Luận văn tập trung nghiên cứu ứng dụng công nghệ học sâu (Deep learning) vào bài toán nhận dạng vị trí đỗ xe trống trong bãi đỗ xe thông minh. Mục tiêu chính là xây dựng và đánh giá mô hình thị giác máy tính có khả năng phát hiện chính xác các ô đỗ xe còn trống từ dữ liệu ảnh hoặc video thu thập từ camera giám sát. Nghiên cứu tiến hành khảo sát các kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) phổ biến như YOLO, Faster R-CNN và các biến thể, đồng thời đề xuất quy trình tiền xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình phù hợp với điều kiện ánh sáng và góc nhìn thực tế. Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu thu thập cho thấy mô hình đề xuất đạt độ chính xác cao trong việc phân loại trạng thái ô đỗ, đáp ứng yêu cầu về tốc độ xử lý theo thời gian thực. Luận văn khẳng định tiềm năng ứng dụng của học sâu trong việc nâng cao hiệu quả quản lý bãi đỗ, giảm thiểu thời gian tìm kiếm chỗ đỗ cho người dùng và tối ưu hóa vận hành hệ thống giao thông thông minh đô thị.