Предлагается эффективный, с точки зрения точности и быстродействия, вычислительный метод распознавания образов в непрерывном видеопотоке с использованием глубоких нейронных сетей для систем контроля и управления доступом. Выделен класс решаемых методом задач распознавания: как самого автомобиля, так и символов его номерного знака; лиц людей; нештатных ситуаций с помощью последовательности кадров видеопотока. В отличие от известных решений применяется классификация с последующим подкреплением на основе нескольких кадров видеопотока и алгоритмом автоматического аннотирования изображений. Предложены адаптированные для решаемых задач архитектуры нейронных сетей с не зависимыми рекуррентными слоями для классификации видеофрагментов, дуальная сеть для распознавания лиц, глубокая нейронная сеть для распознавания символов транспортного средства. Созданы оригинальные базы данных для обучения нейронных сетей. Предложена схема интеллектуальной системы контроля и управления доступом для обеспечения без опасности предприятия, отличительной особенностью которой является использование мультироторного беспилотного летательного аппарата с вычислительным модулем. Проведены натурные эксперименты и оценены характеристики точности и скорости вычислительного метода при решении каждой задачи. Разработаны программные модули на языке Python для решения задач интеллектуальной системы контроля и управления доступом.
