学科专业评审组：软科学标准计量科普组
项目名称：服饰文化遗产数智化保护关键技术研究及应用
提名单位： 陕西省教育厅
提名等级：二等奖
提名单位意见： 该项目系统研究了服饰文化遗产数智化保护关键技术及应用，围绕传统服饰文物数字化采集、修复复刻、活化利用、传承传播等行业痛点与技术难题，创新构建了服饰文化遗产高精度数字化留存、智能化处理、场景化应用的完整技术体系，有效实现了服饰文化遗产保护的标准化、数字化、智能化升级。项目成果破解了传统服饰文化遗产保护手段单一、保存精度低、传承效率弱、活化利用不足等行业瓶颈，推动传统服饰文化保护从人工粗放式管护向智能精准化、长效化、产业化管护转型，深度契合我国文化数字化战略、传统文化传承创新发展及文旅产业高质量升级的总体发展部署，对推进文化遗产科技赋能、活化传承中华优秀服饰文化、提升文旅产业数智化发展水平具有重要的理论价值与现实应用意义。同时，项目突破了传统服饰文化遗产数字化领域部分关键技术壁垒，有效弥补了国内服饰文化遗产高精度数智化保护与产业化应用的技术短板，对打破高端文化遗产数字化技术应用局限、推动文化科技融合领域国产化技术创新具有重要支撑作用。 该成果曾受国家自然科学基金、陕西省重点研发计划等项目资助，已形成系列自主知识产权，积累了完善的技术成果与应用案例，成果资料完整、规范、详实，技术创新性突出、应用价值显著。项目无任何知识产权纠纷，完成人员排序清晰、无争议，完全符合陕西省科学技术奖提名条件，特提名为陕西省科学技术进步奖二等奖。
项目简介：
客观评价：
应用情况和效益：
主要知识产权和标准规范等目录：
主要完成人：
  1. 姓名：刘凯旋
    排名：1
    行政职务：院长
    技术职称：教授
    工作单位：西安工程大学
    对本项目技术创造性贡献：项目第一完成人，全面主持项目总体方案设计、技术路线规划与全链条系统集成，统筹产学研联合攻关。主导 DCLSTNet 色彩智能复原、BP‑ANN 结合强化学习织物动力学仿真两大核心算法研发；组织构建古代服饰文物样本库，开展出土服饰多批次仿真复原试验，完成算法验证迭代。统筹国家自然科学基金、陕西省重点研发等课题执行，牵头论文撰写、知识产权布局，把控项目创新方向与成果规范性；协调各合作单位分工，联合企业完成算法原型输出与技术适配，推动成果向文博文旅示范落地，同时依托高校平台开展人才培养，为项目整体研发、实验验证与推广做出核心贡献。
    曾获国家科技奖励情况：1. 罗马尼亚国家科技创新博览会发明奖金奖，2016 年，国际奖励，排名 1。 2. 陕西省第十四次哲学社会科学优秀成果奖一等奖（省政府），2019 年，省级政府奖，排名 1。 3. 陕西省第十五次哲学社会科学优秀成果奖三等奖（省政府），2021 年，省级政府奖，排名 1。 4. 陕西省科学技术进步奖三等奖（省政府），2022 年，省级政府奖，排名 1。 5. 中国纺织工业联合会科技成果优秀奖，2022 年，全国行业奖，排名 1。 6. 陕西省第十六次哲学社会科学优秀成果奖二等奖（省政府），2023 年，省级政府奖，排名 1。 7. 中国服装行业科技进步贡献奖，2023 年，全国行业奖，服饰考古、复原及虚拟仿真关键技术研究及应用，排名 1。
  2. 姓名：张俊杰
    排名：2
    行政职务：无
    技术职称：教授
    工作单位：武汉纺织大学
    对本项目技术创造性贡献：深度参与服饰文物款式纹样智能修复技术攻关，主导 DCGAN 残缺纹样修复模型研发调优，负责古代服饰款式、纹样数据集筛选标注与模型训练。立足纺织考古专业视角，优化网络损失函数，抑制修复伪痕，提升复原结果服饰工艺合规性。牵头完成项目 2 项核心发明专利研发，开展多组算法对比验证实验，迭代优化人体姿态识别、织物瑕疵检测算法。参与三维结构复原、织物动态仿真工艺适配，校验复原成果工艺逻辑。配合完成学术论文、知识产权梳理，输出优化算法模块支撑企业软件集成，为项目算法创新与工艺校验提供关键支撑。
    曾获国家科技奖励情况：1. 欧洲创意与创新展览会金奖，2017 年，国际奖励，排名 1。 2. 陕西省科学技术进步奖三等奖，2022年，省部级奖励，排名 2。 3. 武汉市社会科学优秀成果奖二等奖（武汉市政府），2020 年，市级政府奖，排名 1。 4. 陕西高等学校科学技术研究优秀成果奖二等奖，2022 年，厅局级，排名 2。
