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基于分组LSTM与CNN的青铜器锈蚀类别智能标识方法

Intelligent identification method of bronze rust category based on grouping LSTM and CNN

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青铜器锈蚀标识在青铜器保护修复中具有重要作用.目前,青铜器锈蚀标识以人工标识为主,但是,由于该青铜器锈蚀较为混杂,不易识别,也会因个人经验差异出现标注不一致等问题.因此,该文提出了一种青铜器锈蚀智能标识方法,即基于分组LSTM与CNN的标识方法(multi-group LSTM and CNN,MGLC).该方法对青铜器高光谱图像设计了一种端到端的网络,该网络在CNN网络的基础上引入了多分组策略的LSTM网络,CNN网络可以提取丰富的空间信息,多分组策略的LSTM可以探索光谱的上下文信息,MGLC网络有效地结合了青铜器高光谱图像的空间信息和光谱信息.实验表明,该方法在青铜器锈蚀类别的智能标识中具有良好的效果.

王珺、孙进越、俞凯、刘成、吴晨、陈有路、胡琦瑶

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西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127

陕西省丝绸之路文化遗产数字化保护与传承协同创新中心,陕西西安710127

西北大学文化遗产学院,陕西西安710127

西安市文物保护考古研究院,陕西西安710054

咸阳博物院,陕西咸阳712000

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青铜器锈蚀类别标识 青铜器高光谱图像 LSTM 多分组策略

国家重点研发计划陕西省科技计划重点项目西安市智能感知与文化传承重点实验室

2020YFC15220012021ZDLGY15-062019219614SYS011CG033

2021

西北大学学报(自然科学版)
西北大学

西北大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.35
ISSN:1000-274X
年,卷(期):2021.51(5)
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