【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及計算機視覺與自然語言處理，具體為基于圖像與文字的多模態識別算法。
技術介紹
1、在文物保護和識別的傳統技術中，狀態監測和保護主要依賴于人工操作。文物的狀態由人工進行記錄、檢查和評估，通常通過直接觀察文物的表面變化，如顏色褪色、裂紋產生、形狀變形等。然而，人工檢查不僅效率低下，且受限于觀察者的經驗和主觀判斷，難以保證文物狀態監測的精準性和連續性。在復雜的文物保護場景下，尤其是文物搶救性發掘的過程中，人工檢測往往存在遺漏或延誤，無法及時、準確地捕捉文物的微小變化，可能導致文物的進一步損壞。
2、隨著科技的發展，智能化的文物保護系統逐步引入。當前的技術方案大多依賴于圖像處理或文字描述的單一模態信息來進行文物的監測和識別。然而，單模態的信息通常難以全面反映文物的實際狀態。以圖像處理為例，盡管可以捕捉文物的顏色、形狀和紋理特征，但在面對復雜場景或文物表面細節時，僅依靠圖像難以提供全面的狀態評估。而文字描述的方式則更多依賴于人工標注，缺乏動態監測能力，不能及時反映文物在保護過程中所發生的變化。
3、此外，智能化操作過程中，單一模態數據難以捕捉文物在環境變化下的多維特征，尤其是在文物長時間暴露于外部環境時，顏色褪變、細微裂紋和形狀變形等情況難以通過單一數據源進行綜合評估。因此，如何融合多模態數據(包括圖像和文字)來提升文物保護的智能化水平，成為當前技術亟需解決的問題。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供基于圖像與文字的多模態識別算法，具備高精度的文物
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：基于圖像與文字的多模態識別算法，包括如下步驟：
3、s1、采集與預處理數據：通過高清攝像頭同步采集文物圖像和對應的文字標簽信息，并進行去噪、增強和ocr識別處理，生成標準化數據，作為后續特征提取的輸入；
4、s2、提取多維特征：基于s1生成的標準化數據，經多模態特征提取算法，對其顏色、形狀和紋理特征提取，生成多模態特征向量；
5、s3、融合特征向量：基于s2生成的多模態特征向量，經多模態特征融合算法，將其與文字特征加權融合，生成綜合特征向量；
6、s4、評估文物狀態：基于s3生成的綜合特征向量和歷史狀態數據，經文物狀態評估算法進行深度學習推理，生成文物狀態評估值和恢復指標；
7、s5、輸出與反饋評估結果：將s4生成的文物狀態評估結果整合為評估報告，并經反饋機制動態調整采集參數，優化文物保護效果和數據采集流程。
8、優選的，所述s1步驟包括以下子步驟：
9、s1.1同步采集圖像和文字信息：通過高清攝像頭同步采集文物的二維圖像信息和對應的文字標簽信息；所述圖像信息為rgb格式，文字標簽信息為高分辨率圖像；s1.2數據去噪與增強：基于s1.1生成的原始數據，對圖像和文字數據進行去噪處理，采用中值濾波去除圖像噪點；通過對比度增強和伽馬校正技術提升圖像的清晰度和可見性；s1.3?ocr文字識別：基于s1.2處理后的文字數據，通過ocr技術進行字符識別，將圖像中的文字信息轉換為可編輯的文本數據；s1.4數據標準化：對s1.3得到的圖像和文字數據進行標準化處理，包括尺寸統一、顏色空間轉換和格式標準化；生成的標準化數據將作為s2中多模態特征提取的輸入。
10、優選的，所述s2包括以下子步驟：
11、s2.1顏色特征提取：基于s1生成的標準化圖像數據，對其進行顏色直方圖分析，計算每個通道的顏色分布特征，生成顏色特征向量c(i)；其表達為：其中，pi表示圖像中每個顏色通道的像素值，ii表示顏色直方圖的頻率分布；s2.2形狀特征提取：對s1生成的標準化圖像數據，采用邊緣檢測算法識別物體邊緣，并結合霍夫變換進行形狀分析，生成形狀特征向量s(i)；其表達為：其中為圖像的梯度運算結果，用于識別邊緣特征和進行形狀分析；s2.3紋理特征提取：基于s1生成的標準化圖像數據，采用gabor濾波器進行紋理分析，生成紋理特征向量t(i),其表達為：t(i)＝i*gθ,λ,ψ,其中*表示卷積操作，gθ,λ,ψ為gabor濾波器的參數集，包括方向θ、波長λ和位移ψ；s2.4多模態特征向量生成：將s2.1至s2.3提取的顏色特征向量、形狀特征向量和紋理特征向量進行組合，最終生成多模態特征向量ffeature(i)，其表達為：ffeature(i)＝[c(i),s(i),t(i)]。
