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为回应这一行业需求，西安科技大学秦立科、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。
据介绍，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。
能否智能预测文物的病害竞彩篮球app，并量身定做一个加固方案？据了解，该项目团队首先通过大量实验，系统测试古建筑青砖、石窟岩石、彩塑泥土等不同文物材质的物理力学性能，建立起文物专属材料强度数据库；随后基于该数据库，进一步构建弹塑性损伤本构模型及接触界面力学模型，在模型构建中充分考虑温度场、湿度场、应力场等多物理场耦合作用，使其能够精准模拟古遗址破坏特征、科学评估文物安全性能；最终依托AI技术，实现文物病害预测与加固方案智能推荐，成功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。
在监测评判环节，团队打造了一个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。
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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1、修复了v3.5.4卡顿问题。
2、修正若干BUG。
3、优化游戏体验感，更加流畅。
