不可移动文物健康监测及智慧利用
湖南省工程研究中心
中长期发展规划
（一）建设目标
工程中心以不可移动文物为研究对象，通过考察文物遗产及其保护情况，提取研究价值高的遗产，聚焦不可移动文物云平台构建、健康模型与AI预警、不可移动文物大数据智慧应用3个重点方向，盘活与利用好传统古村落资源。工程中心重点围绕不可移动文物云平台数据采集、云监测与云检测、活化智慧化利用等工程技术应用，开展不可移动文物科普、教育培训与公众传播等文化传播，制定地方性不可移动文物保护技术标准，努力实现科学研究、成果应用与产业化相结合，并不断提高科技创新支撑能力与打造科技人才智库，加快不可移动文物修缮保护人才队伍和创新团队建设。不可移动文物健康监测及智慧利用湖南省工程研究中心建设目标如图1.1所示。
图1.1 不可移动文物健康监测及智慧利用湖南省工程研究中心建设目标
技术路径一：全要素智能检测
基于不可移动文物材料和结构力学性能，深度学习网络模型的自动检测算法，结合智能无损检测技术和结构动力学特性智能检测系统，搭建不可移动文物智能检测系统，如图1.2所示，通过基于实时输出、时频特性的智能诊断系统精准识别不可移动文物病害，获取关键剖面的即时病害图谱，为多角度深入剖析不可移动文物损伤机理和材料性能退化提供技术支持。
图1.2 全要素智能检测技术路线图
技术路径二：全寿命智能监测
基于节点温度传感器采集、环境温湿度传感器节点、位移传感器节点、倾角传感器节点、加速度传感器节点、振弦式传感器节点等硬件系统，搭建基于无线传感器网络开发不可移动文物全寿命周期智能监测系统，如图1.3所示，探测全寿命周期内不可移动文物周边温度、湿度、空气成分、风荷载、振动加速度、水平向位移、地震响应等关键参数，实时传输至监测平台，为创建多因素耦合下不可移动文物AI预警模型提供技术参数。
图1.3 全寿命智能云监测技术路线图
技术路径三：虚拟现实数据融合
基于激光扫描仪和无人机摄影测量分别获取点云和影像数据，将两种数据进行融合形成多源异构点云，采用点云滤波算法对融合数据进行处理。基于多源异构点云数据搭建不可移动文物几何模型和虚拟展示系统，如图1.4所示，实现集合视觉、听觉、触觉三位一体的地理信息虚拟现实三维场景，提高不可移动文物复现真实、临场体感的效果。
图1.4 虚拟现实数据融合技术路线图
技术路径四：AI预警模型
基于不可移动文物仿真模型，利用串联卷积神经网络深度学习方法建立多因素影响下不可移动文物智能预测模型，如图1.5所示，可以实现对环境侵蚀及荷载作用下不可移动文物材料与结构性能退化趋势进行智能预判，且不断借助样本案例数据库典型工况进行自我训练学习，提高智能预测模型预警精准度，实现不可移动文物结构损伤精准定位及残值寿命智能预测，并提前对不可移动文物出现病害及异常状态进行筛查，满足海量实时行为数据的预警需求。
图1.5 AI预警模型技术路线图
技术路径五：AI修复设计
通过地面三维激光扫描仪、无人机等设备获取地面点云数据和影像数据，分别对所采集影像和点云数据进行处理后，将影像密集点云与地面点云数据通过算法进行精准配准，如图1.6所示，再以地面点云数据为实验数据采用基于区域增长的分割方法对点云数据进行分割，利用边缘提取算法检测出点云缺损区域内部边缘，然后根据点云缺损区域边缘生成边缘块，在分割后同质区域上进行缺损边缘块的最优相似块搜索，复制相似度最高的块至缺损区域，完成边缘块的补全，实现AI修复设计。
图1.6 AI修复设计技术路线图
技术路径六：智能建造智慧运维
