全球地球观察（EO）的运营能力不断增长为数据驱动的方法创造了新的机会，以理解和保护我们的星球。但是，由于巨大的档案尺寸和EO平台提供的有限的勘探功能，目前使用EO档案的使用受到了极大的限制。为了解决这一限制，我们最近提出了米兰，这是一种基于内容的图像检索方法，用于在卫星图像档案中快速相似性搜索。米兰是基于公制学习的深层哈希网络，将高维图像特征编码为紧凑的二进制哈希码。我们将这些代码用作哈希表中的钥匙，以实现实时邻居搜索和高度准确的检索。在此演示中，我们通过将米兰与Agoraeo内的浏览器和搜索引擎集成在一起来展示米兰的效率。地震支持卫星图像存储库上的交互式视觉探索和典型查询。演示访问者将与地震互动，扮演不同用户的角色，这些用户的角色通过其语义内容搜索图像，并通过其语义内容搜索并应用其他过滤器。
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