一种基于人工智能的文物修复溯源系统及方法与流程

2026-06-04 06:48:25

　　

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　　本发明针对文物修复中算法选择效率低、人工判断误差大的问题，提出基于人工智能的溯源系统。通过分类存储历史修复事件，分析算法差异，筛选最优修复算法，并构建溯源特征对实现快速匹配。系统结合修复流程评估、执行返回率计算及修复系数分析，提升算法选择的智能化水平，降低人工干预，提高文物修复效率。

　　1、目前，在对文物修复溯源的分析流程中，往往借助于机器学习技术，可以更快捷和准确地完成文物保护审核工作。通过训练算法，可以从前人实验到的远大数据中找到有关文物保护的规律和模式，进而快速准确地识别文物中的问题和需要修复的地方。例如机器学习方法可以识别出与文物同样颜色和纹理的地方，进而确定文物遗迹处于哪些地方，并找到文物正常/异常的地方。但是现阶段的状况是同一文物类型或不同文物类型都存在对同一需要修复的地方存在应用不同的数学算法上，然而这些算法的选择一般需要与其他算法进行比较筛选才能最终确定，在庞大的数据修复事件中如果对每一修复对象都执行此操作将会产生很多额外的工作量，并且大大降低修复效率，失去利用人工智能对文物修复的意思。

　　1、本发明的目的在于提供一种基于人工智能的文物修复溯源系统及方法，以解决现有技术中提出的的问题。

　　2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的文物修复溯源方法，方法包括以下步骤：

　　3、步骤s100：提取利用人工智能进行文物修复的历史事件，将历史事件以文物类型进行分类存储，遍历每一类型文物修复的所有历史事件，将记录包含相同种类修复对象的历史事件存储为对应类型文物的修复事件子集合；确定修复事件子集合中存在算法差异的修复对象为对应类型文物的待分析修复对象；

　　4、步骤s200：基于待分析修复对象，查找对应类型文物历史事件记录的修复流程以及修复评估结果，输出待分析修复对象的最优修复算法；

　　5、步骤s300：对记录最优修复算法的待分析修复对象所对应的文物和其他类型文物分别进行修复流程的溯源标记，构建每一类型文物对应修复对象的溯源特征对；

　　6、步骤s400：当新增文物需进行修复时，查找文物类型以及包含修复对象种类，并进行溯源特征对的匹配预警并基于实时修复评估结果进行校验。

　　7、进一步的，确定修复事件子集合中存在算法差异的修复对象为对应类型文物的待分析修复对象，包括以下步骤：

　　8、修复对象是指历史事件记录算法修复流程中针对的所有修复对象；每一修复事件子集合对应的各类修复对象在历史事件中的修复顺序相同；当同一类型文物修复存在修复对象的修复顺序不同时，将不同记录顺序对应的历史事件存储为独立的修复事件子集合，且属于对应类型文物在记录相同修复对象下的并列子集合；

　　9、遍历查找每类文物对应修复事件子集合中的所有历史事件，获取任意历史事件中各修复对象所应用的修复算法为目标修复算法，查找同一修复事件子集合中剩余历史事件对应相同修复对象的修复算法是否与目标修复算法相同，若存在不相同，则输出对应修复对象存在算法差异，若全部相同则输出对应修复对象不存在算法差异。

　　11、修复流程是指对文物先进行病害标注和数据采样，再基于标注不同的修复对象按顺序进行对应算法修复的执行流程，且每一修复对象执行完算法修复的流程后均需要进行人工视觉达标判断，在达标后执行一下修复对象的算法修复，在未达标时返回本修复对象进行再次算法修复，直至人工视觉达标判断为修复达标时执行下一修复对象的算法修复；在所有修复对象执行完成且判断为修复达标后输出对应类型文物的修复评估结果；

　　12、修复评估结果记录每一类型文物在各修复对象执行算法修复的返回执行次数以及所应用的修复算法；

　　13、捕捉待分析修复对象在同一修复事件子集合中的历史事件记录的所有类型修复算法存储至第一算法集合，对第一算法集合中第i类型修复算法提取对应历史事件记录的平均返回执行次数d0i，d0i＝(1/ni)∑d0i，其中d0i表示同一修复事件子集合中针对同一待分析修复对象且执行第i类型修复算法所对应不同历史事件记录的返回执行次数，ni表示同一修复事件子集合中同一待分析修复对象且执行第i类型修复算法对应的历史事件总数；

　　15、计算各待分析修复对象记录每一类型修复算法的执行环节返回率ui，i≤m，m表示待分析修复对象在第一算法集合中记录的修复算法类型总数；

　　16、执行环节返回率越小说明该待分析修复对象对应的修复算法越有效、越精确；

　　17、标记第i类型修复算法对应历史事件记录的修复阶段，修复阶段是指对应待分析修复对象开始执行算法修复到下一修复对象开始执行算法修复前的执行周期；提取第i类修复算法对应修复阶段中文物执行病害标注对应的待分析修复对象图像面积q1i以及文物显示的整体图像面积q0i，并获取在第i类修复算法对应修复阶段针对待分析修复对象被标记为有效修复的图像面积q1i和被标记为多次修复的图像面积q2i；