通过数字图像、虚拟现实和互联网等技术组合运用，将不可移动文物营造技艺转换成可再生的数字化形态，使不可移动文物营造技艺不受时间、空间的限制，从物理空间拓展到三维数字化信息中，并与建模软件、设计软件、智能建造装置无缝对接，实现大数据资源信息的快速检索与高效利用。构建不可移动文物大数据智慧运用平台，如图1.7所示，建立不可移动文物环境、地理位置、结构空间布局、砖木造型、石刻、建造工艺等基因图谱，整合湖南传统村落历史文化、地理环境、不可移动文物、摩崖石刻、营造技艺等数字资源，集成传统村落资源信息管理、数据分享、保护规划、修缮设计、构件加工功能。同时以数字化途径解析不可移动文物，将历史内涵和物理属性，开展保护规划、修缮设计、立面改造、特色构件打印制造等工作。
图1.7 智能建造智慧运维技术路线图
表1.1 建设目标
内容 | 文物云平台构建 | 文物健康模型与AI预警 | 文物大数据智慧应用 |
1-2年 | 研发投入 | ①依据政府和学校配套支持资金，投入600万用于工程中心软、硬件设施建设，配套科研设施能满足日常科研运作。 ②组建一支全年在岗8个月以上专职研发队伍51人，高级职称34人（占66.7 %），博士30人（占58.8%）。 |
技术成果产出 | ①不可移动文物病害云图库； ②不可移动文物结构云检测、云监测关键技术； ③不可移动文物数据云采集关键技术。 | 不可移动文物病害智能识别与诊断技术。 |
|
发表与文物健康监测及智慧利用相关学术论文9篇，申报可产业化发明专利3项，获得实用新型专利授权5项，为相关企业创造经济效益3000万元，获取省级科技成果三等奖或以上1项。 |
人才培养 | 培育不可移动文物健康监测及智慧利用领域的战略复合型科技人才、学术带头人、技能型人才和科技管理人才20人，建设具有国际视野、学科交叉、梯队合理的湖南省文物健康监测及智慧利用高水平创新团队1个，联合培养研究生10人，培养掌握不可移动文物营建技术的建筑技术工人和农村建筑工匠2000人。 |
2-5年 | 研发投入 | ①依据政府和学校配套支持资金，继续投入500万用于本申请工程中心软、硬件设施升级改造，配套科研设施达到国内先进水平； ②继续壮大研发队伍，新增专职研发人员10人，包含文物健康监测及智慧利用领域科技创新团队1个或拥有博士学位的本领域高精尖人才3人。 |
技术成果产出 | ①不可移动文物虚拟现实三维模型； ②石刻遗产数字化保护及应用。
| ①不可移动文物材料性能退化计算模型及残值评估； ②不可移动文物材料本构模型及有限元仿真技术。 | 防霉、防侵蚀、防风化等复合材料涂层关键技术。
|
发表与文物健康监测及智慧利用相关学术论文10-15篇，获得可产业化专利5-8项，出版专著1本，为相关企业创造经济效益1亿元，获取省级科技成果二等奖或以上1项。 |
人才培养 | 培育文物健康监测及智慧利用领域战略复合型科技人才、学术带头人、技能型人才和科技管理人才30人，联合培养研究生20人，培养掌握绿色营建技术的建筑技术工人和农村建筑工匠4000人。 |
5-10年 | 研发投入 | ①依据政府和学校配套支持资金，继续投入400万用于工程中心软、硬件设施建设，配套科研设施达到国内外先进水平； ②专职研发人员增加到80人，包含文物健康监测及智慧利用领域科技省级创新团队1个、省级学科带头人1人和拥有博士学位的本领域高精尖人才5人。 |
技术成果产出 |
| ①不可移动文物AI预警关键技术； ②不可移动文物AI修复关键技术。 | ①不可移动文物智能建造及智慧运维关键技术； ②不可移动文物无痕修复关键技术。 |
发表与文物健康监测及智慧利用相关学术论文10-20篇，形成可产业化专利8-10项，出版专著1本，为相关企业创造经济效益4亿，申报省部级科技成果奖一等奖及以上1项。 |
人才培养 | 立项文物健康监测及智慧利用领域的省级学术带头人2人、技能型人才30人、科技管理人才20人，联合培养研究生20人，培养掌握绿色营建技术的建筑技术工人和农村建筑工匠6000人。 |
1.第一阶段：1-2年的建设目标
