Высокая стоимость оборудования, решающего задачу отслеживания позиции человека и направления в реальном времени, является одним из факторов, негативно влияющих на скорость развития индустрии дополненной реальности. Актуальность данной проблемы является предпосылкой к разработке финансово доступной трекинг-системы. В этой работе описывается программная и аппаратная архитектура системы, решающая задачи трехмерного трекинга в замкнутом пространстве и классификации поз с помощью нейросетевых моделей. Особенностью этой системы является реализуемость на строго ограниченных вычислительных мощностях и отсутствие каких-либо датчиков, размещаемых на отслеживаемых объектах. После установки границ активной области все необходимые входные данные предоставляет статичная камера без инфракрасного фильтра. В качестве примера реализации ресурсно-ограниченного решения мы представляем сборку системы на одноплатном компьютере Raspberry Pi версии 3, соединенным с сопроцессором Intel Neural Stick версии 2 и NoIR-камерой Raspberry в