输入站点、时间、线路、车辆、上下行等五个(任意)特征值(的组合)之一，即可查询到所有满足其中之一条件的一组客流量数据；
(2)按日期查询，可按日、周、旬、月、年查询符合条件的历史客流量数据；也可以自行设置所需的条件进行查询。
4. 根据权利要求2所述的一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法，其特征在于，所述的数据对比和图表展示可根据需要设置不同的车辆、线路、站点、日期、时点条件进行历史数据的对比并同时通过各种图形予以显示。
5. 根据权利要求2所述的一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法，其特征在于，所述的特殊标记数据计算处理功能为：当公交客流量出现权利要求1中所述的D和E两种情况时，由于下客和上客均不在规定的站点区域内，因此无法添加五大特征值中的站点属性；因此这类数据的特征值由后台统计分析系统来处理。
6. 根据权利要求2所述的一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法，其特征在于，所述的生成报表功能为：根据管理者和使用者的需要，按照车辆、线路、站点、时间、上下行以及年月日的不同设置条件生成各类报表。
7. 根据权利要求1所述的一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法，其特征在于，所述的车载终端，为在部标机基础上，并接入了自动报站器、LED屏幕；具有接收客流量采集处理系统发送的数据并应答功能；进行汇总、运算、添加特征值功能；异常情况的判断和识别归类功能。
8. 根据权利要求1所述的一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法，其特征在于，所述的车载终端采用485或CAN总线与客流量采集处理系统进行通讯；通过GPRS、3G或4G网络将计算结果发送到后台统计分析模块；车载终端的通讯协议完全公开。
9. 根据权利要求1所述的一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法，其特征在于，所述的后台统计分析模块的表现形式包括PC终端、移动设备以及手机APP模式。
10. 一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析系统，其特征在于，所述的系统包括前、后门客流量采集器、前、后门客流量 处理器、可计算特征值并进行添加的车载终端、后台统计分析模块；所述的前、后门客流量采集器采集数据后发送至前、后门客流量处理器，前后门客流量处理器对数据进行处理后将数据发送至可计算特征值并进行添加的车载终端，由车载终端按照权利要求1所述的一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法进行特征值计算并添加，再将数据发送至后台统计分析模块进行处理。”
申请人（下称复审请求人）对上述驳回决定不服，于2018年10月24日向国家知识产权局提出了复审请求，同时修改了权利要求书：将原从属权利要求2-4的附加特征和说明书中的特征“定义公交站台的区域及运用统计学的分组理论进行客流量的计算，所述的方法包括下述步骤：在拥堵时段，多辆公交车排队进站时，会发生公交车多次开关门上下客的情况，当公交车在多次开关门上下客时的经纬度值都落在我们定义的站点区域范围内，其所有的上下车客流量均归入该站点进行计算；当公交车在多次开关门上下客时的经纬度，有的落在该站点区域范围内，有的落在区域范围外时，在区域范围内的客流量归入该站点计算，区域范围之外的归入下一站点计算；据此我们导出客流量的计算公式如下”添加到原权利要求1中从而形成新的权利要求1；删除了原从属权利要求2-4；修改后的权利要求书包括权利要求第1-7项。复审请求人认为：权利要求1相对于对比文件1至少存在如下区别特征：（1）本申请采用了公交站台的区域及运用统计学的分组理论进行客流量的计算；（2）统计分析方法不同；（3）后台统计分析模块可负责接收车载终端发送来的数据并入库，按使用者的不同要求生成各种汇总的统计数据供分析；后台统计分析模块功能包括：客流量汇总、客流量查询，数据对比，图表展示，特殊标记数据计算处理，校验、生成报表。所取得的技术效果至少包括：精确、全面地获得实时的公交车在任意站点的上下车人数以及车上人数，以及利用大数据技术做深度的分析，从而为不同的使用者提供不同的数据。对于区别特征（1），对于在一个站点多次开关门的情况，创新性地提出使用经纬度值划分站点区域的概念。并且本申请的方法囊括了各种因素可能发生的客流量变化情况时的客流量统计。对于区别特征（2），本申请给出了一个完整、充分考虑到客流量产生的各种因素，进行客流量计算和分析统计的方法；对比文件1与本申请解决的技术问题不同，也未采用统计学的分组理论、未对特殊的客流量进行识别和分组归类、未对公交站台做经纬度值划分，存在检测不精确的问题。对于区别特征（3），本申请公开了车载终端添加特征值过程，公交车驶离站点区域，车载终端进行计算并将计算结构统一添加“时间、上下行、车牌号、当前线路、当前站点”五个特征值后发送到后台统计分析模块；以及车载终端具备应答、清零等功能；后台统计分析模块具备的接收数据以及按照使用者不同要求生成各种汇总的统计数据供分析；后台统计分析模块具备的所述各种功能，以及具体的查询功能和数据对比和显示；本申请对采集的客流量进行识别及运用统计学方法予以归类，在车载终端上进行运算并添加特征值，再发送到后台统计分析系统做进一步的深度分析，为不同的使用者提供所需的数据，填补了现有智能公交信息系统中缺少客流量统计功能的空白。通过对历史数据的对比分析从中找出客流量变化的规律，为公司管理者和政府决策部门提供科学管理的依据。权利要求7的公交车客流量计算以及统计分析系统的具体结构与对比文件1不同；可实现的技术效果至少包括：精确、全面地获得实时的公交车在任意站点的上下车人数以及车上人数，以及利用大数据技术做深度的分析，从而为不同的使用者提供不同的数据。复审请求时新修改的权利要求书如下：
