На основе методов компьютерного зрения и машинного обучения разработаны алгоритмы для классификации снимков со стационарных видеокамер, а также детектирования на них признаков активности вулкана. Приведены результаты апробации разработанных алгоритмов на примере данных наблюдения за вулканами Ключевской и Шивелуч. Показано, что предложенные решения могут использоваться для оперативного мониторинга и ретроспективного анализа вулканической активности.

Based on computer vision and machine learning methods, algorithms have been developed to classify images from fixed video cameras, as well as detect signs of volcanic activity in them. The results of testing the developed algorithms are presented using the example of observation data on the Klyuchevskoy and Sheveluch volcanoes. It is shown that the proposed solutions can be used for operational and retrospective monitoring of volcanic activity.