Предложен оригинальный подход к автоматической классификации полярных сияний путем машинной идентификации изображений с фоторегистраторов небосвода, также называемых камерами всего неба ( all-sky imager). Было отобрано 163 899 изображений небосвода внутри аврорального овала (Кольский п-ов, Россия) с 10-минутным шагом дискретизации за 10-летний период. Предложена интеллектуальная информационная система, реализующая идентификацию принадлежности получаемого изображения к одному из семи рассматриваемых классов. Анализ метрик качества системы, построенной на базе нейросетевой архитектуры ResNet50, показал точность проводимой классификации на уровне 96%, что практически недостижимо в условиях ручной обработки данных на выборках такого объема. Результат автоматической классификации изображений небосвода на основе предложенной системы доступен по ссылке (https://disk.yandex.ru/i/760MyWR4YyVYuw).
Индексирование
Scopus
Crossref
Высшая аттестационная комиссия
При Министерстве образования и науки Российской Федерации