  3. 姓名：洪岩
    排名：3
    行政职务：系副主任
    技术职称：教授
    工作单位：苏州大学
    对本项目技术创造性贡献：聚焦服饰文物色彩智能复原方向开展理论研究与算法验证。解析织物、染料、埋藏环境多因子耦合下服饰文物色彩褪变机理，厘清色彩演化规律，为 DCLSTNet 复原预测模型提供理论根基。参与色彩复原网络架构优化，针对传统服饰色彩特征完成参数调优，开展大量对照样本测试，校验复原结果合理性，提升色彩推演预测精度。开展服饰色彩知识库、案例式色彩推荐基础研究，完善服饰文化遗产色彩保护理论体系；参与论文撰写与实验数据分析，从色彩科学维度为整套复原技术提供优化建议，助力成果文博场景落地。
    曾获国家科技奖励情况：1. 欧洲创意与创新博览会金奖，2016 年，国际奖励，排名 1。 2. 罗马尼亚国家发明研究院技术发明金奖，2016 年，国际奖励，排名 1。 3. FLINS2016 国际会议最佳论文奖，2016 年，国际学术奖励，排名 1。
  4. 姓名：袁桦
    排名：4
    行政职务：无
    技术职称：副教授
    工作单位：武汉纺织大学
    对本项目技术创造性贡献：依托服装产业经济学专业背景，重点负责本项目成果产业化应用路径研究与产业价值论证。梳理服饰文化遗产数字化行业现状、市场需求与产业痛点，分析技术商业化落地的可行性、成本收益与商业模式。结合文博、文旅产业实际业务场景，提出科研成果向商用产品转化的实施路径，评估项目技术的产业适配条件。参与应用案例设计，从产业端反馈技术迭代需求，辅助校验技术成果的市场实用性；参与项目成果社会效益、经济效益分析论证，支撑项目成果的产业推广，同时参与部分纺织文物数字化相关实验验证工作。
    曾获国家科技奖励情况：1. 欧洲创意与创新展览会金奖，2017 年，国际奖励，排名 3。 2. 陕西高等学校科学技术研究优秀成果奖二等奖，2022 年，厅局级，排名 3。
  5. 姓名：张璐
    排名：5
    行政职务：董事长
    技术职称：无
    工作单位：上海信玺信息科技有限公司
    对本项目技术创造性贡献：作为产业化单位核心人员，负责项目核心算法工程化封装、整套软件系统集成开发与商业化落地。基于高校输出的四项关键算法开展工程改造、代码适配，牵头研发 4 套服饰遗产数字化软件系统，取得对应软件著作权。面向商业运行环境完成算法轻量化，降低仿真运算对硬件算力的依赖，攻克工程应用现实难题。将技术集成至企业业务体系，落地古代服饰复原、文博虚拟展陈等文旅数字化项目。收集一线业务问题反向反馈研发团队迭代优化系统，打造市场化服务方案，实现科研原型向商用产品转化。
    曾获国家科技奖励情况：1. 中国服装行业科技进步贡献奖，2023年，行业协会奖励，排名 5。 2. 中国纺织工业联合会科技成果优秀奖，2023年，行业协会奖励，排名4。 3. 陕西省科学技术进步奖三等奖，2023年，省部级奖励，排名3。 4. 陕西省高等学校科学技术研究优秀成果奖二等奖，2022年，厅局级奖励，排名4。
  6. 姓名：周顺木子
    排名：6
    行政职务：无
    技术职称：无
    工作单位：西安工程大学
    对本项目技术创造性贡献：参与服饰文化遗产数字化相关软件系统开发集成工作，配合完成服饰文物色彩复原、纹样修复、三维复原子系统的模块开发、调试与功能测试。参与古代服饰文物数字化样本处理，协助开展仿真复原试验，整理实验测试数据。辅助完成项目相关文档材料整理，配合开展软件系统的业务适配调试，参与软件功能迭代。协助整理项目数据集，支撑算法训练与效果验证，参与面向教学科研场景的系统试用测试，为软件系统成型与项目实验数据积累提供支撑。
    曾获国家科技奖励情况：1. 陕西省科学技术进步奖三等奖，2025年，省部级奖励，排名6。
主要完成单位及创新推广贡献：
  1. 单位名称：西安工程大学
