Рассматриваются связанные консервативные системы, каждая из которых в отсутствие связи допускает семейство одночастотных колебаний. Решается задача стабилизации колебания всей системы. Находятся гладкие автономные универсальные связи-управления, строится орбитально асимптотически устойчивый цикл, устанавливается естественная стабилизация цикла, выводится синхронизация колебаний консервативных систем по частоте и фазе.

В работе любого алгоритма распознавания или обнаружения лица следует выделить два логических блока: экстрактор характерных признаков и механизм классификации. Действие экстрактора основано на выделении из огромного потока входных данных полезной для классификатора информации. При идентификации личности этой информацией могут являться характеристики однозначно определяемых признаков (например, применяющееся в криминалистике относительное расположение глаз, бровей, губ и носа). Классификатор при принятии решения о назначении метки класса распознаваемому объекту должен руководствоваться именно этими признаками. Выбор признаков является наиболее важной задачей. Очевидно, что при их выборе учитываются наиболее уникальные свойства, так как по ним возможно наиболее достоверно судить о принадлежности объекта к тому или иному классу. Существует множество разных подходов к получению признаков класса. Рассмотрено применение Object Detection (обнаружение объектов) к решению задачи классификации и распознавания изображения. Приведено описание метода FastER-RCNN, основанного на двухэтапной нейронной сети. Проведены результаты применения алгоритма YOLOv3 при обучении нейронной сети с различными шагами. Предложено использовать улучшенный подход, основанный на YOLO для точного и быстрого обнаружения объектов. Вклады этой работы заключаются в следующем: эффективная и точная модель обнаружения в реальном времени, легкость и способность определения местонахождение объектов, основанная на улучшении алгоритма Fast-RCNN.