“1. 一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法，其特征在于，定义公交站台的区域及运用统计学的分组理论进行客流量的计算，所述的方法包括下述步骤：
在拥堵时段，多辆公交车排队进站时，会发生公交车多次开关门上下客的情况，当公交车在多次开关门上下客时的经纬度值都落在我们定义的站点区域范围内，其所有的上下车客流量均归入该站点进行计算；当公交车在多次开关门上下客时的经纬度，有的落在该站点区域范围内，有的落在区域范围外时，在区域范围内的客流量归入该站点计算，区域范围之外的归入下一站点计算；据此我们导出客流量的计算公式如下：
公交车客流量计算：
公交车上客的第一站定义为首站，乘客全部下车的站定义为末站，第二站至末站前一站定义为当前站点，客流量计算的公式如下：
a、首站车上人数：首站车上人数＝首站上客人数
b、第二站起至末站前一站(可理解为当前站点)
当前站点车上人数＝上站车上人数 当前站点上车人数—当前站点下车人数
c、末站车上人数＝上站车上人数—末站下客人数＝0
公交车驶入首站并开始上客，客流量采集器开始工作并将采集的客流量信息传输给处理器进行识别和判断，车门关闭处理器将上车人数发送给车载终端；因是首站，此时的车上人数应等于上车人数即适用公式a；
从第二站起，当公交车进入任意一个当前站点，均有可能产生上下客流量；在乘客遵循前上后下规则正常上下车的情况下，客流量的计算适用公式b；
由于各种因素的影响会发生如下不同的情况：
A、在拥堵时段，会发生乘客从上车门下车和从下车门上车的情况；前、后门的客流量处理器发送给车载终端的数据中包含了前、后门的上车人数和下车人数；因此当前站点车上人数的计算公式(即公式b)可演化为：
①、当前站点上车人数＝前门上车人数 后门上车人数
②、当前站点下车人数＝前门下车人数 后门下车人数
③、当前站点车上人数＝上站车上人数 (前门上车人数 后门上车人数)-(前门下车人数 后门下车人数)
车载终端依据演化公式进行客流量的计算；
B、在拥堵时段，多辆公交车排队进站时，会发生公交车多次开关门上下客的情况。当公交车在多次开关门上下客时的经纬度都落在我们定义的站点区域范围内，其所有的上下车客流量均归入当前站点进行计算；当公交车在多次开关门上下客时的经纬度，有的落在当前站点区域范围内，有的落在区域范围外时，在区域范围内的客流量归入当前站点计算，区域范围之外的归入下一站点计算；车载终端将接收到的区域内的多次客流量数据先按演化公式“当前站点上车人数＝前门上车人数 后门上车人数”和“当前站点下车人数＝前门下车人数 后门下车人数”进行汇总后，再按演化公式“当前站点车上人数＝上站车上人数 (前门上车人数 后门上车人数)-(前门下车人数 后门下车人数)”进行计算；同时上传该站点的开关门次数；
C、当公交车行驶在线路上因车载终端内的GPS信号发生漂移或天线故障导致车辆定位数据不准确时，车载终端将接收到的客流量数据按公式b的演化公式①和②予以计算后暂存，待获取到下一站点正确的经纬度时，与该站点的客流量数据一并合计计算；计算公式依旧为公式b及其演化公式；
D、当公交车因车辆故障或发生交通事故需停运时，此时车上乘客全部下车并产生客流量数据；该车有客流量数据的最后一个站点视为末站；适用计算公式c；末站车上人数＝上站车上人数—末站下客人数＝0；车载终端在电源关闭后将此数据加特殊标记后发送到后台；
E、当公交车因车辆故障或发生交通事故的地点在两站之间，需派机动车进行接驳运输；车载终端根据机动车在接驳点采集到客流量数据的经纬度，自动认定该位置为首站；接驳点的下一站起，客流量计算使用公式b及其演化公式；末站仍旧是该条线路的终点站；
F、在节假日或有大型活动时，会短时间产生大量客流量，政府要求公交公司组织运力进行疏运，此时的疏运线路不是常规的固定线路，公交公司可根据政府的要求，按疏运的起讫路线和停靠的站点，制作临时线路表下发到车载终端，即可按常规方法统计客流量；
G、区间公交车客流量统计；其客流量的统计可比照临时疏运客流量统计情况，按疏运的起讫区间和停靠的站点，制作临时线路表下发到车载终端，即可按常规方法统计客流量；
H、大站公交车客流量统计；客流量可按正常营运线路进行统计，也可比照区间公交车客流量统计方法，将需停靠的站点制作临时线路表下发到车载终端，即可按常规方法统计客流量；
车载终端添加特征值过程如下：当公交车驶离站点区域后，车载终端进行计算并将计算结果(当前站点的上、下车人数和车上人数以及前门上、下车人数和后门上下车人数)统一添加“时间、上下行、车牌号、当前线路、当前站点”五大特征值后发送到后台统计分析模块；
车载终端将客流量数据计算并发送完毕后自动给客流量处理器发送一个任务结束的应答，以便于客流量处理器进行清零并转入休眠状态；
车辆进入终点站后，车载终端将末站下车人数及车上人数发送给后台后，GPS车载终端清零；
所述的后台统计分析模块，可负责接收车载终端发送来的数据并入库，按使用者的不同要求生成各种汇总的统计数据供分析；所述后台统计分析模块功能包括：客流量汇总、客流量查询，数据对比，图表展示，特殊标记数据计算处理，校验、生成报表；
所述的客流量查询功能包括：
