CN113988519A - 一种馆藏文物保存环境风险表征方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种馆藏文物保存环境风险表征方法，包括以下步骤：S1，构建风险表征系统，获取馆藏文物信息和环境信息；S2，获取环境变量和环境风险指标，确定关键环境变量；S3，构建环境风险状态分级模型，获取预设分级控制限；S4，获取若干实时环境变量，确定当前时刻的分级控制限；S5，比较当前时刻的分级控制限与预设分级控制限，确定当前的风险状态分级，生成风控二维码；S6，将生成的二维码在文物终端设备上显示。本发明通过上述步骤，能够对馆藏文物保存环境的风险进行量化分级并快速、直观地进行表征，使管理者及时充分地掌握馆藏文物保存环境的风险状态，有利于促进及时实施风险处理，提高了对馆藏文物的风险预控和保护能力。
Description
技术领域
本发明涉及文物保存环境风险表征技术领域，更具体地涉及一种馆藏文物保存环境风险表征方法。
背景技术
文物通常保存在特定环境中，环境因素影响着文物的保存时间和质量。就馆藏文物而言，长期保存在封闭环境中，面临诸多环境因素的变化，如何最大限度地防止或减缓环境因素对文物的破坏作用，是预防性保护珍贵文物的关键。
防止或减缓环境因素对馆藏文物的破坏需要对馆藏文物保存环境进行监测和评估，但目前的监测评估建立在物理和化学实验基础之上，凭借文物专家的经验来进行判断。这种方式费时费力、主观性强，且无法将馆藏文物保存环境的风险表征出来，无法对馆藏文物进行有效的风险预控和保护。
发明内容
为解决上述现有技术中的问题，本发明提供一种馆藏文物保存环境风险表征方法，能够快速、直观地表征馆藏文物保存环境的风险，并提高对馆藏文物的风险预控和保护能力。
本发明提供一种馆藏文物保存环境风险表征方法，包括：
步骤S1，提供服务器、与服务器通信连接的多个文物终端设备以及风控系统，利用所述文物终端设备获取馆藏文物信息和环境信息；
步骤S2，所述馆藏文物信息和所述环境信息通过所述服务器输入至所述风控系统，分析每个文物终端设备对应展柜内的馆藏文物所处保存环境中的环境变量和环境风险指标，确定不同类型文物的关键环境变量；
步骤S3，根据不同类型文物的环境风险指标和关键环境变量，构建不同类型文物的环境风险状态分级模型，获取不同类型文物环境风险的预设分级控制限；
步骤S4，利用所述文物终端设备获取馆藏文物的若干实时环境变量，根据所述若干实时环境变量和步骤S3构建的环境风险状态分级模型，获取当前时刻的分级控制限；
步骤S5，将当前时刻的分级控制限与预设分级控制限进行比较，确定当前馆藏文物保存环境的风险状态分级，生成对应的风控二维码；
步骤S6，将生成的风控二维码通过所述服务器输入至所述文物终端设备，并在所述文物终端设备的显示界面显示所述风控二维码。
进一步地，所述馆藏文物信息包括文物身份信息、文物保存条件信息、文物管理使用信息和游客信息。
进一步地，所述环境信息包括文物保护设施信息和文物保存环境信。
进一步地，所述文物终端设备为手机、平板电脑、台式计算机或便携笔记本式计算机。
进一步地，步骤S2进一步包括：
步骤S21：构建环境变量集合X的模型和环境风险指标y的模型；
步骤S22：对环境变量集合中的每个环境变量xi以及环境风险指标y进行标准化；
步骤S23：将每个标准化后的环境变量与标准化后的环境风险指标
进行互信息计算，将计算结果按数值从大到小进行排序，将排在前六位的环境变量作为关键环境变量。
进一步地，环境变量集合X的模型和环境风险指标y的模型满足如下关系式：
X＝[x1,x2,…,xi,…,xm]∈Rn×m
y∈Rn
其中，m是所有环境变量的个数，n是对馆藏文物所处的保存环境进行采样得到的样本个数，i是所有环境变量的序数，xi表示环境变量集合中第i个环境变量，i＝1,2,3,…,m，R是实数集。
进一步地，标准化后的环境变量的采样值满足如下关系式：
其中，n是对馆藏文物所处的保存环境进行采样得到的样本个数，
表示标准化后的第i个环境变量的第t个采样值，
