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A aplicação de técnicas de reconhecimento de imagem no âmbito do patrimônio cultural representa um avanço significativo na preservação e análise. No entanto, a pesquisa existente sobre este tópico tem se concentrado amplamente em metodologias específicas e categorias restritas, deixando uma lacuna notável em uma compreensão mais ampla. Este estudo visa abordar essa deficiência por meio de uma análise bibliométrica abrangente da literatura do Web of Science (WoS) de 1995 a 2024, integrando abordagens qualitativas e quantitativas para elucidar a evolução em macro nível do campo. Nossa análise revela que a integração da inteligência artificial, particularmente o aprendizado profundo, melhorou significativamente a documentação digital, a identificação de artefatos e a gestão geral do patrimônio cultural. Olhando para o futuro, é imperativo que os esforços de pesquisa expandam a aplicação dessas técnicas em domínios multidisciplinares, incluindo monitoramento ecológico e políticas sociais. Além disso, este artigo examina métodos de identificação não invasivos para classificação de materiais e detecção de danos, destacando o papel da modelagem avançada na otimização da gestão de sítios patrimoniais. O surgimento de palavras-chave como 'serviços ecossistêmicos', 'modelos' e 'energia' na literatura recente destaca uma mudança em direção a práticas sustentáveis na conservação do patrimônio cultural. Essa tendência reflete um reconhecimento crescente da interconexão entre a preservação do patrimônio e as ciências ambientais. A conscientização elevada sobre crises ambientais tem, por sua vez, impulsionado o desenvolvimento de tecnologias de reconhecimento de imagem adaptadas para aplicações no patrimônio cultural. Espera-se que a pesquisa futura neste campo testemunhe avanços rápidos, particularmente em monitoramento em tempo real e engajamento comunitário, levando à criação de ferramentas mais holísticas para a conservação do patrimônio.
Fei Ju (Sat,) estudou esta questão.