В данной работе проанализированы существующие подходы к решению задачи определения сигнала светофора на видеопоследовательности с помощью нейросетевых методов. На основе проведенного анализа выявлены сильные и слабые стороны каждого из существующих решений. Реализован классификатор для определения сигнала светофора. Проведена проверка классификатора на видеопоследовательности. Проведено сравнение двух моделей свёрточных нейронных сетей для распознавания образов.

In this paper, we analyze the existing approaches to solving the problem of determining the signal of a traffic light on a video sequence using neural network methods. Based on the analysis performed, the strengths and weaknesses of each of the existing solutions were identified. Implemented a classifier to determine the signal of the traffic light. The classifier has been checked for video sequences. Two models of convolutional neural networks for pattern recognition are compared.