Магістерська робота присвячена розробці та аналізу системи розпізнавання об'єктів у режимі реального часу - технології, яка здатна автоматизувати та прискорити обробку графічної інформації. Досліджено предметну область та загальні види методів розпізнавання, здійснено опис процесу проєктування та реалізації системи ідентифікації та трекінгу об'єктів на основі вже існуючих алгоритмів. Проведено тестування розробленої нейронної мережі.Реалізацію системи розпізнавання об'єктів в режиі реального часу виконано мовою Python із використанням CNN архітектури YOLOv3 та бібліотеки OpenCV. Робота складається з 50 сторінок основного тексту, який включає 15 рисунків, 1 таблиця та додатки на 28 сторінках. Ключові слова: розпізнавання об'єктів, режим реального часу, ідентифікація та трекінг, нейронна мережа, бібліотеки. The master's thesis is devoted to the development and analysis of a real-time object recognition system - a technology that can automate and speed up the processing of graphic information. The subject area and general types of recognition methods are studied, the process of designing and implementing the system of identification and tracking of objects on the basis of already existing algorithms is described. The developed neural network was tested. Real-time object recognition system implementation was performed in Python language using CNN architecture YOLOv3 and OpenCV library. The work consists of 50 pages of the main text, which includes 15 figures, 1 table, and appendices on the 28 pages. Keywords: object recognition, real-time mode, identification and tracking, neural network, libraries.