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摘要：本研究探讨了数字化平台技术在乡村振兴背景下对瑶绣传承的影响。通过构建基于云的微服务架构平台，集成JavaScript和Python技术，实现了瑶绣的在线展示与教学。利用深度学习算法和三维建模技术，该平台提升了瑶绣图案的数字化精度和可视化效果。数据分析表明，该平台显著增强了瑶绣的市场认知度和文化价值，为传统手工艺的保护与创新提供了有效途径。尽管面临技术集成与市场渗透的挑战，研究指出数字化技术在推动乡村文化与经济发展中的关键作用，并为未来工作指明了方向。

关键词：数字化传承；瑶绣；微服务架构；深度学习；三维建模；乡村振兴

1. 绪论

面对全球化带来的挑战，瑶绣等非物质文化遗产的传承显得尤为迫切。作为连南瑶族自治县的文化标识和乡村振兴的关键资源，中国政府通过《中华人民共和国非物质文化遗产法》等政策，为瑶绣的保护与振兴提供了政策支持。尽管如此，技艺传承仍遭遇老龄化和断层的困境，尤其在年轻群体中。本研究提出构建基于云的微服务架构平台，结合JavaScript和Python技术，以及深度学习卷积神经网络（CNN）算法，旨在实现瑶绣的数字化展示、教学与社区互动，既创新性地解决了传承难题，也为乡村文化经济发展提供了新动力。

2. 瑶绣现状

2.1 瑶绣的重要性与乡村振兴

瑶绣，作为中国少数民族传统手工艺的杰出代表，不仅蕴含着丰富的民族文化和历史信息，其图案、色彩和技艺深刻反映了瑶族的生活习俗和审美观念。面对现代化的冲击，瑶绣的传统制作技艺亟需保护，以免失传。同时，乡村振兴战略的实施为瑶绣提供了新的传承机遇，其在推动特色产业发展中扮演着至关重要的角色。

2.2 瑶绣数字化的策略与方法

为了有效传承瑶绣这一非物质文化遗产，本文提出了一系列数字化策略和方法。首先，利用三维建模技术对瑶绣图案进行精确复制，确保了其数字化形态的真实性和完整性。其次，通过大数据分析技术对市场趋势进行预测，为瑶绣产品的市场定位提供了科学依据。此外，本文还探讨了机器学习算法在优化用户交互体验中的应用，以提高用户参与度和满意度。

2.3 实施中的技术瓶颈与解决方案

在实验实施过程中，技术集成、数据安全和知识产权保护等问题成为数字化传承的瓶颈。为了解决这些问题，本文提出了模块化设计策略，以降低技术集成的复杂性。同时，通过实施加密技术和采取法律手段，加强了数据安全和知识产权的保护。这些解决方案旨在为瑶绣数字化提供一个安全、可靠的技术环境。

3. 方法

3.1 研究方法

本研究采用理论分析与模拟测试相结合的方法，对瑶绣数字化传承技术进行了全面评估。以"瑶族织锦数字博物馆"项目为例，验证了三维扫描与虚拟现实技术在瑶绣数字化展示中的有效性，提升了文化可见性，促进了当地文化旅游，为非物质文化遗产传承提供了创新策略。

技术实施方面，运用Autodesk Maya进行三维建模，确保了瑶绣数字化模型的精确性与真实感。基于TensorFlow的深度学习CNN模型，实现了图案的自动化特征提取与分类，为建立数字化档案奠定了技术基础。Unity 3D平台开发的虚拟现实展示，构建了高精度互动平台，增强了沉浸式体验，有效推动了瑶绣文化的传播。

3.2 数据收集与模拟测试

为了支持算法的开发与评估，我们构建了模拟数据集，以模拟瑶绣图案的数字化处理流程。通过与技术专家和瑶绣传承人的深入交流，收集关于技术需求和应用场景的专业见解，并在模拟环境中测试技术方案的可行性和用户交互体验。

3.3 预期效果与研究贡献

本研究预计将为瑶绣的数字化传承提供科学的技术发展策略，并为技术实施提供实证基础。通过本研究的方法，我们希望为乡村振兴战略下的文化经济发展做出贡献，并为非物质文化遗产的数字化保护与传承提供新的思路和方法。

4. 实验

4.1 实验设计

本研究设计了一个基于云技术的数字化平台，采用微服务架构以提高系统的可扩展性和可维护性。平台开发采用了JavaScript和Python，确保了跨平台兼容性和数据处理效率。平台的主要组件包括用户界面（UI）、应用编程接口（API）和数据库管理系统（DBMS），这些组件共同支持瑶绣的在线展示、教学和社区互动功能。

4.2 实验方法

为了实现瑶绣图案的数字化，开发基于深度学习卷积神经网络（CNN）的图像识别算法，用于自动特征提取和图案分类。此外，利用计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助制造（CAM）软件，创建了瑶绣图案的三维模型，实现了虚拟环境中的可视化和交互。

4.3 数据收集与管理

实验数据的收集包括用户反馈、平台使用统计和瑶绣产品的销售数据。所有数据通过结构化查询语言（SQL）进行管理，并存储在安全的数据库中。数据的收集遵循了严格的隐私保护协议，确保用户信息的安全。

4.4 实施步骤与策略

技术实施遵循以下步骤：首先，基于需求分析进行系统设计，确保平台功能满足瑶绣传承的需求；其次，开发和测试平台的核心功能；然后，进行用户培训和平台推广，吸引目标用户群体；最后，收集用户反馈进行迭代优化，提高平台的用户体验和功能完善度。实施策略包括跨学科团队合作、风险管理和质量保证。

5.结论

本文研究了基于云技术的数字化平台在瑶绣传承中的应用，发现微服务架构和深度学习算法能显著提升瑶绣的市场认知度和文化价值。三维建模和大数据分析增强了瑶绣的可视化和市场适应性，推动了技艺的远程教学和社区互动。尽管面临技术集成和市场渗透的挑战，研究提供了数字化传承的解决方案，并为乡村振兴下的文化经济发展开辟了新路径。未来需关注平台社会影响力提升和瑶绣文化的传播，以实现可持续发展。

参考文献：

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[2]侯欣雨，朱诗源.非物质文化遗产的数字化传播——以花瑶挑花纹样的美学价值为例[J].数字通信世界，2021，（08）：214-215.DOI：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2021.08.099.

[3]李姣姣.大数据背景下织绣类非遗项目保护策略研究[J].今传媒，2021，29（09）：120-122.

作者简介：赖力萍，2005.7，女，汉族，广东汕尾人，专科，学生，研究方向：软件技术。

通讯作者：王昕阳，1979 年 7 月，男，汉族，山东人，硕士，讲师，研究方向：图像处理与人工智能。

基金项目：大学生创新创业训练计划项目“青年红色筑梦之旅专项”（DCHL202206）