    单位贡献：西安工程大学作为项目牵头单位，全面主持本项目总体方案设计、技术路线规划与整体系统集成，统筹产学研协同攻关。负责服饰文化遗产数智化保护全链条技术总体架构设计，组织开展服饰文物褪色机理研究，主导 DCLSTNet 服饰文物色彩智能复原预测算法、BP‑ANN 结合强化学习弹性织物动力学与碰撞检验算法的研发工作；组织构建古代服饰文物样本库，开展多批次出土服饰文物仿真复原试验，完成算法仿真验证与性能迭代优化。统筹项目各级科研课题执行，完成系列论文撰写、知识产权布局，协调各合作单位开展分工协作，把控项目技术方向、成果规范性与技术创新性。牵头开展技术内部验证，完成多套服饰文物数字化样本处理，为技术落地奠定理论与实验基础。联合产业合作单位开展技术适配调试，输出核心算法原型，支撑软件系统开发；参与技术成果的推广方案设计，推动技术面向文博、文旅领域进行示范应用。同时依托学校学科平台，开展服饰遗产数字化方向科研与人才培养，为项目实施提供科研平台、实验条件与人力资源保障，在项目的整体创新研发、组织协调、实验验证及成果示范推广方面做出核心贡献。

  2. 单位名称：武汉纺织大学
    单位贡献：武汉纺织大学作为项目核心协同研发单位，发挥纺织考古、服装智能算法领域学科优势，重点开展服饰文物款式纹样智能修复、人体姿态识别与织物检测相关关键技术攻关。深度参与 DCGAN 服饰文物款式与残缺纹样智能修复模型研发，完成古代服饰款式、纹样数据集的样本筛选、样本标注与模型训练调优；负责纺织文物工艺机理分析，结合古代纺织工艺特征优化网络损失函数，消除修复伪痕，提升残缺残片修复结果的形制合规性。完成 2 项本项目核心发明专利的研发，开展算法多组对比实验与性能验证，对款式纹样修复、人体姿态识别、织物检测算法进行反复迭代优化。参与三维服饰结构复原、织物动态仿真的工艺适配研究，从纺织工艺角度校验复原结果合理性，规避工艺逻辑错误。配合牵头单位完成论文发表、知识产权梳理工作；参与成果测试验证，输出优化后的算法模块，支撑企业端软件集成。依托纺织学科科研平台，为本项目提供纺织工艺实验条件，参与成果推广可行性论证，为服饰文化遗产数字化保护成套技术提供纺织工艺层面关键技术支撑。

  3. 单位名称：苏州大学
    单位贡献：苏州大学作为项目协同研究单位，重点承担服饰文物色彩复原方向理论研究与算法验证工作。深度参与服饰文物色彩褪变机理解析，系统分析不同织物材质、染料体系、埋藏环境对服饰文物色彩退化的耦合影响，厘清多因子耦合下色彩演化规律，为 DCLSTNet 色彩复原预测模型提供理论依据。参与色彩复原网络模型结构优化，针对古代服饰色彩特征开展模型参数调优，完成大量样本对比测试，校验色彩复原输出结果的合理性，提升色彩复原与推演预测的准确度。开展色彩推荐、色彩知识库相关基础研究，为本项目服饰文物色彩智能复原提供理论支撑；参与项目相关学术论文研究撰写，完善服饰色彩数字化保护理论体系。配合牵头单位完成实验数据整理分析，开展多组对照试验，验证色彩复原算法的有效性与稳定性。参与项目技术成果的理论评估，从色彩科学角度对整套复原技术给出优化建议，参与技术应用场景可行性分析，助力成果向文博领域推广落地，在色彩复原理论研究、算法验证方面作出重要协同创新贡献。

  4. 单位名称：上海信玺信息科技有限公司
    单位贡献：上海信玺信息科技有限公司为本项目成果转化与产业化推广单位，负责核心算法工程化封装、软件系统集成开发与产业落地应用。基于高校输出的四项核心算法，完成工程化改造与代码适配，开发古代服饰结构智能还原系统、古代服饰色彩智能还原系统、服饰文物智能修复与补全系统、服饰文化遗产数字化应用系统，取得 4 项软件著作权。针对商业运行环境开展算法轻量化适配优化，在同等仿真效果下降低硬件算力需求，解决服饰文物数字化复原、三维虚拟展示工程应用难题。将成套技术集成至企业业务体系，应用于古代服饰数字化复原、文博虚拟展陈软件开发、文旅数字化项目，自 2022 年起实现规模化实际应用，2022‑2024 年依托本项目技术支撑业务取得显著直接经济效益。收集一线业务场景下的实际问题，反向反馈给高校研发团队，迭代优化算法与系统功能；面向文旅、文博行业开展成果推广，拓展技术业务场景，形成可商用的数字化服务方案，完成从科研技术原型向市场化产品的转化，为本项目成果产业化落地、推广应用和效益实现发挥不可替代作用。

完成人合作关系说明： 完成人合作关系说明：1
陕西省科技厅成果处