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为了提高光学遥感卫星信息处理的时效性,文章提出了星地协同光学遥感影像在轨目标智能识别技术框架。将基于遥感大数据的深度学习、神经网络模型训练等数据量大、运算量大、计算复杂、要求较高的处理任务部署在地面服务器,将深度学习训练得到的模型进行压缩并上注至卫星,卫星在轨利用轻量化模型对影像进行推理计算,最后把目标识别结果下传至用户。为了对所提出的技术框架进行验证,在高性能服务器和嵌入式开发板上进行了验证试验,利用YOLO-v5算法和DIOR遥感数据集进行了测试,结果表明:在模拟星载计算环境下,处理100km~