В данной статье рассматривается применение алгоритма кластеризации k-means для распознавания динамических объектов. Поскольку метод k-means является одним из методов обучения без учителя, он широко используется в задачах определения, отслеживания и классификации движущихся объектов в реальном времени. Содержание метода, его реализация и недостатки указывают на необходимость применения подходов глубокого обучения.