申请的权利要求

　　一种无人驾驶车辆应急决策模型的建立方法，其特征在于，包括：

　　获取无人驾驶车辆的历史环境数据和历史障碍物数据，所述历史环境数据包括车辆的行驶速度、与所在车道上障碍物的距离、与相邻车道上障碍物的距离、所在车道上障碍物的运动速度和运动方向、相邻车道上障碍物的运动速度和运动方向;所述历史障碍物数据包括行人的性别和年龄;

　　对所述历史环境数据和历史障碍物数据进行特征提取，作为决策模型的输入数据，将无法避让障碍物时车辆的历史行驶轨迹作为决策模型的输出数据，根据历史数据训练决策模型，所述决策模型为深度学习模型;

　　获取实时环境数据和实时障碍物数据，当无人驾驶车辆遇到无法避让障碍物的情况时，利用训练后的决策模型确定无人驾驶车辆的行驶轨迹。

　　分析及结论

　　该发明创造涉及一种无人驾驶车辆应急决策模型的建立方法。人的生命具有同等的价值和尊严，无论其年龄和性别如何，无人驾驶车辆的应急决策模型在无法避让的事故中，如果基于行人的性别和年龄进行被保护对象和被撞对象的选择，这与公众对于生命面前人人平等的伦理道德观念相违背。此外，这种决策方式会强化社会中存在的性别和年龄偏见，还会引发公众对公共出行安全性的担忧，破坏公众对科技和社会秩序的信任。因此，该发明创造含有违反社会公德的内容，根据专利法第五条第一款的规定，不能被授予专利权。

　　(六)将《专利审查指南》第二部分第九章第6.2节中的“(1)属于专利法第二十五条第一款第(二)项范围之内的包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请，不属于专利保护的客体。”修改为“(2)属于专利法第二十五条第一款第(二)项范围之内的包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请，不属于专利保护的客体。”，将“【例1】”修改为“【例3】”，将“(2)为了解决技术问题而利用技术手段并获得技术效果的包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请，属于专利法第二条第二款规定的技术方案，因而属于专利保护的客体。”修改为“(3)为了解决技术问题而利用技术手段并获得技术效果的包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请，属于专利法第二条第二款规定的技术方案，因而属于专利保护的客体。”，将“【例2】”修改为“【例4】”，将“【例3】”修改为“【例5】”，将“【例4】”修改为“【例6】”，将“【例5】”修改为“【例7】”，将“【例6】”修改为“【例8】”，将“【例7】”修改为“【例9】”，将“(3)未解决技术问题，或者未利用技术手段，或者未获得技术效果的包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请，不属于专利法第二条第二款规定的技术方案，因而不属于专利保护的客体。”修改为“(4)未解决技术问题，或者未利用技术手段，或者未获得技术效果的包含算法特征或商业规则和方法特征的发明专利申请，不属于专利法第二条第二款规定的技术方案，因而不属于专利保护的客体。”，将“【例8】”修改为“【例10】”，将“【例9】”修改为“【例11】”，将“【例10】”修改为“【例12】”，将“(4)在进行创造性审查时，应当考虑与技术特征在功能上彼此相互支持、存在相互作用关系的算法特征或商业规则和方法特征对技术方案作出的贡献。”修改为“(5)在进行创造性审查时，应当考虑与技术特征在功能上彼此相互支持、存在相互作用关系的算法特征或商业规则和方法特征对技术方案作出的贡献。”，将“【例11】”修改为“【例13】”，将“【例12】”修改为“【例14】”，将“【例13】”修改为“【例15】”，将“【例14】”修改为“【例16】”，将“【例15】”修改为“【例17】”。

　　(七)在《专利审查指南》第二部分第九章第6.2节新增【例18】和【例19】，内容如下：

　　【例18】

　　一种识别船只数量的方法

　　申请内容概述

　　发明专利申请提出了一种识别船只数量的方法，其获取船只图片数据，通过深度学习训练出检测数据模型，解决准确识别当前海域内船只数量的技术问题。

　　申请的权利要求

　　一种识别船只数量的方法，其特征在于，包括：

　　获取船只图片数据集，并对数据集中的图片信息进行预处理，标记出图片信息中船只的位置和边界信息，并把所述数据集划分为训练数据集与测试数据集;

　　采用所述训练数据集进行深度学习，构建训练模型;

　　基于所述测试数据输入训练模型中训练，以获得船只测试结果数据;

　　根据所述船只测试结果数据与预设误差参数相乘，以确定出实际船只数量。

　　分析及结论

　　对比文件1公开了一种识别树上果实数量的方法，并具体公开了获取图片信息、标记图片上果实的位置和边界、划分数据集、模型训练和确定实际果实数量的步骤。

　　发明专利申请的解决方案与对比文件1的区别仅在于识别对象的不同。虽然船只和果实本身在外观、体积和存在环境等方面存在差异，但是对于所属技术领域的技术人员而言，识别出实际数量所需的信息标记、数据集划分、模型训练等步骤，其针对的都是图片上待识别对象的位置关系，权利要求中也未体现出因识别对象不同，在深度学习、模型训练过程中对训练方式、模型层级等做出的改变，对图片上的船只数据进行标记与对图片上的果实数据进行标记以获得用于训练的数据集并进行模型训练，没有对深度学习、模型构建或者训练过程等做出调整或者改进。因此，要求保护的发明技术方案不具备创造性。

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