改进YOLO11-BCNN的福建金漆画人物技法地域分类研究OA

针对金漆画人物图像背景复杂、技法特征差异细微的问题,提出一种融合改进YOLO11n与双线性卷积网络的分析方法。构建涵盖福建三地的人物图像数据集,采用深度可分离卷积、BiFPN和EMA注意力改进YOLO11n模型实现人物区域的精准定位;设计以ResNet18为主干的双线性卷积网络,结合注意力与紧凑双线性池化技术,提升对人物技法的分类能力。实验结果表明,该方法在人物检测中平均精度达92.7%,技法分类准确率为84.9%。地域关联分析进一步揭示,泉州以金漆彩绘为主,宁德偏好描金晕金,福州多见描金加彩,呈现出清晰的技法地域分异规律,为非遗数字化研究提供了新途径。