表示第i个环境变量xi的所有采样值的均值，si表示第i个环境变量的所有采样值的标准差，xi表示环境变量集合中第i个环境变量，xit表示第i个环境变量xi的第t个采样值；
标准化后的第i个环境变量的所有采样值组成了标准化后的环境变量
进一步地，第i个标准化后的环境变量
与标准化后的环境风险指标
的互信息满足如下关系式：
其中，
表示边缘熵，
表示条件熵，
表示
与
的联合概率密度，
表示
的边缘概率密度，
表示
的边缘概率密度。
进一步地，步骤S3进一步包括：
步骤S31：构建以时序相关神经网络为基础的训练模型，作为环境风险状态分级模型；
步骤S32：构建关键环境变量的训练集X′与环境风险指标的训练集y′，对训练集中的每个关键环境变量x′j和环境风险指标y′进行标准化；
步骤S33：将标准化后的关键环境变量x′j和环境风险指标y′输入步骤S31构建的训练模型中进行训练，不断利用关键环境变量x′j拟合风险指标y′，使神经网络学习到关键环境变量x′j与风险指标y′的关系，从而提取出关键环境变量x′j的数据特征h；
步骤S34，根据关键环境变量X′的数据特征h得出环境风险的预设分级控制限T2。
进一步地，所述预设分级控制限T2满足如下关系式：
其中，N表示样本个数，hi表示离线过程中每一个样本点得到的特征，
表示特征的平均值。
进一步地，步骤S4进一步包括：
步骤S41：从获取的若干实时环境变量中选出实时关键环境变量；
步骤S42：对实时关键环境变量进行标准化；
步骤S43：将标准化后的实时关键环境变量输入步骤S3构建的环境风险状态分级模型，获取当前时刻的分级控制限
进一步地，分级控制限
满足如下关系式：
Tfact 2＝h(Xonline)TΣ-1h(Xonline)
其中，h(Xonline)表示在线过程中表示每一个样本点的特征。
本发明通过上述步骤，能够对馆藏文物保存环境的风险进行量化分级并快速、直观地进行表征，使管理者及时充分地掌握馆藏文物保存环境的风险状态，有利于促进及时实施风险处理，提高了对馆藏文物的风险预控和保护能力。
附图说明
图1是按照本发明的馆藏文物保存环境风险表征方法的流程图。
图2是时序相关神经网络的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图，给出本发明的较佳实施例，并予以详细描述。
如图1所示，本发明的馆藏文物保存环境风险表征方法，包括以下步骤：
步骤S1，如图2所示，提供服务器1、与服务器1通信连接的多个文物终端设备2以及风控系统3。其中，每个文物终端设备2位于一个固定展柜内，展柜内保存有馆藏文物，文物终端设备2可以获取其对应展柜内的馆藏文物信息和该馆藏文物所处环境的环境信息。馆藏文物信息包括文物身份信息(文物编码、文物质地、主要病害、收藏单位等)、文物保存条件信息(保存地域、藏展状态、藏展条件等)、文物管理使用信息(养护管理、检查管理、人员队伍、制度管理、指导服务等)、游客信息等；环境信息包括文物保护设施信息(环境监测设备信息、小环境调控设备信息、微环境调控设备信息等)、文物保存环境信息(湿热指标、光照强度、污染物、生物危害、气候指标等)等。文物终端设备2可以是手机、平板电脑、台式计算机、便携笔记本式计算机等，安装有基于二维码的应用。
步骤S2，将文物终端设备2获取的馆藏文物信息和环境信息通过服务器1输入至风控系统3，分析每个文物终端设备2对应展柜内的馆藏文物所处保存环境中的环境变量和环境风险指标，确定不同类型文物的关键环境变量。
本发明采用互信息分析法提取关键环境变量。两个变量之间的互信息是对于变量之间相互依赖性的度量，衡量两个事件集合的相关性。也可以理解为，互信息度量两个变量之间共享的信息，即在了解一个变量后，对另一个变量不确定度减少的程度。提取关键环境变量的步骤包括：
步骤S21，构建环境变量集合X的模型和环境风险指标y的模型如下：
X＝[x1,x2,…,xi,…,xm]∈Rn×m (1)
y∈Rn (2)
其中，m是所有环境变量的个数，n是对馆藏文物所处的保存环境进行采样得到的样本个数，R是实数集。xi表示环境变量集合中第i个环境变量，i是所有环境变量的序数，i＝1,2,3,…,m。
