У роботі обґрунтовано вибір згорткової нейронної мережі YOLOv8 для реалізації модуля відстеження та підрахунку об’єктів на відеофрагментах. Для забезпечення стабільного супроводу об’єктів обрано трекер DeepSORT, що базується на використанні фільтра Калмана та відстані Махаланобіса. Програмну реалізацію модуля виконано мовою Python із застосуванням бібліотек PyTorch, Ultralytics та OpenCV. Результати експериментального дослідження показали, що розроблений модуль перевершує аналогічне рішення на основі нейромережі YOLOv8s і трекера ByteTrack. Отримані результати підтверджують ефективність запропонованого підходу та свідчать про досягнення поставленої мети — підвищення точності відстеження та підрахунку об’єктів.