Mehr Merkmale, weniger Probleme? Driver Alertness – TK Holdings (T 509/18) 

Die Entscheidung T 509/18 Driver Alertness – TK Holdings vom 3. März 2020 bezieht sich auf die Anmeldung EP 2688764 A2 (Prioritätsdatum 25.03.2011).  

Die Anmeldung bezieht sich auf ein Fahrerüberwachungssystem für ein Auto. Das System besteht aus einer Kamera, die das Gesicht des Fahrers filmt, und einem Computer, der anhand des Videofeeds feststellt, ob der Fahrer aufmerksam (auf die Straße konzentriert) oder unaufmerksam (z. B. abgelenkt) ist.  

Anspruch 1 gemäß dem dritten Hilfsantrag im Beschwerdeverfahren lautet im Original wie folgt:  

1. A driver alertness detection system, comprising: 
   an imaging unit (110) configured to image an area in a vehicle compartment of a vehicle where a driver’s head is located,
   and an image processing unit (1120) configured to receive the image from the imaging unit (1110), and to determine positions of the driver’s head and eyes, wherein: 
   the driver alertness detection system is configured to use a classification training process to register the driver’s head position and eye vector for the A-pillars, instrument panel, outside mirrors, rear-view mirror, windshield, passenger floor, center console, radial and climate controls within the vehicle, and configured to save a corresponding matrix of inter-point metrics to be used for a look-up-table classification of the driver’s attention state, the inter-point metrics being geometric relationships between detected control points and comprising a set of vectors connecting any combination of control points including pupils, nostrils and corners of the mouth, whereon the driver alertness detection system further comprises; 
   a warning unit (1130) configured to determine, based on the determined position of the driver’s head and eyes as output by the image processing unit (1120), whether the driver is in an alert state or a non-alert state, and to output a warning to the driver when the driver is determined to be in the non-alert state, 
   wherein the image processing unit (1120) determines that the driver is in the non-alert state when the determined position of the driver’s head is determined not to be within a predetermined driver head area region within the vehicle compartment or when the driver’s eyes are determined to be angled to an extent so as not to be viewing an area in front of the vehicle, and, wherein, based on the driver’s attention state according to the look-up-table classification, an appropriate warning is provided to the driver, so that, if the driver is detected to be in an attention partially diverted state, a mild warning is provided to the driver, and, when the driver is detected to be in an attention fully diverted state, a loud warning is provided to the driver.” 

bzw. übersetzt: 

1. Ein System zur Erkennung der Aufmerksamkeit eines Fahrers, bestehend aus:
   eine Bildgebungseinheit (110), die dazu ausgebildet ist, einen Bereich in einem Fahrzeuginnenraum eines Fahrzeugs abzubilden, in dem sich der Kopf eines Fahrers befindet, und  
   eine Bildverarbeitungseinheit (1120), dazu ausgebildet ist, das Bild von der Bildgebungseinheit (1110) zu empfangen und Positionen des Kopfes und der Augen des Fahrers zu bestimmen, 
   wobei: 
   das System zur Erfassung der Aufmerksamkeit des Fahrers so dazu ausgebildet ist, einen Klassifizierungstrainingsprozess zu verwenden, um die Kopfposition des Fahrers und den Augenvektor für die A-Säulen, die Instrumententafel, die Außenspiegel, den Rückspiegel, die Windschutzscheibe, den Beifahrerboden, die Mittelkonsole, die Radial- und die Klimasteuerung im Fahrzeug zu registrieren, und dazu ausgebildet ist, eine entsprechende Matrix von Interpunktmetriken zu speichern, die für eine Lookup-Table-Klassifizierung des Aufmerksamkeitszustands des Fahrers verwendet werden, wobei die Interpunktmetriken geometrische Beziehungen zwischen erfassten Kontrollpunkten sind und einen Satz von Vektoren umfassen, die eine beliebige Kombination von Kontrollpunkten, einschließlich Pupillen, Nasenlöchern und Mundwinkeln, verbinden, wobei das System zur Erkennung der Aufmerksamkeit des Fahrers ferner Folgendes umfasst: 
   eine Warneinheit (1130), die dazu ausgebildet ist, auf der Grundlage der von der Bildverarbeitungseinheit (1120) ausgegebenen ermittelten Position des Kopfes und der Augen des Fahrers zu bestimmen, ob sich der Fahrer in einem aufmerksamen oder einem nicht aufmerksamen Zustand befindet, und eine Warnung an den Fahrer auszugeben, wenn festgestellt wird, dass sich der Fahrer in einem nicht aufmerksamen Zustand befindet, 
   wobei die Bildverarbeitungseinheit (1120) bestimmt, dass sich der Fahrer in einem nicht aufmerksamen Zustand befindet, wenn festgestellt wird, dass sich die Position des Kopfes des Fahrers nicht in einem vorgegebenen Fahrerkopfbereich innerhalb des Fahrzeuginnenraums befindet, oder wenn festgestellt wird, dass die Augen des Fahrers in einem solchen Winkel stehen, dass sie nicht auf einen Bereich vor dem Fahrzeug gerichtet sind, und wobei basierend auf dem Aufmerksamkeitszustand des Fahrers gemäß der Lookup-Table-Klassifizierung eine entsprechende Warnung an den Fahrer ausgegeben wird, sodass, wenn festgestellt wird, dass sich der Fahrer in einem Zustand mit teilweise abgelenkter Aufmerksamkeit befindet, eine milde Warnung an den Fahrer ausgegeben wird, und, wenn festgestellt wird, dass sich der Fahrer in einem Zustand mit vollständig abgelenkter Aufmerksamkeit befindet, eine laute Warnung an den Fahrer ausgegeben wird."  

