[发明专利]一种青铜器识别系统

说明书

本发明属于青铜器识别技术领域，尤其是一种青铜器识别系统，现提出如下方案，其包括前端模块和后端模块，所述后端模块包括数据集建立模块、图像处理模块、训练模块和测试结果模块，前端模块包括网站搭建、手机APP段界面展示；数据集建立模块用于收集并构建古代青铜器数据集；图像处理模块对图像进行初步筛选和分类训练模块应用CNN算法实现深度学习，利用Resnet50网络模型对青铜器数据集进行训练测试结果模块用于对测试集结果进行测试。本发明以古代青铜器为标识样本，充分利用基于深度学习的图像识别技术将其数字化、信息化，研发出一款具有高准确性、高运算性和普适性的青铜器年代自动识别系统，实现对青铜器年代的快速鉴别。

技术领域

本发明涉及青铜器识别技术领域，尤其涉及一种青铜器识别系统。

背景技术

传统的辨识法，都是通过青铜器的器型、纹饰、铭文(很多青铜器上没有)、锈蚀等方面的特征辨别。但青铜器的器型和纹饰在不同的历史时期均有各自不同的特点和差异，只要够识别出青铜器的器型和其上的纹饰，并与事先的各时期青铜器器型纹饰的标准件进行参照对比，绝大部分情况下就能够判断出青铜器的年代和真伪。然而因每一个时期青铜器的器型和纹饰种类繁多，标准件数目数不胜数，这使得准确辨别青铜器的年代成为一个极富有挑战性的课题。更何况通过人力查找资料进行比对，不仅出错率高而且效率极低，判断得出的结论很容易出错。

虽然当今运用科学仪器的分析方法也被引入了文物鉴定的领域，如碳十四检测法已被广泛地应用于断代领域，但由于青铜器的构成特性及当前仪器检测技术水平的限制，仍有很多青铜器的年代无法直接判断，仍需要耗费大量的人力、财力和精力，且很容易受限于鉴别者个体的知识储备，导致器物断代的差异较大，形成了各种讹误现象，这严重阻碍了历史等有关学科的研究。

发明内容

本发明的目的是为了解决青铜器的构成特性及当前仪器检测技术水平的限制，仍有很多青铜器的年代无法直接判断，仍需要耗费大量的人力、财力和精力，且很容易受限于鉴别者个体的知识储备，导致器物断代的差异较大，形成了各种讹误现象的缺点，而提出的一种青铜器识别系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种青铜器识别系统，包括前端模块和后端模块，所述后端模块包括数据集建立模块、图像处理模块、训练模块和测试结果模块，前端模块包括网站搭建、手机APP段界面展示；

数据集建立模块用于收集并构建古代青铜器数据集；

图像处理模块对图像进行初步筛选和分类；

训练模块应用CNN算法实现深度学习，利用Resnet50网络模型对青铜器数据集进行训练；

测试结果模块用于对测试集结果进行测试。

优选的，所述数据集建立模块包括数据采集单元和图像采集单元，数据采集单元用于将文字数据进行采集录入，图像采集单元用于将图像进行采集录入。

优选的，所述图像处理模块包括图像筛选单元和图像分类单元，图像筛选单元用于对图像进行筛选，按照年代不同、种类不同、尺寸不同进行筛选，图像分类单元用于将不同类型的图像进行分类。优选的，所述训练模块，应用CNN算法实现深度学习，利用Resnet50网络模型对青铜器数据集进行训练。

优选的，所述网站搭建包括网站主页展示单元、青铜器识别专栏、博客专栏、藏品展示专栏、法律法规界面、新闻资讯专栏、青铜器鉴别交流单元。

优选的，所述网站主页展示单元分设新闻咨询、博客专栏、藏品展示、文创商城、青铜器鉴别、法律咨询和联系栏。

优选的，所述青铜器识别专栏包括器型识别、断代识别、真伪识别，通过建立基于卷积神经网络的图像识别技术，识别青铜器的外观形制、表面纹饰，鉴定它们的真伪、器型以及各自的应用年代，基于卷积神经网络的青铜器器型、年代、真伪鉴别模型。