文物是每个国家珍贵的历史及文化遗产,中华文化源远流长,数千年以来遗留下不计其数的珍贵文物。这些文物不仅能够加强当今对古代生活的探究,同时也能够极大的凝结中华民族的自豪感。因此对其进行高效的鉴别与保护显得尤为重要。随着一带一路策略的提出,国家有关部门对于丝绸文物的关注也不断提高。丝绸是丝绸之路的原动力,通过丝路传播全球,为人类文明做出了重要贡献。但由于丝绸遗产分布广泛且时空关系复杂等原因,使得目前对丝绸的起源地域,丝绸之路的传播路线及传播模式等问题的调查和科学认知存在严重不足。对丝绸的传播和交流等时空规律的探讨造成了一定的阻碍。而基于图像的文物识别技术虽然取得了一定的发展,但是由于缺少一个统一的文物图像采集及数据共享平台,各研究团队间不能较好的实时共享所采集的数据,容易造成重复性标注,同时也不利于研究分析丝绸文物的传播交流规律,容易造成人力物力的浪费。为了解决以上问题,本文首先收集了一组图像数据集用于丝绸文物的研究,然后提出一种用于丝绸文物图案检测、跟踪和检索的深度学习模型,最后设计与实现了一套集检测、跟踪和检索一体的丝绸文物图案的系统。该系统能够通过摄像头快速对挖掘的丝绸文物图案进行检测和跟踪,然后将识别出来的图案在数据库中进行快速检索,从而为丝绸文物研究的相关人员提供了一个文物图像数据搜集和查询的平台。该论文完成的主要工作内容如下:1.完成了丝绸文物的图像的收集和整理。本文收集并整理了多种丝绸花纹图案,在每个类别中选取了若干能够代表特定时期或者特定纹饰风格的丝绸图案,最后依此构建了实验所用的丝绸文物图案检测数据集和检索数据集。2.提出了一种基于改进的YOLOv5网络的丝绸文物图像检测模型。针对丝绸文物图案多有残缺和图案较为密集的特点,该模型对YOLOv5原有模型实现了两点改进:针对丝绸文物花纹图案残缺且目标较小的问题,采用了扩大目标检测层、引入自适应激活函数和Coordinate Attention注意力机制的方法,增强了模型对小目标花纹或者有残缺花纹的检测能力;针对丝绸文物花纹图案密集的特点,将原有的非极大值抑制机制替换为基于Diou Loss的非极大值抑制机制,从而有效去除了在检测过程中产生的多余检测框。上述改进模型在丝绸文物图案检测数据集上整体的MAP检测指标由原始模型的0.958提升到了0.966,并且在实际的检测结果中也能有效减少存在多余检测框的情况。3.提出了基于改进的YOLOv5+Deep SORT的丝绸文物图案跟踪模型。该模型主要用于对视频实时采集的文物花纹图案进行跟踪和计数,用以对丝绸文物图案的空间布局进行研究,并横向对比了基于DETR+Deep SORT的图像跟踪模型的效果。4.实现在深度学习框架下,基于密集残差网络和N-Pair-Loss的丝绸文物图像检索网络模型。相比于传统的检索算法,该算法能够在拥有较少样本的情况下取得较高的检索效果,适用于丝绸文物图像这种少样本数据的情况。5.设计并开发了一套基于上述网络的丝绸文物图案检测、跟踪及检索系统。该系统主要分为图像检测跟踪及检索两部分。检测跟踪部分依靠外置摄像头实时地采集丝绸文物图像,并对采集的图像进行丝绸文物图案检测和跟踪;检索部分则对检测系统所识别的丝绸文物图案进行抠图和检索。该系统可为文物识别研究人员提供了一个丝绸文物图像查询的技术平台。