（1）工作规划：人力和资金投入
①依据政府和学校配套支持资金，投入600万用于本工程中心软、硬件设施建设，配套科研设施能满足日常科研运作。
②组建一支全年在岗8个月以上专职研发队伍51人，其中高级职称占66.7 %，博士占58.8%。
③引进省外不可移动文物等领域高水平团队1个或具有博士学位的本领域高精尖人才3人。
（2）预期目标：技术成果产出
①不可移动文物病害云图库；
②不可移动文物病害智能识别与诊断技术；
③不可移动文物结构云检测、云监测关键技术；
④不可移动文物数据云采集关键技术。
（3）建设水平
发表与不可移动文物相关学术论文9篇，申报可产业化发明专利3项，获得实用新型专利授权5项，为相关企业创造经济效益3000万元，获取省级科技成果三等奖或以上1项。
（4）人才培养
培育不可移动文物保护领域的战略复合型科技人才、学术带头人、技能型人才和科技管理人才20人，建设具有国际视野、学科交叉、梯队合理的湖南省不可移动文物保护领域高水平创新团队1个，联合培养研究生10人，培养掌握不可移动文物信息自动化采集、病害检测、健康检测的技术工人和工匠2000人。
2.第二阶段：2-5年的建设目标
（1）工作规划：人力和资金投入
①依据政府和学校配套支持资金，继续投入500万用于本工程中心软、硬件设施升级改造，配套科研设施达到国内先进水平。
②继续壮大研发队伍，新增专职研发人员10人，包含不可移动文物领域科技创新团队1个或拥有博士学位的本领域高精尖人才3人。
（2）预期目标：技术成果产出
①不可移动文物材料性能退化计算模型及残值评估；
②不可移动文物材料本构模型及有限元仿真技术；
③不可移动文物虚拟现实三维模型；
④防霉、防侵蚀、防风化等复合材料涂层关键技术；
⑤石刻遗产数字化保护及应用。
（3）建设水平
发表与不可移动文物相关学术论文10-15篇，获得可产业化专利5-8项，出版专著1本，为相关企业创造经济效益1亿元，获取省级科技成果二等奖或以上1项。
（4）人才培养
培育不可移动文物保护领域的战略复合型科技人才、学术带头人、技能型人才和科技管理人才30人，联合培养研究生20人，培养掌握不可移动文物现场勘测技术工人和农村建筑工匠4000人。
3.第三阶段：5-10年的建设目标
（1）研发投入
①依据政府和学校配套支持资金，继续投入400万用于本工程中心软、硬件设施建设，科研条件达到国内先进。
②专职研发人员增加到80人，包含不可移动文物AI修复、智能建造及运维领域科技省级创新团队1个、省级学科带头人1人和拥有博士学位的本领域高精尖人才5人。
（2）技术成果产出
①不可移动文物AI预警关键技术；
②不可移动文物AI修复关键技术；
③不可移动文物智能建造及智慧运维关键技术；
④不可移动文物无痕修复关键技术。
（3）建设水平
发表与不可移动文物相关学术论文10-20篇，形成可产业化专利8-10项，出版专著1本，为相关企业创造经济效益4亿，申报省部级科技成果奖一等奖及以上1项。
（4）人才培养
立项不可移动文物保护领域的省级学术带头人2人、技能型人才30人、科技管理人才20人，联合培养研究生20人，培养掌握不可移动文物智能建造及修复领域内的技术工人和农村建筑工匠6000人。
（二）技术攻关任务
表1.2 技术攻关任务
内容 | 文物云平台构建 | 文物健康模型与AI预警 | 文物大数据智慧应用 |
全要素智能云检测 | 全寿命智能云监测 | 不可移动文物数据云技术 | 不可移动文物仿真模型构建与优化 | 不可移动文物劣化时空演变智能预测 | 不可移动文物AI预警模型 | AI修复设计 | 智能建造 及智慧运维 |
1-2年