(1)按条件查询，同时输入站点、时间、线路、车辆、上下行等五个特征值，可查询任意一辆公交车符合这一条件的一条客流量数据；分别输入站点、时间、线路、车辆、上下行等五个(任意)特征值(的组合)之一，即可查询到所有满足其中之一条件的一组客流量数据；
(2)按日期查询，可按日、周、旬、月、年查询符合条件的历史客流量数据；也可以自行设置所需的条件进行查询；
所述的数据对比和图表展示可根据需要设置不同的车辆、线路、站点、日期、时点条件进行历史数据的对比并同时通过各种图形予以显示。
2. 根据权利要求1所述的一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法，其特征在于，所述的特殊标记数据计算处理功能为：当公交客流量出现 权利要求1中所述的D和E两种情况时，由于下客和上客均不在规定的站点区域内，因此无法添加五大特征值中的站点属性；因此这类数据的特征值由后台统计分析系统来处理。
3. 根据权利要求1所述的一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法，其特征在于，所述的生成报表功能为：根据管理者和使用者的需要，按照车辆、线路、站点、时间、上下行以及年月日的不同设置条件生成各类报表。
4. 根据权利要求1所述的一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法，其特征在于，所述的车载终端，为在部标机基础上，并接入了自动报站器、LED屏幕；具有接收客流量采集处理系统发送的数据并应答功能；进行汇总、运算、添加特征值功能；异常情况的判断和识别归类功能。
5. 根据权利要求1所述的一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法，其特征在于，所述的车载终端采用485或CAN总线与客流量采集处理系统进行通讯；通过GPRS、3G或4G网络将计算结果发送到后台统计分析模块；车载终端的通讯协议完全公开。
6. 根据权利要求1所述的一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法，其特征在于，所述的后台统计分析模块的表现形式包括PC终端、移动设备以及手机APP模式。
7. 一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析系统，其特征在于，所述的系统包括前、后门客流量采集器、前、后门客流量处理器、可计算特征值并进行添加的车载终端、后台统计分析模块；所述的前、后门客流量采集器采集数据后发送至前、后门客流量处理器，前后门客流量处理器对数据进行处理后将数据发送至可计算特征值并进行添加的车载终端，由车载终端按照权利要求1所述的一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法进行特征值计算并添加，再将数据发送至后台统计分析模块进行处理。”
经形式审查合格，国家知识产权局于2018年10月30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：对比文件1与本申请相同的是都是可以通过传感器、客流量处理器、服务器等硬件设备实现上下客乘客流量的统计分析，只是具体的统计计算方式不同。对比文件1公开了“实时的上车乘客总人数A、实时的下车乘客总人数B、A-B表示实时的车载乘客总人数”这种客流人数计数方式，而本申请权利要求中虽然是分不同的情况进行的客流计数，但其不同的分类情况是常规的情况统计，是现有的公交系统运行中会出现的常规问题，比如拥堵时段的上下门同时上下车，或者多次开关门上下车。而公交的客流统计本身就属于对大量数据的一个分析，对比文件1虽未明确说使用统计学的分组理论，但该方法属于大数据分析的一种常用方法。而公交车站的站点通常是固定位置，车载终端通常会包含GPS，因此通过判断经纬度信息进行上下客信息是否为同一站点多次上下客是本领域的常规选择，对比文件1已经实现了车载终端将数据发送到后台，而按使用者的不同要求生成各种汇总的统计数据供分析是本领域的常规选择，客流量汇总、客流量查询，数据对比，图表展示，特殊标记数据计算处理，校验、生成报表是常见的统计分析内容，通过指定条件进行查询或日期查询都是本领域的常规查询方式，根据需要设置不同的车辆、线路、站点、日期、时间条件进行历史数据的对比并同时通过各种图形予以显示是本领域的常规选择。因而坚持原驳回决定。
随后，国家知识产权局成立合议组对本案进行审理。
合议组于2019年07月25日向复审请求人发出复审通知书，其中引用了“《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》，过秀成等著，东南大学出版社, 2013.06，第49-64页”作为公知常识证据，并指出：权利要求1和7相对于对比文件1的区别特征属于本领域的公知常识，因此权利要求1和7不具备专利法第22条第3款规定的创造性。权利要求2-6的附加特征属于本领域的公知常识，因而权利要求2-6也不具备专利法第22条第3款规定的创造性。对于复审请求人的意见陈述，合议组认为：复审请求书中所述的区别特征（1）-（3）属于本领域的公知常识。第一，根据《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》（参见第49-64页）中公开的内容可知其采用经纬度值对站点区域进行划分，并考虑了公交车在相同站点多次开关门的情况；此外，涉及数据类型是考虑了当车辆发生某一个情况时，例如发动机点燃或熄火、火灾、超速、班次结束等因素的，并且其系统可以定义上百种类型的事件数据。第二，该文献公开了一个完整、充分考虑到客流量产生的各种因素，进行客流量计算和分析统计的方法；其与本申请的统计分析方法构思相同。