该项目面向遥感与地理信息行业的智能化升级需求，适用于自然资源监测、城市规划、农业估产、灾害应急响应、国防安全等典型场景。通过集成高性能目标检测模型（如RT-DETR、YOLO系列）与本地化部署的大语言模型（如DeepSeek-R1、Qwen3.0），系统不仅能自动识别遥感图像中的建筑物、道路、植被、水体等关键地物，还能结合上下文生成专业分析报告、变化趋势研判及决策建议，显著提升遥感数据从“看得见”到“看得懂”的转化效率。其前后端分离架构与模块化设计便于快速对接政府、企业或科研机构现有GIS平台，满足定制化AI遥感分析服务的交付需求，特别适合需要高精度、低延迟、数据私密性强的行业客户。
该系统支持遥感图像上传与管理、多模型（如 RT-DETR、YOLO 系列）目标检测任务动态调度、检测结果可视化标注，并集成本地大模型（如 DeepSeek-R1、Qwen3.0、Gemma3）对识别结果进行语义理解与专业解读，例如生成地物分类报告、变化检测分析或应急响应建议。同时提供用户权限管理、任务历史记录、模型切换配置等后台管理功能，形成从图像输入到智能决策输出的完整闭环，适用于需要自动化、智能化遥感解译的行业应用场景。
该项目采用前后端分离的微服务架构，整体实现分为前端交互层、后端服务层、AI推理层与数据存储层。前端基于 Vue3 + TypeScript 构建响应式可视化界面，集成地图组件（如 Leaflet 或 Cesium）实现遥感影像的加载、缩放、标注及检测结果叠加展示；后端使用 Spring Boot 搭建 RESTful 微服务，负责用户认证、任务调度、文件管理及与 AI 服务的通信；AI 推理层通过 Flask 独立部署，封装 RT-DETR、YOLOv8 等目标检测模型，并支持模型热切换与批量推理；大模型智能反馈模块依托 Ollama 或 LM-Studio 在本地运行 DeepSeek-R1、Qwen3.0、Gemma3 等开源大语言模型，接收检测结果作为上下文，生成结构化分析报告或策略建议；系统数据持久化采用 MySQL，存储用户信息、任务元数据、模型配置及日志记录。各模块通过 HTTP/JSON 或消息队列解耦，支持 Docker 容器化部署，确保环境一致性与可扩展性，最终实现从遥感图像上传、智能检测到语义级反馈的一站式处理流程。
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