12、優選的，所述s3包括以下子步驟：
13、s3.1加載多模態特征向量：基于s2生成的多模態特征向量ffeature(i)作為輸入；s3.2加載文字特征向量：加載文字描述信息所生成的文字特征向量t；s3.3設定特征權重：根據文物識別的具體需求和不同特征的重要性，為多模態特征向量和文字特征向量設定不同的權重值wc,ws,wt；顏色特征權重wc反映顏色在文物狀態評估中的影響程度；形狀特征權重ws用于確定文物的形狀完整性；紋理特征權重wt用于評估文物的表面狀態和質地變化；s3.4計算綜合特征向量：通過多模態特征融合算法，將
14、s3.1中的多模態特征向量ffeature(i)和s3.2中的文字特征向量t進行加權融合，生成綜合特征向量ffused，其表達為：
15、ffused＝wc·c(ffeature)+ws·s(ffeature)+wt·t(ffeature)
16、s3.5輸出綜合特征向量：返回加權融合后的綜合特征向量ffused，用于s4的文物狀態評估步驟。
17、優選的，所述s4包括以下子步驟：
18、s4.1輸入綜合特征向量和歷史狀態數據：將s3生成的綜合特征向量ffused，作為當前文物狀態的輸入，同時加載歷史文物狀態數據h，用于對比分析；歷史狀態數據包含文物在不同時期的特征記錄，用于判斷當前狀態的變化情況；s4.2狀態變化檢測：計算當前綜合特征向量ffused與歷史狀態數據h之間的差異評估狀態變化；其表達為：d＝ffused-h,其中d用于衡量文物在顏色、形狀和紋理特征上的變化，反映文物是否出現損壞、褪色或表面磨損情況；s4.3狀態評估模型推理：將s4.1的綜合特征向量ffused和歷史狀態數據h輸入到深度學習模型m中，進行狀態評估推理；深度學習模型m基于多層感知器，綜合分析多模態特征，生成文物狀態評估值e，其表達為：e＝m(ffused,h),評估值e是對文物當前狀態的量化結果；s4.4計算恢復指標：根據狀態評估值e生成恢復指標r,評估文物的恢復程度和保護效果；其表達為：r＝recoveryindicator(e,d),恢復指標r綜合評估值e和狀態差異d，顯示文物整體恢復狀態、恢復速率和潛在風險；s4.5輸出評估結果：將評估值e和恢復指標r作為評估結果輸出，生成文物狀態評估報告。
19、優選的，所述s5包括以下本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于圖像與文字的多模態識別算法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于圖像與文字的多模態識別算法，其特征在于，所述S1步驟包括以下子步驟：
3.根據權利要求2所述的基于圖像與文字的多模態識別算法，其特征在于，所述S2包括以下子步驟：
4.根據權利要求3所述的基于圖像與文字的多模態識別算法，其特征在于：所述S3包括以下子步驟：
5.根據權利要求4所述的基于圖像與文字的多模態識別算法，其特征在于：所述S4包括以下子步驟：
6.根據權利要求5所述的基于圖像與文字的多模態識別算法，其特征在于：所述S5包括以下子步驟：
7.根據權利要求4所述的基于圖像與文字的多模態識別算法，其特征在于：所述S4.3步驟進一步包括以下子步驟：
【技術特征摘要】
1.基于圖像與文字的多模態識別算法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于圖像與文字的多模態識別算法，其特征在于，所述s1步驟包括以下子步驟：
3.根據權利要求2所述的基于圖像與文字的多模態識別算法，其特征在于，所述s2包括以下子步驟：
4.根據權利要求3所述的基于圖像與文字的多模態識別算法，其特征在于...
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