【引言】

本專利申請?zhí)枮?01910958076.8，公開了一種建立廢鋼等級劃分神經網絡模型方法，因算法應用場景不同及解決了該場景下的特定技術問題為帶來了有益效果維持了專利權的有效。

【案件信息】

案件編號：4W112793

發(fā)明創(chuàng)造名稱：一種建立廢鋼等級劃分神經網絡模型方法

無效宣告請求人：衡陽鐳目科技有限責任公司

專利權人：北京同創(chuàng)信通科技有限公司

專利號：201910958076.8

授權公告日：20210416

【基本案情】

請求人于2021年08月02日向國家知識產權局提出了無效宣告請求，其理由是權利要求1-6不符合專利法第22條第3款的規(guī)定，請求宣告本專利全部無效。

經過口頭審理，合議組認為本案事實已經清楚，合議組于2022年3月30日做出決定，宣告維持201910958076.8號發(fā)明專利權全部有效。

因權利要求2-6為權利要求1的從屬權利要求，因此此處僅列出授權公告的本專利權利要求1，權利要求1的內容如下：

【決定要點】

在判斷包含算法特征的發(fā)明專利的創(chuàng)造性時，應將其算法和應用場景進行整體把握。即使現(xiàn) 有技術公開了相同或類似的算法架構及相關模塊，但由于算法應用到不同場景時，需要根據應用 場景的不同、所要解決的技術問題的不同對算法的訓練模式、重要參數或相關步驟等進行調整， 如果該調整解決了不同應用場景下特定的技術問題并相應獲得了有益的技術效果，則在創(chuàng)造性判斷時應予以考慮。

合議組認為，本專利權利要求1與作為最接近現(xiàn)有技術的證據1存在以下三方面區(qū)別：

第一，兩者應用場景不同。權利要求1是一種建立廢鋼等級劃分神經網絡模型的方法，所述模型用于廢鋼收儲的等級分類檢測，其應用場景為廢鋼等級劃分；而證據1公開的是建立廢鋼種類識別神經網絡模型的方法，其應用場景為廢鋼種類識別。

第二，兩者所采用的方法步驟不同。權利要求1在獲取圖像步驟中限定了目測確定多個圖像的不同廢鋼等級，在圖像數據特征提取步驟中限定了提取的是不同等級圖像數據特征，在神經網絡模型的學習訓練步驟中限定了針對提取的不同等級圖像數據特征進行學習、形成具有等級分類輸出的等級劃分神經網絡模型。而證據1訓練好的卷積神經網絡模型是用于識別出廢鋼鐵圖像中的廢鋼鐵具體是何種料型，與廢鋼等級無關，因此其未公開權利要求1的上述方法步驟。

第三，兩者所選取的重要參數和所采用的具體模塊構成不同。權利要求1中限定了圖像數據特征提取的更具體的內容，如特征提取所選取的參數以及特征提取所采用的具體模塊構成；而證據1未公開上述內容。

基于上述區(qū)別，權利要求1實際要解決的問題是：建立對廢鋼料等級劃分的神經網絡模型，以解決廢鋼收儲的等級分類檢測的應用場景中的等級劃分問題，以及針對該問題如何具體選取數據參數和相關模塊。

合議組認為：本專利權利要求1是一種建立廢鋼等級劃分神經網絡模型的方法，所述模型用于廢鋼收儲的等級分類檢測，針對該主題在權利要求1中有關于不同等級圖像特征數據的對應限定；證據1全文論述的是如何對廢鋼鐵的種類進行自動識別，所公開的方法步驟、具體示例均僅涉及如何進行種類識別以及識別結果是何種料型，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1中并未提及有關規(guī)格、等級等相關內容，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行等級劃分是不同的；且證據1中對于如何分級并無進一步的記載或公開。因此，從證據1所給出的應用場景、 方法步驟和重要參數中無法得到建立廢鋼料等級劃分的神經網絡模型，以對混雜在一起的各種類型的廢鋼料進行等級劃分的技術啟示。

合議組認為：證據2公開了上述第三點區(qū)別的在卷積神經網絡模型中對圖像數據特征進行提取時可以采用的具體模塊構成，并公開了采用了證據2的整體模型架構可以加速網絡的訓練、并使訓練更加穩(wěn)定的相關內容。但是，證據2沒有公開具體提取的是圖像數據的哪些特征，也沒有公開提取相關數據特征用于何種具體的應用場景、解決該場景中具體存在的哪些技術問題。因此，證據2沒有給出建立廢鋼料等級劃分的神經網絡模型的相關技術啟示，更沒有給出為解決該技術問題具體要提取哪些相關參數的技術啟示。

合議組還認為：證據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 高級的語義信息），因此針對圖像不同級別的局部信息，提取出不同層的卷積特征”，但證據3同樣沒有公開提取相關數據特征用于何種具體的應用場景、解決該場景中具體存在的哪些技術問題。因此，證據3沒有給出建立廢鋼料等級劃分的神經網絡模型的相關技術啟示，更沒有給出為解決該技術問題具體要提取哪些相關參數的技術啟示。

同時，目前亦無證據表明建立對廢鋼料等級劃分的神經網絡模型，以達到對廢鋼收儲的等級分類檢測， 以及針對該問題如何具體選取數據參數和相關模塊屬于本領域的公知常識。

由于采用了前述技術手段，權利要求1的技術方案建立了對廢鋼料等級劃分的神經網絡模型，實現(xiàn)了廢鋼收儲的等級分類檢測的應用場景中的等級劃分。

綜上，結合關于創(chuàng)造性無效宣告請求理由的合議組判斷，宣告本專利權利要求維持有效。

本專利建立的對廢鋼料等級劃分的神經網絡模型，實現(xiàn)廢鋼收儲的等級分類檢測的應用場景中的等級劃分，因為與現(xiàn)有技術及公知常識的應用場景不同，解決的該場景下的特定技術問題不同，實現(xiàn)的技術效果不同，而被維持全部專利權有效。

【啟示】

說明書需要闡明專利申請技術方案的應用場景，以及該應用場景中需要解決的特定技術問題，而該特定技術問題無法從現(xiàn)有技術方案簡單轉用得到解決，解決該特定技術問題的技術參數，也不是本領域技術人員容易想到的。