一种多模态解析与区块链激励的文化遗产传播系统及方法

本发明公开了一种多模态解析与区块链激励的文化遗产传播系统及方法，包括环境感知、文化解码、价值激励和动态传播，本发明通过双流神经网络与交叉注意力机制的结合，解决了复杂光影下的误识别难题，在测试集上达到92.3%的符号匹配准确率（传统方法仅78.5%），且支持毫秒级实时推理。首创文化深度、光景解析、传播影响力的量化模型，通过链上Oracle实时计算贡献值，使优质内容奖励提升3倍，并支持以太坊与币安链双标准NFT跨链流转。融合马尔可夫链与强化学习的预测模型，在试点中实现89.2%的传播路径准确率，计算效率提升3倍（延迟从120ms降至40ms），话题生命周期延长至5天。