由于不同变量的量度(单位)不同，会造成不同变量之间的量级不同，如果使用原始数据，会造成量级大的数据在模型中占据更大的比重，显然是不合理的。因此需要对上述模型中的每一个变量进行标准化，以保证不同变量对整个模型的贡献度相同。
因此，步骤S22，对每个环境变量xi以及环境风险指标y进行标准化。本发明采用标准差标准化法，每个环境变量xi的采样值xit标准化的计算公式如下：
其中，n是对馆藏文物所处的保存环境进行采样得到的样本个数，表示
表示标准化后的第i个环境变量xi的第t个采样值，
表示第i个环境变量的所有采样值的均值，s表示第i个环境变量的所有采样值的标准差，xi表示环境变量集合中第i个环境变量，xt表示第i个环境变量xi的第t个采样值。
标准化后的第i个环境变量xi的所有采样值组成了标准化后的环境变量
环境风险指标y的标准化计算公式与环境变量相同，此处不再赘述。
步骤S23，将每个标准化后的环境变量与标准化后的环境风险指标
进行互信息计算，将计算结果按数值从大到小进行排序，将排在前六位的环境变量作为关键环境变量。
第i个标准化后的环境变量
与标准化后的环境风险指标
的互信息的计算公式如下：
其中，
表示边缘熵，
表示条件熵。
表示
与
的联合概率密度，
表示
的边缘概率密度，
表示
的边缘概率密度。
通过计算互信息的方式，可以直观地看到环境变量与环境风险指标的关联程度，为关键环境变量的选择提供了理论基础。需要说明的是，选择关键环境变量时，可以按照计算结果的数值大小顺位选择顺位的多个环境变量，也可以选择计算结果大于某一阈值的对应的环境变量。在本实施例中，最终选择的关键环境变量为顺位的六个(即排在前六位的)环境变量，包括环境温度、环境湿度、光照强度、二氧化硫浓度、二氧化碳浓度以及有机挥发物。
步骤S3，根据不同类型文物的环境风险指标和关键环境变量，构建不同类型文物的环境风险状态分级模型，获取不同类型文物环境风险的预设分级控制限。
步骤S3具体包括：
步骤S31，构建以时序相关神经网络(BERT)为基础的训练模型，作为环境风险状态分级模型。由于某一个采样点在不同的前后采样点之间表示的状态不同，仅利用单个采样点无法全面反应当前的状态。即在整个过程中，某一个采样点并不是独立存在，而是和前后数个采样点之间存在时序关系，因此需要在神经网络中引入时序相关特征。
本发明采用的时序相关神经网络如图2所示，包括多头注意力机制模块、残差连接模块、前馈神经网络层、最大池化层、线性层和输出层。为更好地理解，以下对该时序相关神经网络进行简要说明。
1)多头注意力机制模块设置为进行如下操作：对于输入的向量，首先通过线性层分别构造该向量的查询向量(Q)、键向量(K)以及值向量(V)；其中，Q∈RN×m，K∈RN×m，V∈RN ×m。其次，为了训练网络使之关注并学习到不同类型的信息，避免网络学习到的信息单一化从而对结果产生影响，采用多头注意力机制，即将查询向量(Q)、键向量(K)和值向量(V)经过线性投影到不同于输入维度后进行计算，如下所示：
headi＝Attention(QWi Q,KWi K,VWi V) (6)
其中，headi是多头的向量片段，Wi Q∈Rm×d、Wi K∈Rm×d与Wi V∈Rm×d为网络训练得到的参数，且d＝m/i。Attention()的计算方式如下所示：
Attention_output是进行attention这一步操作后的输出值，Softmax是归一化函数。
在学习到不同的信息后，将所有的向量片段进行拼接，以保证总体信息量不变，如下所示：
MultiHead(Q,K,V)＝Concat(head1...headh)Wo (8)
其中，Wo∈Rm×m同样是网络训练得到的权重。
2)残差连接模块设置为执行进行如下操作：将每层输入结果与输出结果相加后经过归一化操作，以一定程度上解决网络退化的问题。下式(9)表示将输入与经过神经网络的输入相加，下式(10)表示对该结果进行层归一化的操作。这里采用层归一化LayerNormalization，即在每一层进行归一化的计算，防止输入数据落在激活函数的饱和区。
其中，
表示第l层特征未经过归一化的数值，
表示第l层特征经过归一化的数值，
表示当前层的网络的输入，
