На данный момент был разработан модуль определения объектов (людей) из потоковых видеоданных камер видеонаблюдения, таким образом были решены первые три подзадачи проблемы. Для этой цели была использованан архитектура YOLO с последующим дообучением с использованием дополнительно собранных и обработанных наборов данных в количестве 1000 изображений. В результате получилось улучшить модель определения людей для необходимой нам среды (помещения, ангары, рабочие места, и т.д.). В частности, нами был проведен поиск и разбор альтернативных работ, описывающих модели и методы обработки изображений, нахождения объектов и классификации действий. В результате в качестве модели и алгоритма нахождения человека в кадре был выбран алгоритм YOLO7 с высоким показателем в нахождении объектов. Для классификации действий на данный момент времени, нами был выбран алгоритм извлечения скелета с изображения человека или людей, анализа положения конечностей и дальнейшей классификации действий на основе этих данных. Последний подход значительно усложняет задачу, но этот метод позволяет создавать большие наборы данных из различных источников и доменов. Примеры нахождения объектов приведены на Рисунках 2 и 3.
