作品名称：超感—新一代遥感解译系统
参赛院校：广东海洋大学
指导教师：余应淮
团队成员：冯振东、方浩嘉、李子安、黄曦乐
数媒竞赛网（mit.caai.cn）2022年参赛作品
作品描述：

本超感系统基于PaddlePaddle深度学习框架进行开发，独立自主研发发了变化检测、目标提取、目标检测、地物分类四个算法模型，实现大部分用户对遥感图像解译的需求。用户只需要上传遥感图像选择对应的功能模块，即可进行相对应遥感图像解译。让用户体验到“一键点击”就能够实现对遥感图像的高精度解译，减少了用户对遥感图像的解译时间，这极大程度地提高了用户对超感系统的使用体验。

作品名称：超感—新一代遥感解译系统
参赛院校：广东海洋大学
指导教师：余应淮
团队成员：冯振东、方浩嘉、李子安、黄曦乐
数媒竞赛网2022年参赛作品
作品描述：

本超感系统基于PaddlePaddle深度学习框架进行开发，独立自主研发发了变化检测、目标提取、目标检测、地物分类四个算法模型，实现大部分用户对遥感图像解译的需求。用户只需要上传遥感图像选择对应的功能模块，即可进行相对应遥感图像解译。让用户体验到“一键点击”就能够实现对遥感图像的高精度解译，减少了用户对遥感图像的解译时间，这极大程度地提高了用户对超感系统的使用体验。

作品名称：超感—新一代遥感解译系统
参赛院校：广东海洋大学
指导教师：余应淮
团队成员：冯振东、方浩嘉、李子安、黄曦乐
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作品描述：

本超感系统基于PaddlePaddle深度学习框架进行开发，独立自主研发发了变化检测、目标提取、目标检测、地物分类四个算法模型，实现大部分用户对遥感图像解译的需求。用户只需要上传遥感图像选择对应的功能模块，即可进行相对应遥感图像解译。让用户体验到“一键点击”就能够实现对遥感图像的高精度解译，减少了用户对遥感图像的解译时间，这极大程度地提高了用户对超感系统的使用体验。

作品名称：超感—新一代遥感解译系统
参赛院校：广东海洋大学
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指导教师：余应淮
团队成员：冯振东、方浩嘉、李子安、黄曦乐
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本超感系统基于PaddlePaddle深度学习框架进行开发，独立自主研发发了变化检测、目标提取、目标检测、地物分类四个算法模型，实现大部分用户对遥感图像解译的需求。用户只需要上传遥感图像选择对应的功能模块，即可进行相对应遥感图像解译。让用户体验到“一键点击”就能够实现对遥感图像的高精度解译，减少了用户对遥感图像的解译时间，这极大程度地提高了用户对超感系统的使用体验。