| 关键 核心技术 | 深度学习复杂网络模型的自动检测算法 | 信息融合技术、故障诊断技术、结构损伤探测技术 | 深度融合多源异构数据技术 | 文物材料性能退化模型 | 不可移动文物劣化性能时空演变规律 | 串联卷积神经网络深度学习方法 | 云数据和影像数据融合技术 | 不可移动文物营造技艺可再生三维数字化技术 |
重大科技成果 | 不可移动文物云平台构建关键技术 |
方式 | 消化吸收再创新 |
2-5年 | 关键 核心技术 | 不可移动文物全要素数据智能云检测和云采集系统 | 端到端的全天候不间断立体监测技术 | 病害智能诊断深度学习算法 | 不可移动文物材料本构模型 | 不可移动文物损伤叠加模型 | 病害预测值与阈值之间预警关联模型 | 影像密集点云与地面云缺损区精准配准算法 | 文物虚拟现实数字化建造打印技术 |
重大科技成果 | 不可移动文物AI预警关键技术 |
方式 | 自研 |
5-10年 | 关键 核心技术 | 实时输出、时频特性的智能云采集系统 | 智能云监测系统和无线传感网络技术 | 大数据环境下机器学习建模的标准病害云图库 | 不可移动文物风化、机械损伤等仿真模型 | 不可移动文物劣化残值的智能预测技术 | AI预警模型算法 | AI自动甄别、诊断、拼接、复原、整理和修复设计技术 | 不可移动文物全寿命周期智慧运维系统 |
重大科技成果 | 不可移动文物大数据智慧应用关键技术 |
方式 | 自研 |
（1）拟突破的产业关键核心技术
1）全要素智能云检测（消化吸收再创新+自研）
基于深度学习复杂网络模型的自动检测算法，集成石刻文物文字图腾智能识别、智能无损检测、动力响应智能采集等关键技术，搭建不可移动文物全要素数据智能云检测和云采集系统，实现一键采集、实时检测等功能。
基于实时输出、时频特性的智能云采集系统，从生物病害、表面风化、材质性能、机械损伤、裂隙与空鼓、结构特性等方面开展全要素云检测，研究精准识别不可移动文物损伤和病害的云智能分析方法。拟突破的产业关键核心技术如下：
①深度学习复杂网络模型的自动检测算法（1-2年的技术攻关任务）
②不可移动文物全要素数据智能云检测和云采集系统（2-5年的技术攻关任务）
③实时输出、时频特性的智能云采集系统（5-10年的技术攻关任务）
2）全寿命智能云监测（消化吸收再创新+自研）
采用超声波探头、X射线分析仪、终端传感器、信息融合技术、故障诊断技术、结构损伤探测技术等软硬件系统，搭建不可移动文物全寿命智能云监测系统，借助移动、WEB、网络、系统、云服务器等完整的应用终端，实现端到端的全天候不间断立体监测。
探测全寿命周期内不可移动文物周边温湿度、机械损伤、材料组分、风化深度、风振响应、地震响应等关键参数，研究不同时空尺度下不可移动文物环境、材料本构、整体和局部结构的性能变化，开发智能云监测系统和无线传感网络的实时采集、传输、存储及处理等功能。拟突破的产业关键核心技术如下：
①信息融合技术、故障诊断技术、结构损伤探测技术（1-2年的技术攻关任务）
②端到端的全天候不间断立体监测技术（2-5年的技术攻关任务）
③智能云监测系统和无线传感网络技术（5-10年的技术攻关任务）
3） 不可移动文物数据云技术（消化吸收再创新+自研）
采用全球定位系统、地理信息系统、遥感、虚拟现实等技术，获取不可移动文物点云和影像数据，深度融合多源异构数据，搭建不可移动文物信息模型和虚拟现实平台，实现不可移动文物信息模型与虚拟现实数据的云集成。构建不可移动文物和虚拟现实数据与云集成系统，开发集合视觉、听觉、触觉三位一体的地理信息虚拟现实三维场景，提高不可移动文物复现真实、临场体感的效果，设计高级缓存策略，高速访问不可移动文物云数据。
利用病害云数据，对不可移动文物病害图像进行分类、标记、存储、算法设计，构建不可移动文物病害训练集、验证集与测试集，利用深度学习算法实时识别不可移动文物病害类别。创建大数据环境下机器学习建模的标准病害云图库，智能诊断不可移动文物表面生物病害、污染变色、材料风化、机械损伤等程度，为实现病害图像智能分类、归档、修复提供技术数据对比。拟突破的产业关键核心技术如下：
