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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种文物碎片精细分类方法、系统、介质、设备及终端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：CN116051907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310171272.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种文物碎片精细分类方法、系统、介质、设备及终端是由王毅;郑宏志;王智波;闫小婕;李启航设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文物碎片精细分类方法、系统、介质、设备及终端在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉中的图像处理技术领域，公开了一种文物碎片精细分类方法、系统、介质、设备及终端，通过基于样式的生成式对抗网络对现有秦俑碎块数据集进行数据增强；构建递归门控卷积自调节网络模型，在模型的特征提取层设计扩展邻域注意力机制，通过对秦俑碎块的轮廓线、厚度、曲率的物理特征以及颜色、纹理的文化特征进行局部注意力增强；在卷积层设计递归门控卷积，通过高阶空间交互对碎块的物理特征与文化特征进行联合学习，进而实现文物碎片的精细分类。本发明提供的文物碎块精细分类方法，可以有效提取文物碎块的复杂视觉外观特征，实现与部分特征缺失的联合解译，从而进行精细分类，为文物数字化保护与复原提供有效途径和手段。

本发明授权一种文物碎片精细分类方法、系统、介质、设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种文物碎片精细分类方法，其特征在于，文物碎片精细分类方法包括：通过基于样式的生成式对抗网络对现有秦俑碎块数据集进行数据增强；构建递归门控卷积自调节网络模型做为主干网络，在模型的特征提取层设计扩展邻域注意力机制，通过对秦俑碎块的轮廓线、厚度、曲率的物理特征以及颜色、纹理的文化特征进行局部注意力增强；在卷积层设计递归门控卷积，通过高阶空间交互对碎块的物理特征与文化特征进行联合学习，增强分类网络对文化特征和物理特征联合解译的能力，进而实现文物碎片的精细分类； 文物碎片精细分类方法包括以下步骤： 步骤一，将破碎佣体碎块进行数字化处理和数据增强，构建样本数据库； 步骤二，构建基于扩展邻域注意力机制的递归门控卷积自调节网络； 步骤三，下采样：将输入下采样到原始空间分辨率的四分之一并通过DiNATransformer编码器提取并发送特征信息； 步骤四，特征图被下采样到其空间大小的一半，并在级别之间的通道中加倍，获取更多全局背景； 步骤五，计算阈值：根据得到的权重和特征向量，进行注意力计算； 步骤六，门控卷积gnConv实现一阶空间交互和高阶空间交互； 步骤七，特征信息传入由全局平均池化、随机失活神经元函数和全连接层构成的RegHead输出层进行文物碎块的分类； 步骤一中，StyleGAN采用AdaIN机制的方式添加噪声，公式如下： 式中，xi为内容特征，y表示风格特征，μ和σ分别表示输入特征图xi的平均差和标准差；对输入特征图应用实例归一化后，StyleGAN利用风格信息对每个归一化空间特征图执行缩放，添加偏置； 确定数据的中间变量w，对w使用截断技巧，计算其他所有点到w的距离；对每个距离按照统一标准进行压缩，将数据点聚拢，使中间向量的空间分布控制在近似正态分布的空间，同时不改变点与点之间的距离关系，公式如下： 式中，w是映射网络mapping的输出，是训练生成的中间向量w的均值，w′是生成网络的输入，ψ是截断系数；系数越大，潜在空间W密度越大；潜在向量空间越小，系统找到最佳中间向量w′的速度越快；通过对每个级别使用不同的ψ，模型控制每个级别上的特征值与平均特征值的差异量； 训练方式使用渐进式训练步骤，生成器和判别器两者渐进训练的模式使得生成器学习到不同尺度具有的特征；通过StyleGAN实现将原有秦俑碎块数据集按照1：10的比例进行数据集增强扩充，得到包含秦俑碎片的图像数据集； 文物碎块的数字化处理是将破碎佣体碎块实物进行特征提取后转化成计算机能够处理的数据格式，特征提取过程包括碎块拍摄、数据预处理和数据增强步骤；数字化处理完成后根据视觉外观特征进行分类，并标注对应标签，构建文物样本数据库；数据预处理包括归一化处理、裁剪处理；数据增强采用StyleGAN通过对碎片风格的多特征融合实现； 步骤二中，将扩展邻域注意力机制融入到RegNet网络中，通过对秦俑碎块的物理以及文化特征进行局部注意力增强，实现特征显著碎块分类； 步骤三中，将输入图像通过一系列卷积层来提取特征映射，然后将DiNA机制应用于特征图，以计算图像中每个像素的重要性。

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