改进YOLO11-BCNN的福建金漆画人物技法地域分类研究

来源：计算机工程与应用杂志2026年第13期北京时间：

作者：缪远, 梁艳, 邢树礼, 张豪然

单位：1.福建理工大学 设计学院，福州 350118；2.福建理工大学 互联网经贸学院，福州 350014；3.福建理工大学 计算机科学与数学学院，福州 350118；

摘要：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。

关键词：金漆画,目标检测,图像分类,YOLO11,双线性卷积网络,地域分析

基金资助：国家社会科学基金（24GB148）；福建省社会科学基金（FJ2023093）。