(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210928027.1 (22)申请日 2022.08.03 (71)申请人 洛阳师范学院 地址 471934 河南省洛阳市伊滨区吉庆路6 号洛阳师范学院 (72)发明人 沈家全　张永新　徐成路　李德光　 张斌斌　徐国梁　马友忠　张之敏　 申赫　 (74)专利代理 机构 北京睿智保诚专利代理事务 所(普通合伙) 11732 专利代理师 杜娟 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06F 30/27(2020.01) G06T 5/00(2006.01)G06T 5/20(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于数字孪生的文物复原方法、 系统及 可存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种基于数字孪生的文物复 原方法、 系统及可存储介质， 属于数字建模技术 领域， 包括： 获取多尺度物理图像信息， 对物理图 像信息进行处理， 得到数字特征信息， 根据数字 特征信息生成信息库； 分别构建扩增模型以及构 建迁移模型， 对信息库进行更新； 根据更新后的 信息库， 构建目标文物的神经网络模型； 获取目 标文物的特征元信息， 将目标文物的特征元信息 输入至神经网络模型中， 输出目标文物虚拟模 型， 实现对目标文物的复原。 本发明不仅能够避 免直接修复可能导致的 “二次损害 ”的风险， 还可 为文物的保护、 研究和展示提供必要的数字资 源。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115187731 A 2022.10.14 CN 115187731 A 1.一种基于数字 孪生的文物复原方法， 其特 征在于， 包括： S100： 获取多尺度物理图像信息， 对所述物理图像信息进行处理， 得到数字特征信息， 根据所述数字特 征信息生成信息库； S200： 构建扩增模型， 对所述数字特征信息进行不平衡分析， 根据不平衡分析结果， 对 所述信息库进行扩增处 理， 更新所述信息库； S300： 构建迁移模型， 对所述数字特征信息进行稀缺分析， 根据稀缺分析结果， 对所述 信息库进行相应的迁移处 理， 更新所述信息库； S400： 根据更新后的信息库， 构建目标文物的神经网络模型； S500： 获取目标文物的特征元信息， 将所述目标文物的特征元信息输入至所述神经网 络模型中， 输出目标文物 虚拟模型。 2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的文物复原方法， 其特征在于， 所述S100包 括： S110： 使用多个传感器采集多尺度的物理图像信息； S120： 通过光纤将传感器采集的物理图像信息集中送入数据帧网关， 进行信息建模； S130： 将物理图像信息抽象成数字信息， 提取 数字特征信息； S140： 根据所述数字特 征信息生成信息库。 3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的文物复原方法， 其特征在于， 所述S200包 括： S210： 随机 选取数字特征信息作为少数类样本； S220： 构建扩增模型， 将所选取少数类样本输入至扩增模型中， 输出以少数类样为中心 的空间超球 体形态的邻域信息； S230： 进行不平衡分析， 判断所有构建的邻域是否包含所有少数类样本， 若否则不需要 扩增， 若是， 则； S240： 依据邻域所含少数类样本的数量确定所有邻域的权 重； S250： 依据每个邻域的权重以及目标不平衡数据集中的少数类样本与多数类样本的差 值确定每 个邻域需要合成新样本的数量； S260： 对每个邻域合成新样本， 将少数类样本的数量扩充至与多数类样本的数量， 并更 新所述信息库。 4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的文物复原方法， 其特征在于， 所述S300包 括： S310： 将所述信息库的数字特 征信息进行分组； S320： 构建迁移模型， 将多个分组信息输入至所述迁移模型， 输出对于每个数字特征信 息， 查找分组中包 含该数字特征信息对应的物理图像信息数量； S330： 进行稀缺分析， 确定对应的物理图像信息数量小于第一数量阈值的数字特征信 息， 标记为稀缺特 征信息； S340： 将稀缺特 征信息迁移至对所述信息库， 并更新所述信息库。 5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的文物复原方法， 其特征在于， 所述S400包 括： S410： 将更新后的信息库划分为样本集以及训练集；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115187731 A 2S420： 通过样本集构建神经网络模型； S430： 通过训练集对所述神经网络模型进行训练， 得到优化后的神经网络模型。 6.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的文物复原方法， 其特征在于， 还包括对所 述输出的目标文物 虚拟模型通过图像增强或均值滤波处 理进行优化。 7.一种利用权利要求1 ‑6任一项所述的一种基于数字孪生的文物复原方法的文物复原 系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取多尺度物 理图像信 息， 对所述物 理图像信 息进行处理， 得到数字特 征信息， 根据所述数字特 征信息生成信息库； 第一构建模块， 与所述获取模块连接， 用于构建扩增模型， 对所述数字特征信 息进行不 平衡分析， 根据不平衡分析 结果， 对所述信息库进行扩增处 理， 更新所述信息库； 第二构建模块， 与所述获取模块连接， 用于构建迁移模型， 对所述数字特征信 息进行稀 缺分析， 根据稀缺分析 结果， 对所述信息库进行相应的迁移处 理， 更新所述信息库； 第三构建模块， 与所述第一构建模块以及所述第二构建模块连接， 用于根据更新后的 信息库， 构建目标文物的神经网络模型； 输出模块， 与所述构建模块连接， 用于获取目标文物的特征元信 息， 将所述目标文物的 特征元信息输入至所述神经网络模型中， 输出目标文物 虚拟模型。 8.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令， 其特 征在于， 所述计算机可读指 令被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的基于数字 孪生的文物复原方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115187731 A 3