　　18、有效修复是指病害标注的待分析修复对象在修复阶段中第一次执行算法修复后的图像在剩余修复阶段中不变，多次修复是指病害标注的修复对象在修复阶段中第一次执行算法修复后的图像在剩余修复阶段中改变；利用公式：ai＝(q1i/q0i)×(q1i/q2i)；计算第i类型修复算法的修复系数ai；

　　19、修复系数越大说明在修复阶段对应修复算法针对病害标注的修复效率越高以及整体修复成果越好；

　　20、提取同一修复事件子集合中各待分析修复对象对应第i类型修复算法的修复系数ai和执行环节返回率ui，计算修复事件子集合中各待分析修复对象对应第i类型修复算法的评估指数ri，ri＝e1×ai+e2×(1/ui)；

　　21、基于评估指数，对待分析修复对象的m个修复算法进行由大到小的排序，选取序列第一的修复算法为对应待分析修复对象在所处修复事件子集合中的最优修复算法。

　　22、通过对修复算法的执行环节返回率和修复系数进行分析，可有效的基于智能数据来实现在大量文物进行溯源修复过程中的算法选择困难，减少了人为判断算法优劣带来的误差以及人力压力，提高应用人工智能进行文物修复的精确智能化和高效便捷性。

　　24、提取记录PG电子最优修复算法对应的待分析修复对象，以及待分析修复对象所处的修复事件子集合和文物类型；

　　25、将文物类型作为溯源特征对的溯源目标，修复事件子集合记录的修复流程及流程中的修复对象作为溯源特征对的溯源线索，以及待分析修复对象的最优修复算法作为溯源特征对的溯源结果，构成每一待分析修复对象的溯源特征对；

　　26、对于未标记为待分析修复对象的其他文物，构建以文物类型为溯源目标、修复对象的修复算法为溯源结果的溯源特征对。

　　28、当文物类型为不记录待分析修复对象的溯源特征对时，提取新增文物对应的修复对象进行对应溯源特征对记录的溯源结果进行匹配预警；

　　29、当文物类型为记录待分析修复对象的溯源特征对时，确定新增文物的类型以锁定溯源目标，提取相同溯源目标记录的溯源特征对，并匹配相同溯源线索的溯源特征对作为最终匹配特征对，输出最终匹配特征对中的溯源结果为对应新增文物包含修复对象的最优修复算法，并进行预警；

　　30、提取实时匹配预警的最优修复算法对应的所有历史事件，获取历史事件中记录对应待分析修复对象实施修复算法的评估指数，选取评估指数最小值作为对应修复对象实施最优修复算法的评估指标；并计算实时评估指数，若实时评估指数大于等于评估指标，则继续监测；若实时评估指数小于评估指标，则标记修复事件为特殊修复事件；

　　31、在特殊修复事件记录次数大于阈值时，输出响应信号对溯源特征对进行预警响应。

　　32、一种基于人工智能的文物修复溯源系统，系统包括历史事件提取模块、待分析修复对象确定模块、最优修复算法分析模块、溯源特征对构建模块、匹配预警模块和实时修复校验模块；

　　34、待分析修复对象确定模块用于确定修复事件子集合中存在算法差异的修复对象为对应类型文物的待分析修复对象；

　　37、匹配预警模块用于当新增文物需进行修复时，查找文物类型以及包含修复对象种类，并进行溯源特征对的匹配预警；

　　39、进一步的，最优修复算法分析模块包括修复流程确定单元、修复评估结果记录单元、平均返回执行次数计算单元、执行环节返回率计算单元、修复系数计算单元和评估指数计算单元；

　　41、修复评估结果记录单元用于记录每一类型文物在各修复对象执行算法修复的返回执行次数以及所应用的修复算法；

　　42、平均返回执行次数计算单元用于第一算法集合中各类型修复算法提取对应历史事件记录的平均返回执行次数；

　　43、执行环节返回率计算单元用于计算各待分析修复对象记录每一类型修复算法的执行环节返回率；

　　45、评估指数计算单元用于计算修复事件子集合中各待分析修复对象对应各型修复算法的评估指数，基于评估指数，对待分析修复对象的修复算法进行由大到小的排序，选取序列第一的修复算法为对应待分析修复对象在所处修复事件子集合中的最优修复算法。

　　46、进一步的，溯源特征对构建模块包括溯源目标确定单元、溯源线索归纳单元、溯源结果输出单元和溯源特征对输出单元；

　　48、溯源线索归纳单元用于修复事件子集合记录的修复流程及流程中的修复对象作为溯源特征对的溯源线、溯源结果输出单元用于将待分析修复对象的最优修复算法作为溯源特征对的溯源结果，

　　50、溯源特征对输出单元用于构建以文物类型为溯源目标、修复对象的修复算法为溯源结果的溯源特征对。

　　52、1、本发明通过不同类型文物的修复对象进行区别划分，解决了在文物修复事件中修复对象繁杂多样、不好归纳的病痛；为后续数据处理分析打下基础；

　　53、2、本发明通过对归纳后的修复对象进行历史执行修复算法的分析，利用数据处理分析方式，筛选出能够有效反映出修复对象最高效率下对应的修复算法作为最终对应类型及修复流程下的该修复对象的修复算法，使得场景匹配较为明确，并且在确定修复算法后可以有效应用到后续增加文物修复事件中，可有效的基于智能数据来实现在大量文物进行溯源修复过程中的算法选择困难，减少了人为判断算法优劣带来的误差以及人力压力，提高应用人工智能进行文物修复的精确智能化和高效便捷性。

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