第三，如上述该文献公开的内容，其方法中对站点客流量数据添加了权利要求1所述的五个特征值；并且其得到的数据满足公交企业优化公交网络配置、行业管理部门科学决策的需求，即提供给各种不同的用户使用。可见现有智能公交信息系统中已有客流量统计功能，且其可为公司管理者和政府决策部门提供科学管理的依据。此外，本申请中统计分析模块所包括的各种功能以及客流量查询功能的查询条件、数据对比和图表展示可根据需要设置不同的车辆、线路、站点、日期、时点条件进行历史数据的对比并同时通过各种图形予以显示均属于本领域的公知常识。对于权利要求7，其相对于对比文件1的区别技术特征属于本领域的公知常识。并且其所取得的技术效果“精确、全面地获得实时的公交车在任意站点的上下车人数以及车上人数，以及利用大数据技术做深度的分析，从而为不同的使用者提供不同的数据”也是本领域公知的（参见《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》，过秀成等著，东南大学出版社, 2013.06，第49-67页）。
复审请求人于2018年09月06日提交了意见陈述书，但未修改申请文件。复审请求人认为：第一，对比文件1中的“某段时间和/或某区间段内”不能相当于本申请中的“在数据中添加了关于时间和区间的特征值”；对比文件1中的“监控平台”不能相当于本申请中的“后台统计分析模块”；对比文件1中的“用于双层公交车的乘客计数系统的计数方法”不能相当于本申请中的“运用统计学的分组理论进行客流量的计算”；对比文件1中的“车载处理器将其分析处理得到的相关数据通过车载发射器发送到公交中心监控平台”不能相当于本申请中的“车载终端进行计算并将计算结果发送到后台统计分析模块”；第二，本申请使用经纬度值定义站点的区域范围、以及公交车发生多次开关门上下客的情况下，配合站点区域范围进行数据特征值添加，以及将站点区域范围内的客流量计入该站点计算并将该区域范围外的客流量归入下一站点，相对于《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》不属于本领域的公知常识。第三，对比文件1采用感光传感器对乘客进行统计，本申请采用前、后门客流量采集器、前、后门客流量处理器、可进行计算并添加特征值的车载终端以及后台统计分析模块进行客流量的数据统计分析。总之，本申请定义了站台区域，并基于统计学的分组理论提出了在该区域内运用分组统计的方法，解决了公交车在任意站点多次开关门上下客的计算问题。在站点区域对采集的客流量进行识别和归类，车载终端进行计算并统一添加特征值，再发送到后台的统计分析过程，其对由于各种因素导致客流量变化的情况进行识别和分组归类。它不仅可以准确、全面的获得实时的公交车在任意站点的上下车人数及车上人数，还可利用大数据技术做深度的分析，从而为不同的使用者提供不同的所需数据。
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。
决定的理由
审查文本的认定
复审请求人在答复复审通知书时未对申请文件进行修改，因此，本复审请求审查决定依据的文本与复审通知书所依据的文本相同，即：申请日2015年07月24日提交的说明书摘要、说明书第1-85段、摘要附图、说明书附图图1-图3；2018年10月24日提交的权利要求第1-7项。
具体理由的阐述
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，该实用新型具有实质性特点和进步。
如果一项权利要求相对于作为最接近现有技术的对比文件存在区别特征，上述区别特征属于本领域的公知常识，该权利要求相对于上述对比文件和本领域的公知常识的结合是显而易见的，则该权利要求不具备创造性。
本复审请求审查决定继续引用驳回决定和复审通知书中所使用的对比文件1作为现有技术，即：
对比文件1：CN103985183A，公开日为2014年08月13日；
并继续引用复审通知书中所使用的公知常识证据：《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》，过秀成等著，东南大学出版社, 2013.06，第49-67页。
2.1权利要求1不具备专利法第22条第3款规定的创造性
权利要求1请求保护一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法。对比文件1（参见说明书第5-22段）公开了一种用于双层公交车的乘客计数系统及其计数方法，并具体公开了以下特征：
用于双层公交车的乘客计数系统及其计数方法，能够实现乘客累计人数的统计、存储、显示和传输，以及某时间段内和/或某区间段内（由此本领域技术人员可以确定所述数据添加了关于时间或区间特征值）乘客流量的采集、存储、显示和传输（对应于公交车客流量计算及统计分析方法）；该系统包括车载处理器、车载存储器、车载显示器、设置在上车门处的第一感光传感器、设置在下车门处的第二感光传感器（对应于客流量采集器）、设置在车内楼梯下部的第三感光传感器和设置在车内楼梯上部的第四感光传感器，所述第一至第四感光传感器的输出端连接车载处理器（对应于车载终端）的输入端，车载处理器的输出端连接车载存储器和车载显示器的输入端；该系统包括车载发射器，车载发射器的输入端与车载处理器的输出端连接，车载发射器的输出端与监控平台（对应于后台统计分析模块）的输入端连接；车载处理器将其分析处理得到的相关数据存储到车载存储器，并在车载显示器上显示；车载处理器将其分析处理得到的相关数据通过车载发射器发送到公交中心监控平台（对应于车载终端计算并将计算结果添加特征值后发送到后台统计分析模块）；
用于双层公交车的乘客计数系统的计数方法（对应于运用统计学的分组理论进行客流量的计算）包括以下步骤：
