Аннотация:В выпускной квалификационной работе Куклевой А.А. рассматривается задача поиска оставленных объектов в видеопоследовательности. Данная задача компьютерного зрения является актуальной и алгоритм её решения является частью систем анализа видео, имеющих практическое применение. В работе проведен обзор существующих методов решения задачи, выбран базовый алгоритм, основанный на построении аккумулирующих масок, а для классификации используется нейросетевой алгоритм. Предлагаются модификации базового алгоритма, позволяющие повысить полноту определения положения оставленных объектов, с помощью автоматизированной оценки шума в видеопоследовательности. Также предложены и протестированы нейросетевые архитектуры, повышающие точность определения оставленных объектов среди ложных обнаружений . Экспериментальная оценка, проведенная на тестовом наборе PETS2006 показала идеальное качество обнаружения оставленных объектов, как и другие рассмотренные алгоритмы. На собственной базе даных алгоритм так же показал хорошую точность. Программная реализация модификаций, скрипты для автоматического тестирования и анализа алгоритма выполнены с помощью языка Python.