当文物保护陷入

“抢救成本高、损伤不可逆”的困局

一场从“被动修复”到

“主动防御”的变革迫在眉睫

我校“数护瑰宝”团队作为破局者

历时两年，跨越十二省

构建起“扫描-推演-监测”的智能防护体系

为古老瑰宝注入科技守护的生命力

图片来源：西安科技大学宣传部

“瑰宝”难补，难在何处？

当前传统文物保护模式的弊端日益凸显：首先，修复成本耗费人力物力成本高昂；其二，文物损伤具有不可逆性，即便修复，也无法完全复原原始历史信息；其三，保护工作过度依赖人工经验，部分情况下因技术判断偏差或操作不当，反而加剧文物二次破坏。

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探寻千里,“硬核”护宝

为回应这一行业需求，由我校秦立科、陈少杰、任建喜三位老师指导、周瑞欣同学负责的“数护瑰宝”项目团队历时两年开展系统性调研，足迹覆盖陕西、甘肃、山西、河南等12个省份，先后走访秦始皇帝陵博物院、陕西省文物研究院等多家文博单位，深入清凉山万佛寺、西安城墙等文物现场采集一手数据。最终，团队创新构建“扫描识别－模拟推演－监测评判”闭环的预防性保护一体化方案，可实现古文化遗址、古城墙、古墓葬、石窟寺、石刻、陶俑、彩塑等多类型文物古迹的“全生命周期保护”，为文物保护注入科技动能。

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防患未然，洞察文物病害

项目团队摒弃单一扫描技术的局限，创新采用多模态数据融合扫描技术，整合激光扫描、倾斜摄影、地质雷达与红外技术，开展高精度协同数据采集。通过先进配准算法实现多源数据精确对齐，再结合智能数据融合技术提升微小病害识别能力。最终构建的三维模型可精细呈现古遗址内外部结构及表面病害，建立了包含6类文物古迹、22种常见病害的病害库，有效解决了单一扫描技术精度与无法识别微裂缝等细微病害的问题。

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AI赋能，预判文物风险趋势

项目团队突破传统通用模型的局限，通过大量实验测试古建筑青砖、石窟岩石、彩塑泥土等不同文物材质的物理力学性能，建立文物专属材料强度数据库；基于此构建弹塑性损伤本构模型及接触界面力学模型，充分考虑温度场、湿度场、应力场等多物理场耦合作用，可精准模拟古遗址破坏特征、评估安全性能，并利用AI技术实现病害预测与加固方案智能推荐，弥补了传统通用模型无法匹配文物材料特性、模拟结果偏差大的缺陷。

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全天候监测，让文物保护更智能

在监测评判环节，打造机器视觉智能监测系统。融合物联网与智能算法，搭配项目研发的扫描产品，实现对古遗址的非接触式、超高精度实时位移监测。系统具备全天候运行、多点整体监测及成本效益优势，可针对模拟推演得出的高危易损区域重点监测，实时计算安全系数，并基于云平台提供从数据采集、分析到风险预警的全面支持，解决了传统监测成本高、精度低、预警滞后的问题。

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       为推动技术落地，团队研发出手持式扫描仪“古迹卫士-智扫仪”。它集核心技术于一体，内置多光谱镜头与微型雷达。设备可在现场快速采集数据，一键生成透明三维模型，并自动识别、标记表面病害。通过对比不同时期数据，直观评估文物安全趋势。扫描数据可直接导入系统进行病害发展模拟，为现场决策提供即时支撑，真正让数智技术服务于保护一线。

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    荣誉之上 守护不息

凭借对文物保护领域的深度探索与技术突破，团队斩获中国国际大学生创新大赛（2025）陕西赛区银奖、第十九届iCAN大学生创新创业大赛西北赛区三等奖等多项奖项。

图片来源：西安科技大学宣传部

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这些荣誉不仅是对学科方向深耕数智化文物保护的专业认可，更彰显了该新兴学科以学科建设为引领、破解传统保护困境的创新实力，标志着我国文物古迹预防性保护领域在学科赋能下迈入“数智驱动”的全新发展阶段，为文化遗产保护学科的交叉融合与实践转化提供了鲜活范例，凸显了新兴学科服务文化传承、赋能文明永续的时代价值。