S1、在上车门处设置第一感光传感器5，当有乘客经过上车门上车时，第一感光传感器5将其检测到的上车乘客的感光信号发送给车载处理器1，车载处理器1根据其接收到的上车乘客的感光信号，对上车乘客人数进行累加计算（所述车载处理器所进行的客流量计算实质上隐含地公开了客流量处理器），得到实时的上车乘客总人数A（对应于客流量采集器开始工作并将采集的客流量信息传输给处理器进行识别和判断）；
S2、在下车门处设置第二感光传感器6，当有乘客经过下车门下车时，第二感光传感器6将其检测到的下车乘客的感光信号发送给车载处理器1，车载处理器1根据其接收到的下车乘客的感光信号，对下车乘客人数进行累加计算，得到实时的下车乘客总人数B；
S3、在车内楼梯下部设置第三感光传感器7，在车内楼梯上部设置第四感光传感器8，当有乘客经过楼梯时，第三感光传感器7和第四感光传感器8将各自检测到的乘客的感光信号发送给车载处理器1，车载处理器1对接收到的乘客的感光信号进行分析，若第三感光传感器7先于第四感光传感器8检测到同一乘客的感光信号，则判定该乘客为上楼，对上楼乘客人数进行累加计算，得到实时的上楼乘客总人数C，若第四感光传感器8先于第三感光传感器7检测到同一乘客的感光信号，则判定该乘客为下楼，对下楼乘客人数进行累加计算，得到实时的下楼乘客总人数D；
S4、车载处理器1根据实时的上车乘客总人数A、实时的下车乘客总人数B、实时的上楼乘客总人数C和实时的下楼乘客总人数D，计算得到实时的上层座位空余数E和实时的下层允许增加乘客人数F分别为：
E=E0-（C-D）；
F=F0-（A-B） （C-D）；
其中，E0表示上层座位总数，F0表示下层核载乘客总人数；A-B表示实时的车载乘客总人数，C-D表示实时的上层乘客总人数；当上层超员或存在站立乘客时，车载处理器1通过车载显示器3发出报警信息，提示司乘人员；
S5、车载处理器1将其分析处理得到的相关数据存储到车载存储器2，并在车载显示器3上显示；
S6、车载处理器1将其分析处理得到的相关数据通过车载发射器4发送到公交中心监控平台9（对应于车载终端进行计算并将计算结果发送到后台统计分析模块）。
权利要求1相对于对比文件1的区别特征为：（1）在拥堵时段，多辆公交车排队进站时，会发生公交车多次开关门上下客的情况，当公交车在多次开关门上下客时的经纬度值都落在我们定义的站点区域范围内，其所有的上下车客流量均归入该站点进行计算；当公交车在多次开关门上下客时的经纬度，有的落在该站点区域范围内，有的落在区域范围外时，在区域范围内的客流量归入该站点计算，区域范围之外的归入下一站点计算；客流量具体计算公式a-c以及对公式中的首末站、当前站点和公式适用情形的定义；其中，车门关闭处理器将上车人数发送给车载终端；（2）由于各种因素的影响会发生的情况A-H，上述情况下的演化公式；（3）车载终端添加特征值过程：当公交车驶离站点区域后，车载终端将计算结果添加“时间、上下行、车牌号、当前线路、当前站点”特征值；车载终端将客流量数据计算并发送完毕后自动给客流量处理器发送一个任务结束的应答，以便于客流量处理器进行清零并转入休眠状态；车辆进入终点站后，车载终端将末站下车人数及车上人数发送给后台后，GPS车载终端清零；后台统计分析模块可负责接收车载终端发送来的数据并入库，按使用者的不同要求生成各种汇总的统计数据供分析；后台统计分析模块功能包括：客流量汇总、客流量查询，数据对比，图表展示，特殊标记数据计算处理，校验、生成报表；客流量查询功能所包括的（1）按条件查询和（2）按日期查询的定义；数据对比和图表展示可根据需要设置不同的车辆、线路、站点、日期、时点条件进行历史数据的对比并同时通过各种图形予以显示。基于上述区别特征，可以确定权利要求1实际解决的问题是：客流量的计算及应用。
对于区别特征（1），使用经纬度值定义站点的区域范围、以及公交车发生多次开关门上下客的情况下，配合站点区域范围进行数据特征值添加属于本领域的公知常识（参见“可作为高等院校交通工程、交通运输和城市规划等专业高年级本科生、硕/博士研究生的学习用书”的《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》，过秀成等著，东南大学出版社, 2013.06，第49-67页，交通运行管理丛书）；并且将在站点区域范围内的客流量计入该站点计算并将该区域范围外的客流量归入下一站点属于本领域的常规计算方式；对比文件1公开了“实时的上车乘客总人数A、实时的下车乘客总人数B、A-B表示实时的车载乘客总人数”，其通过上车与下车乘客的差值得到车上的总人数，以及进行某区间段内乘客流量的采集，在此基础上，将上述算法中的实时数据按照上述公知的站点区域划分方式进行区间划分后将各区域内的上下车人数差值求和得到当前站点乘客总人数是本领域的常规计算方法；权利要求1中对首末站以及当前站点的定义方式，以及首站车上总人数就与上车人数相同、第二站起产生上下车客流量、末站车上人数为零属于本领域的公知常识；通过车门关闭处理器将上车人数发送给车载终端是本领域的惯用技术手段。
对比区别特征（2），在实际车辆运行中会遇到多种不同情况，比如公交车故障、GPS信号漂移、乘客从上车门下车和从下车门上车、一个站点多次开关门上下客、以及大站等情况，客流量的计算需要对上述情况进行统计属于本领域的公知常识（参见《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》，过秀成等著，东南大学出版社, 2013.06，第57-64页）；以及短时间产生大量客流以及区间公交车也属于本领域常见情形，并且权利要求1中在所述A-H的情况下客流量演化公式属于本领域的常用的计算方式。
