Объектом исследования являются методы и алгоритмы обнаружения объектов на изображениях. Цель работы - разработка методики обнаружения участников дорожного движения на изображении с использованием алгоритмов глубокого обучения. В процессе работы была реализована программа для обнаружения участников дорожного движения и проводились экспериментальные исследования её производительности. В результате исследования была реализована нейронная сеть глубокого обучения по архитектуре TinyYOLO. Сеть обучена несколько раз на различных обучающих наборах. Использованные наборы изображений: COCO, PascalVOC и KITTI. Измерены основные показатели алгоритма для каждого из наборов, такие как точность обнаружения и размер обучающей базы. Эффективность алгоритма определяется скоростью его работы и простотой его реализации. Данное программное решение может применяться для реализации систем навигации беспилотных транспортных средств в условиях движения по городу.