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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种基于草图Gabor特征的目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115205673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210716455.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于草图Gabor特征的目标检测方法是由欣子豪;张继;王洪元;孙博言;薛桢设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于草图Gabor特征的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于草图Gabor特征的目标检测方法，包括：绘制物体草图；在无数据模式下对草图进行离散傅里叶变换‑Gabor滤波器‑离散傅里叶反变换得到草图Gabor特征；对机器人拍摄图片进行边缘提取和子图分割，并将分割后的子图进行离散傅里叶变换‑Gabor滤波器‑离散傅里叶反变换得到机器人拍摄图片Gabor特征；通过相似性度量比较图片的Gabor特征。本发明在无数据集模式下，Gabor特征能够很好的保留草图细节特征；在有数据集模式下，通过自适应Gabor参数网络，为不同类别的物体训练不同的Gabor滤波器参数，能够在更少数据集的情况下取得更好的推理性能。

本发明授权一种基于草图Gabor特征的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于草图Gabor特征的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、绘制物体草图； 步骤二、在无数据模式下对草图进行离散傅里叶变换-Gabor滤波器-离散傅里叶反变换得到草图Gabor特征；对机器人拍摄图片进行边缘提取和子图分割，并将分割后的子图进行离散傅里叶变换-Gabor滤波器-离散傅里叶反变换得到机器人拍摄图片Gabor特征；通过相似性度量比较图片的Gabor特征，判断机器人拍摄图片是否包括草图中的物体； 步骤二详细包括： S1、绘制检测的物体草图，对草图进行二维离散傅里叶变换，将图片转化至频域； S2、使用k个Gabor滤波器获取物体草图Gabor特征向量； S3、使用Gabor滤波器对经过二维离散傅里叶变换的草图Gabor特征向量进行卷积，得到变换后的草图；并使用二维逆傅里叶变换对变换后的草图进行复原，得到k个Gabor特征图； S4、机器人获得物体图片，通过Canny算法从物体图片中获取边缘轮廓，使用锚框将轮廓图分割为m个子图； S5、使用步骤S2、S3方法计算m个子图的Gabor特征图，其中，ni表示第n张子图的第i个方向上的Gabor特征； S6、使用余弦相似度对比草图Gabor特征和子图Gabor特征的相似性，并通过相似度与阈值比较，确认是否找到草图中对应的物体； 余弦相似度的公式为： 5； 其中表示该向量的模； 如果所有子图的Gabor特征与草图Gabor特征之间余弦相似度都小于阈值，表示机器人当前视野中不存在需要搜寻的物体。

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