Hiện nay, các mô hình mạng nơ-ron tích chập CNN (Convolutional Neural Network - CNN) được áp dụng rộng rãi trong việc phát hiện các đối tượng trong lĩnh vực thị giác máy tính. Một trong những bài toán phát hiện đối tượng hiện nay đó là việc nhận dạng biển số xe đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc quản lý và kiểm soát giao thông thông minh. Mặc dù bài toán nhận diện biển số xe là một bài toán không còn mới, đã được phát triển dựa trên các phương pháp xử lý ảnh truyền thống và cả những kỹ thuật mới sử dụng học sâu (deep learning), tuy nhiên việc cân bằng giữa tốc độ nhận dạng hình ảnh và độ chính xác theo thời gian thực là một thách thức đối với  các hệ thống giám sát giao thông. Trong bài báo này, các kỹ thuật học sâu đã được áp dụng, đặc biệt là các mô hình phát hiện phương tiện giao thông cho bài toán phát hiện biển số xe dựa trên mô hình xác định đối tượng thời gian thực YOLOv8.