Объект исследования — объект на видеопоследовательности. Цель работы — разработка быстрого и надежного метода обнаружения и идентификации оставленных предметов устойчивого к изменениям освещенности сцены и движению объектов на переднем плане. В результате исследования были рассмотрены основные этапы поиска оставленных предметов, представлена реализация нейросетевого алгоритма с оценкой времени нахождения оставленного объекта в кадре и его положения относительно людей вокруг. Представлено сравнение со способом поиска оставленных предметов при помощи вычитания фона. Точность представленного решения превысила 91%. Использовались открытые образовательные ресурсы и программы поиска и анализа информации. Использовались средства автоматизированной разработки Python. Применено программное обеспечение Python.

The object of research is an object on a video sequence. The aim of the work is to develop a fast and reliable method of detection and identification of left objects. As a result of the research the main stages of searching for left objects were considered, the implementation of the neural network algorithm with estimation of the time of finding the left object in the frame and its position in relation to people around was presented. A comparison with the method of searching for left objects using background subtraction was presented. The accuracy of the presented solution was over 91%. Open educational resources and software for information retrieval and analysis were used. Python automated development tools were used. Python software was used.