Для решения задач распознавания движущихся объектов системами видеонаблюдения не существуют универсальных алгоритмов. Однако, для разных систем и в случае разных ситуаций оптимальным является лишь некоторый конкретный алгоритм, позволяющий произвести распознавание объектов. В данной статье проведен анализ интеллектуальных алгоритмов и их устойчивости, влияющих на качество распознавания и рассмотрен комплексный подход, приводящий в единую структуру обнаружение объектов, классификацию людей и распознавание гендерных различий. Наработанный опыт в области распознавания образов позволил достичь высоких результатов в создании различных устройств и систем в медицине, в промышленном секторе, в системах обработки информации и видеонаблюдений. Однако технологии компьютерного зрения и оптического распознавания динамических объектов продолжают представлять собой чрезвычайно сложную часть научного исследования из-за разнообразия видеокамер и устройств. А также широкого спектра применения, в первую очередь, в целях безопасности в местах большого скопления людей, выявления беспорядка и т.д. В этом исследовании представлены основные задачи для разработки программной системы с использованием компьютерного зрения и алгоритмов глубокого обучения для идентификации и классификации людей в видеопотоках, определения их количества и определения их пола.