①深度融合多源异构数据技术（1-2年的技术攻关任务）
②病害智能诊断深度学习算法（2-5年的技术攻关任务）
③大数据环境下机器学习建模的标准病害云图库（5-10年的技术攻关任务）
4）不可移动文物仿真模型构建与优化（消化吸收再创新+自研）
依据不可移动文物劣化性能演变机理及力学性能测试数据，获取不可移动文物材料性能退化关键参数，提出不可移动文物材料本构模型。基于岩石力学有限元分析理论，建立不可移动文物风化、机械损伤等仿真模型，模拟不同尺度的不可移动文物材料与结构特性，并与典型实测工况下不可移动文物实测数据进行对比，不断校正和优化不可移动文物仿真模型。拟突破的产业关键核心技术如下：
①文物材料性能退化模型（1-2年的技术攻关任务）
②不可移动文物材料本构模型（2-5年的技术攻关任务）
③不可移动文物风化、机械损伤等仿真模型（5-10年的技术攻关任务）
5）不可移动文物劣化时空演变智能预测（消化吸收再创新+自研）
基于断裂力学、岩石力学和人工智能理论，结合环境、荷载等多因素下流固耦合模型，揭示不可移动文物劣化性能时空演变规律。
采用不可移动文物损伤叠加模型分析劣化的发展演化规律，量化不可移动文物劣化关键因素权重，建立劣化评价体系，提出一种适用于不可移动文物劣化残值的智能预测技术。
拟突破的产业关键核心技术如下：
①不可移动文物劣化性能时空演变规律（1-2年的技术攻关任务）
②不可移动文物损伤叠加模型（2-5年的技术攻关任务）
③不可移动文物劣化残值的智能预测技术（5-10年的技术攻关任务）
6）不可移动文物AI预警模型（消化吸收再创新+自研）
①串联卷积神经网络深度学习方法（1-2年的技术攻关任务）
②病害预测值与阈值之间预警关联模型（2-5年的技术攻关任务）
③AI预警模型算法（5-10年的技术攻关任务）
7）AI修复设计（消化吸收再创新+自研）
基于不可移动文物颜色、纹理、断面等特征，利用AI和模式识别等技术，实现对不可移动文物甄别、诊断、拼接、复原、整理和修复。
①云数据和影像数据融合技术（1-2年的技术攻关任务）
②影像密集点云与地面云缺损区精准配准算法（2-5年的技术攻关任务）
③AI自动甄别、诊断、拼接、复原、整理和修复设计技术（5-10年的技术攻关任务）
8）智能建造及智慧运维（消化吸收再创新+自研）
采用云图库、虚拟现实和AI等集成技术，与设计软件、3D打印装置无缝对接，对不可移动文物进行可视化、数字化建造。建立不可移动文物地理环境、空间布局、立面造型、建造工艺等基因图谱，集成不可移动文物资源信息管理、数据分享、保护规划、修缮设计、构件加工功能，开展不可移动文物全寿命周期智慧运维工作。
①不可移动文物营造技艺可再生三维数字化技术（1-2年的技术攻关任务）
②文物虚拟现实数字化建造打印技术（2-5年的技术攻关任务）
③不可移动文物全寿命周期智慧运维系统（5-10年的技术攻关任务）
（2）拟工程化的重大科技成果
1）不可移动文物云平台构建关键技术；集成智能云检测、智能云监测、数据云等技术，解决不可移动文物全要素、全寿命数据端到端的云采集技术难点，开发不可移动文物和虚拟现实数据与云集成系统，集合视觉、听觉、触觉三位一体的地理信息虚拟现实三维场景。
2）不可移动文物AI预警关键技术；利用串联卷积神经网络深度学习方法，建立病害预测值与阈值之间预警关联模型，借助样本案例数据库不断修正AI预警模型算法。
3）不可移动文物大数据智慧应用关键技术；集成云图库、虚拟现实和AI等技术，解决不可移动文物虚拟几何修复、智能建造和运维的可视化、数字化问题。
2023年3月27日