表示当前层的网络的输出，ε为取值较小的常数；并且
其中，H表示第l层神经元的个数。
此外，在LayerNormalization中为了防止信息的破坏，得到的结果需要经过激活函数，故最终LayerNormalization后的结果如下所示：
其中，f(·)其表示激活函数，这里采用ReLU激活函数。
3)前馈神经网络层由两个全连接层构成，第一层使用激活函数SELU，第二层不使用激活函数，该层对应公式如下：
其中，λ和α都是固定参数，λ≈1.0507并且α≈1.6733。W1、W2、b1以及b2均为网络训练得到的参数。Xl为最后一层的残差网络的输出。
4)最大池化层设置为在减少参数数量的同时增大感受野，从中选出最为相关的输入。
步骤S32，构建关键环境变量的训练集X′与环境风险指标的训练集y′，对训练集中的每个关键环境变量x′j和环境风险指标y′进行标准化。
关键环境变量的训练集X′与环境风险指标的训练集y′是通过对文物终端设备2获取的馆藏文物信息和环境信息的进行采样得到环境变量和环境风险指标，进而统计得到的。
关键环境变量的训练集X′与环境风险指标的训练集y′分别如下所示：
X′＝[x′1,x′2,…,x′j,…x′n]∈Rt×n (13)
y’∈Rt (14)
其中，n是关键环境变量的个数；t是时间窗长度，即选取的样本个数，在本实施例中，选取时间窗长度为10，即每次输入10个样本进行网络训练；R是实数集；xj表示关键环境变量训练集中任一环境变量。
对每个关键环境变量x′j和环境风险指标y′进行标准化的方法与步骤S12中的方法相同，在此不再赘述。需要注意的是，对每个关键环境变量x′j和环境风险指标y′进行标准化时所使用的均值和方差值与公式(4)计算得到的均值和方差值相同。
步骤S33，将标准化后的关键环境变量x′j和环境风险指标y′输入步骤S31构建的训练模型中进行训练，不断利用关键环境变量x′j拟合风险指标y′，使神经网络学习到关键环境变量x′j与风险指标y′的关系，从而提取出关键环境变量x′j的数据特征h。
具体地，先定义损失函数MSE：
其中，其中yj是给定的关键环境变量，
是模型的输出值。通过最小化该损失函数MSE，完成网络的训练。训练完成后使用神经网络的分类层的前一层的输出结果作为关键环境变量x′j的数据特征h。
步骤S34，根据关键环境变量X′的数据特征h得出环境风险的预设分级控制限T2。预设分级控制限T2的计算公式如下：
式中，N表示样本个数，hi表示离线过程中每一个样本点得到的数据特征，
表示数据特征的平均值。
式中，N表示样本个数，其与公式(13)和(14)中的t相等。
由于每一个采用点均会生成一个，因此需要采用核密度估计来选择使用T2的在哪一个置信度下的值。具体地，先确定核密度估计的置信度，然后根据置信度来选择对应的T2值。例如，当置信度为0.9时，对应的预设分级控制限为中风险预设分级控制限
当置信度为0.99时，对应的预设分级控制限为高风险预设分级控制限
步骤S4，通过文物终端设备2获取馆藏文物的若干实时环境变量，根据所述若干实时环境变量和步骤S3构建的环境风险状态分级模型，获取当前时刻的分级控制限
步骤S4具体包括：
步骤S41，从获取的若干实时环境变量中选出实时关键环境变量，即从若干实时环境变量中挑选出属于步骤S1确定的关键环境变量(即实时关键环境变量)，作为后续计算的数据。
步骤S42，对实时关键环境变量进行标准化。此处进行标准化的方法与步骤S12中的方法相同，在此不再赘述。需要注意的是，此处进行标准化时所使用的均值和方差值与公式(4)计算得到的均值和方差值相同，以保证实时数据与建模数据的一致性。
步骤S43，将标准化后的实时关键环境变量输入步骤S3构建的环境风险状态分级模型，获取当前时刻的分级控制限
其中，h(Xonline)表示在线过程中表示每一个样本点的特征。hi与公式15，16相同。
步骤S5，将当前时刻的分级控制限
与预设分级控制限
进行比较，确定当前馆藏文物保存环境的风险状态分级，生成对应的风控二维码。
具体地，当
时，风险状态等级为低风险，生成绿色二维码，表示馆藏文物保存环境正常；当
