面向文化遗产纹理影像的改进YOLOv8云纹目标检测

研究背景与问题

随着科技的发展，文化遗产的保护和传承日益受到重视。在文化遗产保护领域，纹理影像作为记录文化遗产形态和特征的重要手段，其准确识别对于文化遗产的数字化保护和修复具有重要意义。然而，在文物遥感图像中，云纹识别面临着复杂背景、模糊边缘、遮挡及噪声等因素的干扰，导致现有方法在准确性和稳定性方面存在不足。为了解决这一问题，本文针对文化遗产纹理影像的云纹目标检测问题，开展高鲁棒性识别研究。

研究方法

本研究构建了一个专有的云纹图像数据集，该数据集包含了不同类型、不同复杂度的云纹图像，能够全面反映云纹识别的挑战。在此基础上，对Faster R-CNN、SSD与YOLOv8三种主流目标检测模型进行了系统评估，并针对云纹识别的特点，对YOLOv8模型进行了改进。改进方法主要包括：1）引入注意力机制，增强模型对云纹特征的识别能力；2）优化网络结构，提高模型对复杂背景的鲁棒性；3）采用自适应锚框策略，减少误检和漏检。

核心结果

通过实验，改进后的YOLOv8模型在云纹识别任务上取得了显著的性能提升。与Faster R-CNN和SSD相比，改进后的YOLOv8模型在平均精度（mAP）上分别提高了5.2%和3.8%，同时，在检测速度上也具有明显优势。此外，改进后的模型在复杂背景、模糊边缘、遮挡及噪声等干扰条件下，依然保持了较高的识别准确性和稳定性。

结论与意义

本文针对文化遗产纹理影像的云纹目标检测问题，提出了一种基于改进YOLOv8的高鲁棒性识别方法。该方法在云纹识别任务上取得了显著的性能提升，为文化遗产的数字化保护和修复提供了有力支持。同时，本研究也为其他纹理图像识别任务提供了有益的参考和借鉴。未来，我们将进一步优化模型结构，提高识别准确性和速度，为文化遗产保护事业做出更大贡献。

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