МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В ЗАДАЧЕ ОЦЕНКИ ГРАНИЦЫ АВРОРАЛЬНОГО ОВАЛА ПО КАРТАМ ВАРИАЦИЙ ПОЛНОГО ЭЛЕКТРОННОГО СОДЕРЖАНИЯ

Abstract

Оценка положения границы аврорального овала является актуальной и при этом достаточно сложной задачей. В работе предложен новый подход для решения данной задачи, основанный на использовании данных карт вариаций полного электронного содержания. Одной из особенностей является применения компьютерного зрения и машинного обучения, использующего модель Ovation Prime.

Estimation of the auroral oval boundaries position is a relevant and quite challenging problem. In the paper a new approach based on the total electronic content variation maps analysis is proposed. The main feature of this approach is usage of computer vision, machine learning and Ovation Prime model.