Die Prüfungsabteilung wies die Anmeldung als nicht neu zurück, und zwar sowohl gegenüber US 6927694 B1 als auch gegenüber dem Artikel: Ji Qiang et al: „Real-Time Eye, Gaze and Face Pose Tracking for Monitoring Driver Vigilance“, Real-Time Imaging 8, 357 (2002).  

Die Anmelderin legte Beschwerde ein. Die Beschwerdekammer wies die Beschwerde mit der Begründung zurück, dass die Anmeldung nicht neu und nicht ausreichend offenbart sei. Insbesondere seien einige Merkmale des dritten Hilfsantrags (oben unterstrichen) nicht ausreichend offenbart. Nach Ansicht der Beschwerdekammer enthielt die Anmeldung keine Angaben darüber,  

• wie die Klassifizierung der Look-up-table zu erhalten ist,  
• wie sie auf der Matrix basieren kann und  
• wie dies eine Entscheidung über den Aufmerksamkeitszustand des Fahrers ermöglichen kann.  

Die Kammer kam zu dem Schluss, dass in der Anmeldung folgendes fehlte:  

• ein Beispiel für die beanspruchte Matrix, 
• ein Algorithmus, der für den Vergleich der Matrix mit den Kamerabildern geeignet ist (was eine Anweisung erfordert, welche Informationen aus den Bildern abgeleitet werden sollen), und  
• ein Algorithmus, dem die Matrix als Eingabe zugeführt werden kann und der die Matrix verarbeiten kann, um eine Klassifizierung des Aufmerksamkeitszustands des Fahrers zu erhalten,  

Die Beschwerdekammer kam zu dem Ergebnis, dass dies erst recht für die höherrangigen Anträge gilt, die weniger Merkmale enthalten.  

Kommentar  

Es erscheint merkwürdig, dass die Kammer zunächst über den dritten Hilfsantrag entschied und dann die anderen Anträge (die weniger Merkmale enthielten) mit der Begründung ablehnte, dass sie erst recht nicht ausführbar offenbart seien. Dies scheint der bevorzugte Ansatz für eine Analyse der erfinderischen Tätigkeit zu sein, nicht aber für die Frage der ausreichenden Offenbarung. Vielmehr hätte die Kammer alle Anträge in der richtigen Reihenfolge behandeln sollen, siehe Abschnitt III.I 2.2 im White Book. Dies gilt insbesondere im Falle der Ausführbarkeit, bei der es möglich ist, dass ein Anspruch eines Hauptantrags hinreichend offenbart ist, zusätzliche Merkmale in einem Hilfsantrag jedoch möglicherweise nicht. Das heißt, mehr Merkmale können mehr Probleme verursachen.  

Zur Argumentation der Kammer ist darauf hinzuweisen, dass die Anmeldung ein erstes Erkennungsmodul beschreibt, das den Kopf lokalisiert und seine Rotation bestimmt, sowie ein zweites Erkennungsmodul, das Kontrollpunkte und eine Matrix von Interpunktmetriken bestimmt. Der Anmeldung fehlt jedoch ein Beispiel für eine solche Matrix, sodass die Kammer möglicherweise zu Recht zu dem Schluss kommt, dass sie nicht ausführbar offenbart ist.  

Die höherrangigen Anträge enthielten nicht das Merkmal einer Interpunktmatrix, aber sie enthielten bereits das Merkmal eines Klassifizierungstrainingsverfahrens. Dieses Verfahren wurde nur durch den Satz „Ein Klassifizierungsprozess wird verwendet, um die Kopfposition und den Augenvektor eines Fahrers an mehreren vorher festgelegten Punkten zu registrieren“ beschrieben, ohne dass über einige Beispiele für die Punkte hinaus weitere Ausführungen gemacht wurden. Daher hätte die Kammer möglicherweise alle Anträge bereits aufgrund der fehlenden Offenbarung dieses Merkmals abgelehnt.  

Es ist vielleicht interessant festzustellen, dass das EPA in diesem Fall weniger anmelderfreundlich war als das USPTO, wo eine parallele Anmeldung zur Erteilung des US-Patents US9041789B2 führte. Der US-Prüfer hatte dasselbe Dokument zum Stand der Technik US 6927694 B1 (Smith et al.) angeführt, dessen Offenbarung er jedoch nicht als neuheitsschädlich interpretierte. Darüber hinaus sah das USPTO keine Probleme bei der Ausführbarkeit nach US-Standards (enablement).  

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