В докладе представлены цели и задачи применения алгоритмов сегментации изображений для мониторинга состояния дуговых сталеплавильных печей. Показано, что применение сверточно-разверточной нейронной сети U-Net позволяет с достаточной степенью точности локализовать положение источника огня на видеокадре. Для настройки нейронной сети применен метод автоматической генерации синтетических обучающих множеств. Использование нейросетевых технологий анализа видеоизображений отрывает возможности для оптимизации процесса производства и снижения затрат для заводов. Макропоказатели, выявляемые по результатам анализа видеоинформации, могут быть использованы для решения ряда дополнительных задач по контролю технологических процессов на предприятии.