基于人工智能的卷积神经网络在图像识别与西南传统工艺传承中的应用

《Scientific Reports》：Application of artificial intelligence-powered CNN in image recognition and inheritance of southwest traditional crafts

　　

摘要

西南传统工艺由于纹理复杂、尺度多变以及专用数据缺乏，面临识别挑战。本研究提出了尺度卷积细化注意力融合网络（SW?CraftNet），该网络集成了多尺度特征和双注意力机制。基于公开的中国非物质文化遗产图像数据集，构建了一个涵盖西南传统工艺五大类和二十个子类的专用细化数据集，以补充领域专用数据资源。设计了一个多尺度特征融合模块，以平衡宏观构图与微观刺绣。此外，引入通道 - 空间注意力机制，以自适应地增强关键文化特征。实验结果表明，该模型在中国非物质文化遗产图像数据集上达到了 96.83% 的准确率。该性能优于 ResNet50 等主流架构，在苗绣和漆器等复杂类别中显示出竞争力。所提出的模型支持工艺图像的高精度分类和检索，从而为非物质文化遗产的数字化存档提供了技术基础。这些发现有效促进了技术与民族文化的有效融合。