对于区别特征（3），使用“时间、上下行、车牌号、当前线路、当前站点”作为客流量统计的特征值、完成任务后将计数清零、后台统计分析模块接收数据并入库，按使用者的不同要求生成各种汇总的统计数据供分析均属于本领域的公知常识（参见《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》，过秀成等著，东南大学出版社, 2013.06，第49-64页）；在此基础上，当数据发送完毕后车载终端发送结束应答并将数据清零转入休眠状态、到达终点发送完数据后将GPS车载终端清零也属于本领域的公知常识；此外，后台统计分析模块功能包括：客流量汇总、客流量查询，数据对比，图表展示，特殊标记数据计算处理，校验、生成报表；以及客流量查询功能所包括的（1）按条件查询和（2）按日期查询的定义，数据对比和图表展示可根据需要设置不同的车辆、线路、站点、日期、时点条件进行历史数据的对比并同时通过各种图形予以显示均属于本领域的公知常识。
因此，在对比文件1的基础上结合本领域的公知常识得出权利要求1所要求保护的方案，对本领域的技术人员来说是显而易见的，因此权利要求1所要求保护的方案不具有突出的实质性特点和显著的进步，因而不具备创造性。
2.2权利要求2不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
权利要求2对权利要求1作了进一步限定。当车辆故障或发生交通事故需停运时，由后台进行数据的处理是本领域的常规选择，属于本领域的公知常识。因此，在所引用的权利要求不具备创造性时，该权利要求也不具备创造性。
2.3权利要求3不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
权利要求3对权利要求1作了进一步限定。根据管理者和使用者的需要，按照车辆、线路、站点、时间、上下行以及年月日的不同设置条件生成各类报表属于本领域的公知常识（参见《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》，过秀成著，东南大学出版社，2013.06，第54，61页）。因此，在所引用的权利要求不具备创造性时，该权利要求也不具备创造性。
2.4权利要求4不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
权利要求4对权利要求1作了进一步限定。对比文件1（参见说明书第5-22段）公开了：车载终端接收传感器发送的数据并能够实现乘客累计人数的统计（即进行汇总和运算）、存储、显示和传输，能够实现某时间段内和/或某区间段内乘客流量的采集（即需要添加时间或区间特征）、存储、显示和传输。此外，LED屏是本领域的常用显示器，自动报站是常规功能；车载终端具备接收客流量处理系统发送的数据并应答的功能、异常情况判断和识别归类功能以及部标机均属于本领域的公知常识。因此，在所引用的权利要求不具备创造性时，该权利要求也不具备创造性。
2.5权利要求5不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
权利要求5对权利要求1作了进一步限定。采用本领域常用的485或CAN总线进行通讯，使用GPRS、3G或4G网络发送计算结果以及将车载终端的协议完全公开属于本领域的公知常识。因此，在所引用的权利要求不具备创造性时，该权利要求也不具备创造性。
2.6权利要求6不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
权利要求6对权利要求1作了进一步限定。使用PC终端、移动设备以及手机APP模式作为后台统计分析模块的表现形式属于本领域的公知常识。因此，在所引用的权利要求不具备创造性时，该权利要求也不具备创造性。
2.7权利要求7不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
权利要求7请求保护一种具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析系统，对比文件1（参见对比文件1的说明书第5-22段）公开了一种用于双层公交车的乘客计数系统及其计数方法，并具体公开了以下特征：
用于双层公交车的乘客计数系统及其计数方法，能够实现乘客累计人数的统计、存储、显示和传输，以及某时间段内和/或某区间段内（由此本领域技术人员可以确定所述数据添加了关于时间或区间特征值）乘客流量的采集、存储、显示和传输（对应于公交车客流量计算及统计分析）；该系统包括车载处理器、车载存储器、车载显示器、设置在上车门处的第一感光传感器、设置在下车门处的第二感光传感器（对应于前、后门客流量采集器）、设置在车内楼梯下部的第三感光传感器和设置在车内楼梯上部的第四感光传感器，所述第一至第四感光传感器的输出端连接车载处理器（对应于车载终端）的输入端，车载处理器的输出端连接车载存储器和车载显示器的输入端；该系统包括车载发射器，车载发射器的输入端与车载处理器的输出端连接，车载发射器的输出端与监控平台（对应于后台统计分析模块）的输入端连接；车载处理器将其分析处理得到的相关数据存储到车载存储器，并在车载显示器上显示；车载处理器将其分析处理得到的相关数据通过车载发射器发送到公交中心监控平台（对应于车载终端进行特征值计算并添加、再将数据发送至后台统计分析模块进行处理）；
在上车门处设置第一感光传感器，当有乘客经过上车门上车时，第一感光传感器将其检测到的上车乘客的感光信号发送给车载处理器，车载处理器根据其接收到的上车乘客的感光信号，对上车乘客人数进行累加计算，得到实时的上车乘客总人数A；在下车门处设置第二感光传感器，当有乘客经过下车门下车时，第二感光传感器将其检测到的下车乘客的感光信号发送给车载处理器，车载处理器根据其接收到的下车乘客的感光信号，对下车乘客人数进行累加计算（所述车载处理器所进行的客流量计算实质上隐含地公开了括客流量处理器），得到实时的下车乘客总人数B（对应于前、后门客流量采集器采集数据后发送至客流量处理器，客流量处理器对数据进行处理）；
