Ovaj diplomski rad bavi se razvojem sustava za detekciju i praćenje prtljage pomoću modela dubokog učenja YOLOv8 (You Only Look Once, verzija 8). Sustav je dizajniran za detekciju i praćenje prtljage i osoba u video zapisima s ciljem otkrivanja potencijalno napuštene prtljage, što je posebno važno za očuvanje sigurnosti u zračnim lukama i željezničkim stanicama, gdje napuštena prtljaga može predstavljati značajan sigurnosni rizik. U radu je opisano korištenje različitih verzija YOLOv8 modela (YOLOv8s, YOLOv8m, YOLOv8l) za detekciju objekata u stvarnom vremenu. Videozapisi su analizirani s pomoću OpenCV-a, pri čemu se detektiraju koordinate osoba i prtljage. Razvijen je algoritam za praćenje kretanja prtljage i identifikaciju situacija u kojima prtljaga ostaje bez nadzora određeno vremensko razdoblje. Algoritam također bilježi početnu povezanost prtljage s osobama koje su u njenoj blizini i ponovno inicira praćenje kada se prtljaga počne kretati. Rezultati pokazuju da sustav može učinkovito detektirati i pratiti prtljagu te identificirati potencijalno napuštene predmete. Na taj način moguće je unaprijediti već postojeće tehnike detektiranja napuštene prtljage i olakšati nadzor nad velikim javnim površinama.