Розглянуто задачу виявлення аномалій у відеопотоці з камер спостереження за транспортним трафіком, що є важливим елементом сучасних інтелектуальних транспортних систем. Запропоновано об'єкто-центричний підхід "детектор-трекер-аналізатор аномалій", який забезпечує підвищення надійності автоматичного виявлення аномальних подій, зокрема проїзду на заборонний сигнал світлофора, перевищення швидкості, аварійного гальмування та тривалого перебування у зоні перехрестя. В основі методу використано сучасний детектор об'єктів YOLOv8n, який характеризується високою швидкістю обробки та прийнятною точністю для задач реального часу, а також трекер OC-SORT, який демонструє підвищену стійкість до короткочасних оклюзій і зменшує кількість хибних асоціацій у щільному транспортному потоці. Для визначення швидкісних характеристик транспортних засобів застосовано гомографічне перетворення з урахуванням калібрації камери, що дало можливість коректно переводити координати об'єктів у світову систему.