权利要求7相对于对比文件1的区别特征为：客流量处理器与车载终端分开且设置在前、后门处，并将处理的数据发送至车载终端；车载终端按照权利要求1所述的具有特征属性的公交车客流量计算及统计分析方法进行特征值计算并添加。基于上述区别特征，可以确定权利要求7实际解决的问题是：如何设置客流量处理器的位置，如何进行特征值的计算和添加。
然而，在前、后门分别设置客流量处理器是本领域的常规设置；客流量处理器将其处理的数据发送至车载终端属于本领域的公知常识。如前评述，权利要求1不具备创造性；因此，在对比文件1的基础上结合本领域的公知常识得到权利要求7请求保护的方案对本领域的技术人员来说是显而易见的，因此权利要求7请求保护的方案不具有突出的实质性特点和显著的进步，因而不具备创造性。
对复审请求人相关意见的评述
复审请求人在答复复审通知书时指出：第一，对比文件1中的“某段时间和/或某区间段内”不能相当于本申请中的“在数据中添加了关于时间和区间的特征值”；对比文件1中的“监控平台”不能相当于本申请中的“后台统计分析模块”；对比文件1中的“用于双层公交车的乘客计数系统的计数方法”不能相当于本申请中的“运用统计学的分组理论进行客流量的计算”；对比文件1中的“车载处理器将其分析处理得到的相关数据通过车载发射器发送到公交中心监控平台”不能相当于本申请中的“车载终端进行计算并将计算结果发送到后台统计分析模块”；第二，本申请使用经纬度值定义站点的区域范围、以及公交车发生多次开关门上下客的情况下，配合站点区域范围进行数据特征值添加，以及将站点区域范围内的客流量计入该站点计算并将该区域范围外的客流量归入下一站点，相对于《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》不属于本领域的公知常识。第三，对比文件1采用感光传感器对乘客进行统计，本申请采用前、后门客流量采集器、前、后门客流量处理器、可进行计算并添加特征值的车载终端以及后台统计分析模块进行客流量的数据统计分析。总之，本申请定义了站台区域，并基于统计学的分组理论提出了在该区域内运用分组统计的方法，解决了公交车在任意站点多次开关门上下客的计算问题。在站点区域对采集的客流量进行识别和归类，车载终端进行计算并统一添加特征值，再发送到后台的统计分析过程，其对由于各种因素导致客流量变化的情况进行识别和分组归类。它不仅可以准确、全面的获得实时的公交车在任意站点的上下车人数及车上人数，还可利用大数据技术做深度的分析，从而为不同的使用者提供不同的所需数据。
对此，合议组认为：第一，虽然对比文件1中所述的区域不是站点区域，但是在对权利要求进行创造性评价时，对比文件1公开的是给数据添加了关于时间或区间特征值，而不是给数据添加了关于站点区域的特征值；复审请求人对该特征进行解释时，带入了站点区域的限定，但是上述评述过程中并未主张站点区域的特征值被对比文件1公开，而只是主张对比文件1公开了给数据添加了关于时间或区间特征值。对比文件1中的公交中心监控平台具有监控作用，而具有监控作用的平台必然对数据进行了统计分析，否则仅显示未加工的零散数据则无法实现监控作用，因此公交中心监控平台相当于本申请中的后台统计分析模块；并且对比文件1中的“车载处理器将其分析处理得到的相关数据通过车载发射器发送到公交中心监控平台”相当于本申请中的“车载终端进行计算并将计算结果发送到后台统计分析模块”。对比文件1中的“用于双层公交车的乘客计数系统的计数方法”中包括将数据进行分组，即实时的上车乘客总人数A、实时的下车乘客总人数B、实时的上楼乘客总人数C和实时的下楼乘客总人数D；并且进行了客流量的计算；并且如上所述对比文件1还给数据添加了关于时间或区间特征值，即至少所述数据按时间和区间进行了分组，并实现了客流量的计算；显然“用于双层公交车的乘客计数系统的计数方法”可相当于本申请中的运用统计学的分组理论进行客流量的计算。第二，《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》（参见第57-61页）中公开了“当车辆进入或离开一个站点周围的环形区域或矩形区域时产生进站或离站记录”、“不同种类的自动乘客计数（APC）系统构架是相似的，主要分成车载终端、通信网络和数据中心三层。车载终端安装在每个公交车辆上，是整个系统的末梢神经，负责采集各种数据或者执行运行控制中心发来的命令。通过通信网络达到车载终端与数据中心信息的交互”、以及“自动乘客计数（APC）系统能够提供的数据类型是站点乘客活动数据，包括公交车辆编号、公交车辆运行时间、公交站点上下车人数等。要实现公交车客流按线路站点进行统计，必须将APC数据中记录的上下车人数按车载定位终端记录的站点信息进行匹配。首先，需要按照APC数据找到有意义的车辆定位数据；其次，将车辆定位数据按线路各站点经纬度进行匹配；最后，将APC数据中同方向同站点的上、下车人数分别求和，至此得到了公交线路各站点的上下车人数。以红外APC系统为例，这类系统遵循以下原则：前、后门只要有开启时APC开始计数；前、后门关闭后，前、后门乘客上（下）车人数之和为本站点上（下）车人数之和；前、后门关闭后，本次计数结果和车辆定位数据一起传回服务器，然后本次计数清零。由于公交车辆在相同站点上可能多次开关门，故APC计数系统在相同站点上可能传回多条APC数据。数据库中每条APC数据必然对应一条和APC数据传回时间相同的车辆定位数据。