时，风险状态等级为中风险，生成黄色二维码，表示馆藏文物保存环境存在隐患；当
时，风险状态等级为高风险，生成红色二维码，表示馆藏文物保存环境危险。
步骤S6，将生成的二维码通过服务器1输入至文物终端设备2，并在文物终端设备2的显示界面显示二维码。如此，通过对馆藏文物保存环境的风险进行量化分级与表征，可使管理者及时充分地掌握馆藏文物保存环境的风险状态，有利于促进及时实施风险处理，提高了对馆藏文物的风险预控和保护能力。
本发明还提供了一种用于馆藏文物保存环境风险表征的存储介质，该存储介质用于存储计算机可执行指令。其中，计算机可执行指令在被执行时实现上述步骤S1-S6。
以上所述的，仅为本发明的较佳实施例，并非用以限定本发明的范围，本发明的上述实施例还可以做出各种变化。即凡是依据本发明申请的权利要求书及说明书内容所作的简单、等效变化与修饰，皆落入本发明专利的权利要求保护范围。本发明未详尽描述的均为常规技术内容。
Claims (12)
1.一种馆藏文物保存环境风险表征方法，其特征在于，包括：
步骤S1，提供服务器、与服务器通信连接的多个文物终端设备以及风控系统，利用所述文物终端设备获取馆藏文物信息和环境信息；
步骤S2，所述馆藏文物信息和所述环境信息通过所述服务器输入至所述风控系统，分析每个文物终端设备对应展柜内的馆藏文物所处保存环境中的环境变量和环境风险指标，确定不同类型文物的关键环境变量；
步骤S3，根据不同类型文物的环境风险指标和关键环境变量，构建不同类型文物的环境风险状态分级模型，获取不同类型文物环境风险的预设分级控制限；
步骤S4，利用所述文物终端设备获取馆藏文物的若干实时环境变量，根据所述若干实时环境变量和步骤S3构建的环境风险状态分级模型，获取当前时刻的分级控制限；
步骤S5，将当前时刻的分级控制限与预设分级控制限进行比较，确定当前馆藏文物保存环境的风险状态分级，生成对应的风控二维码；
步骤S6，将生成的风控二维码通过所述服务器输入至所述文物终端设备，并在所述文物终端设备的显示界面显示所述风控二维码。
2.根据权利要求1所述的馆藏文物保存环境风险表征方法，其特征在于，所述馆藏文物信息包括文物身份信息、文物保存条件信息、文物管理使用信息和游客信息。
3.根据权利要求1所述的馆藏文物保存环境风险表征方法，其特征在于，所述环境信息包括文物保护设施信息和文物保存环境信息。
4.根据权利要求1所述的馆藏文物保存环境风险表征方法，其特征在于，所述文物终端设备为手机、平板电脑、台式计算机或便携笔记本式计算机。
5.根据权利要求1所述的馆藏文物保存环境风险表征方法，其特征在于，步骤S2进一步包括：
步骤S21：构建环境变量集合X的模型和环境风险指标y的模型；
步骤S22：对环境变量集合中的每个环境变量xi以及环境风险指标y进行标准化；
步骤S23：将每个标准化后的环境变量与标准化后的环境风险指标
进行互信息计算，将计算结果按数值从大到小进行排序，将排在前六位的环境变量作为关键环境变量。
6.根据权利要求5所述的馆藏文物保存环境风险表征方法，其特征在于，环境变量集合X的模型和环境风险指标y的模型满足如下关系式：
X＝[x1，x2，...，xi，...，xm]∈Rn×m
y∈Rn
其中，m是所有环境变量的个数，n是对馆藏文物所处的保存环境进行采样得到的样本个数，i是所有环境变量的序数，xi表示环境变量集合中第i个环境变量，i＝1，2，3，…，m，R是实数集。
7.根据权利要求6所述的馆藏文物保存环境风险表征方法，其特征在于，标准化后的环境变量的采样值满足如下关系式：
其中，n是对馆藏文物所处的保存环境进行采样得到的样本个数，
表示标准化后的第i个环境变量的第t个采样值，
表示第i个环境变量xi的所有采样值的均值，si表示第i个环境变量的所有采样值的标准差，xi表示环境变量集合中第i个环境变量，xit表示第i个环境变量xi的第t个采样值；
标准化后的第i个环境变量的所有采样值组成了标准化后的环境变量
8.根据权利要求7所述的馆藏文物保存环境风险表征方法，其特征在于，第i个标准化后的环境变量
与标准化后的环境风险指标
的互信息满足如下关系式：
其中，
表示边缘熵，
表示条件熵，
表示
与
的联合概率密度，
