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摘要
高分遥感影像可用于快速监察和跟踪突发事件，然而海量影像数据对系统的处理效力及解译的实时性提出更高要求。基于B/S架构设计一套高分影像快速解译系统，采用多并发、多节点、多线程、多任务的计算模式，实现大规模高分影像的快速入库及预处理；通过模块化的方式构建部署深度学习训练平台，以智能学习为主、人工校验为辅，交互可视化地实现高分影像的高效解译；结合影像金字塔、分块瓦片及改进的Nginx服务器技术，实现对目标影像的快速加载及可视。测试结果表明，对单幅12 GB的高分影像进行解译，从入库、信息录入、目标检测算法的运行到最终完成解译，解译时间得到显著缩短，且机器自动识别的正确率达95%。
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