若公交车辆定位数据传输频率约为30秒/次，车辆行驶在站点之间或者站点上都有可能传回位置信息。因此，数据库中的车辆定位数据记录远大于APC数据记录。对于公交客流量统计而言，只有和APC数据相同时间传回的车辆定位数据才有意义”，可见，该文献公开了站点区域为站点周围的环形区域或矩形区域，并且采用经纬度值定位站点区域（需要说明的是经度和纬度的最小计量精度不是1秒，其可以为0.1秒、0.01秒等等），不论该区域的大小，该文献都公开了使用经纬度值来定义站点区域，并且本申请的权利要求中也仅限定了定义站点区域，而未进一步限定站点区域的具体大小；该文献还考虑了公交车在相同站点多次开关门的情况；即统计的是站点区域范围内多次开关车门的情况下的客流量为该站的客流量；因此该文献定义的站点区域与本申请中的站点区域相同。可见本申请中的使用经纬度值定义站点的区域范围、以及公交车发生多次开关门上下客的情况下，配合站点区域范围进行数据特征值添加，相对于《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》属于本领域的公知常识。在对权利要求1不具备创造性的评价过程中，指出的是“将在站点区域范围内的客流量计入该站点计算并将该区域范围外的客流量归入下一站点属于本领域的常规计算方式”，其中并未使用《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》作为公知常识证据；并且当前站点的客流量计算通常在车辆驶出站点区域即已完成，显然两个站点之间的客流量无法计入上一个站点的客流量中，因此将其计入到下一站点进行计算是常规计算方式，因此上述特征属于本领域的公知常识。第三，权利要求7相对于对比文件1的区别特征属于本领域的公知常识的具体理由在前述对其进行创造性的评述过程中已经明确说明，并且其所取得的技术效果“不仅可以更准确、全面地获得实时的公交车在任意站点的上下车人数以及车上人数，还可以利用大数据技术做深度的分析，从而为不同的使用者提供不同的数据”也是本领域公知的（参见《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》，过秀成等著，东南大学出版社, 2013.06，第49-67页）。
如上所述《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》记载了站点是按照车辆经纬度进行标记的区域，而不是复审请求人在答复复审通知书的意见中所附的附图1-3所示的一个点；并且车辆在站点区域中需要停留一定时间，可见车辆定位在该站点区域的时间不是一个点，而是车辆处于站点区域内的时间范围；APC数据传回的时间在上述时间范围内即代表二者一致。《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》中APC数据传回的时间要与车辆定位时间一致，也就是说APC数据在传回时至少已经添加了时间特征值（即在车载终端至少给数据添加了时间特征值）；并且其公开了使用公交车辆编号、运行时间、公交站点区域、线路和上下行这五个特征值来标记APC数据。可见，使用“时间、上下行、车牌号、当前线路、当前站点”五个特征值来标记客流量数据属于本领域的公知常识。并且如前所述对比文件1公开了车载处理器添加了关于时间或区间特征值，在此基础上，为了进行站点客流量统计，本领域技术人员能够将上述《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》中的公知常识，即站点区域、为客流量数据添加“时间、上下行、车牌号、当前线路、当前站点”五个特征值用于对比文件1中。在车载终端添加上述所有特征值，或者在传回数据后添加部分特征值均属于本领域的惯用技术手段；并且上述两种方式各有利弊，例如传回数据前添加所有特征值增加的数据传输量，影响数据传输速度，但其可以减小服务器处理数据的量等；而传回数据后再添加部分特征值需要服务器处理更多数据，但其可以提高数据上传速度等；然而上述利弊均为本领域公知的，即上述公知常识的使用没有取得预料不到的效果。《地面公共交通运行可靠性分析与调度控制》中涉及数据类型是考虑了当车辆发生某一个情况时，例如发动机点燃或熄火、火灾、超速、班次结束等因素的，并且其系统可以定义上百种类型的事件数据（参见第57页第30行-第58页第1行）。可见该文献公开了一个完整、充分考虑到客流量产生的各种因素，进行客流量计算和分析统计的方法；并且其（参见第54页，附图4-2）公开了“通过车载计算机实现车辆定位信息与客流量信息匹配与融合，完成站点乘客上下车人数、进出站时间等数据的采集，真实的记录各时间、各区段的上下客流情况，满足公交企业优化公交网络配置、行业管理部门科学决策的需求”以及“在地面公交信息管理系统基础上建立的庞大数据信息库，可以帮助交通规划师和管理者更为准确、实时了解乘客的需求和公交系统运行状况”，可见将上述公知常识用于对比文件1得到权利要求1的客流量统计方法，并取得“不仅可以获得实时的公交车在任意站点的上下车人数，还可以提供庞大的数据信息库，从而可以供给各种不同的用户使用”的效果，这对本领域人员来说是容易想到的。
综上，合议组认为复审请求人陈述的意见是不具有说服力的，因而不予支持。
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
维持国家知识产权局于2018年07月27日对本申请作出的驳回决定。
如对本复审请求审查决定不服，依据专利法第41条第2款，复审请求人可自收到本复审请求审查决定之日起三个月内向北京知识产权法院起诉。
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