一种基于深度学习的遥感影像厂房识别方法和系统，所述方法包括：步骤1，采集遥感影像数据，筛选出有厂房的区域，裁剪出一系列子影像作为厂房原始样本；步骤2，对厂房原始样本进行标注和裁剪，构成语义分割数据集，并对语义分割数据集进行扩充；步骤3，搭建语义分割网络模型；步骤4，使用现有遥感影像语义分割数据集训练语义分割网络模型；步骤5，使用训练好的语义分割网络模型进行厂房提取；步骤6，将所有子图的预测图按裁剪时的起始点坐标进行拼接，得到一幅完整遥感影像的厂房语义分割结果图，根据厂房语义分割结果图的像素分布确定是否有厂房。实现对厂房的精确提取并获得地理坐标，还可根据运维路线评定厂房的风险等级。