表示
的边缘概率密度，
表示
的边缘概率密度。
9.根据权利要求1所述的馆藏文物保存环境风险表征方法，其特征在于，步骤S3进一步包括：
步骤S31：构建以时序相关神经网络为基础的训练模型，作为环境风险状态分级模型；
步骤S32：构建关键环境变量的训练集X′与环境风险指标的训练集y′，对训练集中的每个关键环境变量x′j和环境风险指标y′进行标准化；
步骤S33：将标准化后的关键环境变量x′j和环境风险指标y′输入步骤S31构建的训练模型中进行训练，不断利用关键环境变量x′j拟合风险指标y′，使神经网络学习到关键环境变量x′j与风险指标y′的关系，从而提取出关键环境变量x′j的数据特征h；
步骤S34，根据关键环境变量X′的数据特征h得出环境风险的预设分级控制限T2。
10.根据权利要求9所述的馆藏文物保存环境风险表征方法，其特征在于，所述预设分级控制限T2满足如下关系式：
其中，N表示样本个数，hi表示离线过程中每一个样本点得到的特征，
表示特征的平均值。
11.根据权利要求10所述的馆藏文物保存环境风险表征方法，其特征在于，步骤S4进一步包括：
步骤S41：从获取的若干实时环境变量中选出实时关键环境变量；
步骤S42：对实时关键环境变量进行标准化；
步骤S43：将标准化后的实时关键环境变量输入步骤S3构建的环境风险状态分级模型，获取当前时刻的分级控制限
12.根据权利要求11所述的馆藏文物保存环境风险表征方法，其特征在于，分级控制限
满足如下关系式：
Tfact 2＝h(Xonline)T∑-1h(Xonline)
其中，h(Xonline)表示在线过程中表示每一个样本点的特征。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111137766.0A CN113988519A (zh) | 2021-09-27 | 2021-09-27 | 一种馆藏文物保存环境风险表征方法 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111137766.0A CN113988519A (zh) | 2021-09-27 | 2021-09-27 | 一种馆藏文物保存环境风险表征方法 |
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| CN (1) | CN113988519A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115656444A (zh) * | 2022-11-11 | 2023-01-31 | 北京航空航天大学 | 一种大型场馆内二氧化碳场浓度重建方法 |
| CN117610965A (zh) * | 2023-12-03 | 2024-02-27 | 瑞安市博物馆 | 一种基于人工智能算法的纸质文物环境评估方法 |
-
2021
- 2021-09-27 CN CN202111137766.0A patent/CN113988519A/zh active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN115656444A (zh) * | 2022-11-11 | 2023-01-31 | 北京航空航天大学 | 一种大型场馆内二氧化碳场浓度重建方法 |
| CN115656444B (zh) * | 2022-11-11 | 2024-06-11 | 北京航空航天大学 | 一种大型场馆内二氧化碳场浓度重建方法 |
| CN117610965A (zh) * | 2023-12-03 | 2024-02-27 | 瑞安市博物馆 | 一种基于人工智能算法的纸质文物环境评估方法 |
| CN117610965B (zh) * | 2023-12-03 | 2024-04-26 | 瑞安市博物馆 | 一种基于人工智能算法的纸质文物环境评估方法 |
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