基于实景空间大数据的城乡文化遗产智能识别与评估方法及其技术应用研究

It is proposed to collect and analyze global reality space data to create a pluralistic (different areas and types) identifiable parameter model of urban and rural heritage characteristics based on the large data of reality space though the theory and method of morphology and typology, and then to make intelligent spatial location identification and integrity quantitative assessment of the potential heritage by the pattern recognition, data mining, visualization and a series of calculation methods. It can be applied to the global general survey of urban and rural material cultural heritage. And the data can be used to monitor global urban and rural material cultural heritage and to promote the related research and protection in the next stage. The key scientific problem is the pluralistic and intelligent identification of urban and rural material cultural heritage (three-dimensional entity) based on the large data of reality space. Its scientific significance lies in preserving and using the original data of the three-dimensional reality space to carry out research. On the basis of the traditional geospatial data, the information expression is upgraded to the reality space. Through the study of geospatial data and the corresponding theory and method, the study is to analyze the relationship among the spatial elements, to reveal the inherent laws and mechanisms of the living environment characteristics and evolution. And then the living environment spatial information can be cognized, explained and regulated. Therefore, the refinement and intelligent of the realistic multiple material space research can be done, which contributes to build a basic platform for the artificial intelligence research in this field.

拟进行空间上全域式的实景数据采集与分析，借助形态学、类型学的理论与方法建立（不同地区、不同类型多元的）以实景空间数据为基准和尺度的城乡遗产特征可识别参数模型，通过模式识别、数据挖掘、可视化等一系列计算方法，对潜在的遗产进行智能化空间定位识别和完整度量化评估。可应用于全域性城乡物质文化遗产的普查，其数据可用于全域性城乡物质文化遗产的监测和下阶段的研究与保护。关键科学问题是“基于实景空间大数据的城乡物质文化遗产（三维实体）的多元智能识别问题”。其科学意义在于保留并采用现实三维世界的原生数据开展研究，在传统地理空间数据的基础上将信息表达升级到实景，通过研究地理空间数据及其相应分析理论和方法，分析证明空间要素之间的关系，揭示人居环境的特征和演变历程的内在规律和机理，实现对人居环境空间信息的认知、解释和调控，实现对现实多元物质空间的精细化、智能化研究，可为此领域人工智能的研究打造一个基础平台。

课题基于城乡物质文化遗产的多样性，搭建了“基本模型+分类模型”的研究架构。以历史建筑的类型、形态以及历史地区的空间肌理特征为识别影像数据的要素，借助高效高精度三维实景空间数据的采集与合成，基于深度学习和人工智能技术，以Faster r-cnn、Yolo v5作为算法模型，通过模型对历史建筑以及历史地区样本多视角特征的学习，并经过实例校核、修正与检验，构建了城乡物质文化遗产智能化空间定位识别的基本模型。在基本模型建构的基础上，进一步基于上海里弄、江南水乡古镇、贵州传统村落三维实景空间数据的采集合成，分别对样本进行多视角特征学习，经过实例验证，分别完成了三类地区的智能空间定位识别模型构建，打通了实现不同特征类型的城乡文化遗产智能识别的技术路径。在此基础上，基于城乡物质文化遗产智能化空间定位识别模型的识别结果对历史街区、历史镇区和传统村落进行了完整度量化评估，同时借助三维实景空间数据的采集与合成和智能识别进行了快速普查测试，为判定是否具有保护价值提供了量化指标的参考。该智能识别模型建构的原理、技术路径和技术方法可推广运用于各种不同类型的城乡文化遗产智能识别模型的构建，也可以随着计算机人工智能技术的不断发展，在更智能的算法模型上应用。通过研究积累的完整的原生数据和研究数据，可以应用于城乡物质文化遗产的管理和监测。