Proceedings of the International scientific and practical conference ―Science, technology and culture: integration and prospects‖ (November 3-5, 2025) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Kharkiv, Ukraine, 2025. - 254 p.

25 Рис. 8. Проблеми з виявленням малих об’єктів із пташиного польоту на складному фоні. Аналіз результатів (рис. 8) свідчить про недостатню адаптацію моделі до аерофотозйомки: більшість транспортних засобів не виявлено, а виявлені об’єкти мають низькі коефіцієнти впевненості (0.13, 0.29, 0.17). Це пояснюється обмеженою репрезентацією зображень із пташиної перспективи в датасеті COCO. Висновки. У рамках дослідження розроблено систему реального часу для виявлення та відстеження людей і транспортних засобів на відеопотоці з БПЛА на основі архітектури YOLOv7. Ключові результати:  Проведено огляд сучасних методів детекції та трекінгу, обґрунтовано вибір YOLOv7 як базової моделі.  Запропоновано модифікацію ELAN → ELAN_DSC із застосуванням динамічної змієподібної згортки.  Інтегровано функцію втрат EIOU для прискорення збіжності та покращення локалізації.  Виконано експериментальну оцінку на датасеті COCO з акцентом на