Luận văn tập trung nghiên cứu mạng nơ-ron tích chập (CNN) và ứng dụng trong bài toán đếm số người ra vào bệnh viện. Trước hết, luận văn tổng quan các kiến trúc CNN phổ biến như VGGNet, ResNet và các kỹ thuật phát hiện đối tượng dựa trên deep learning. Tiếp theo, tác giả xây dựng bộ dữ liệu video giám sát tại khu vực cửa ra vào bệnh viện, tiến hành tiền xử lý và gán nhãn. Luận văn đề xuất mô hình kết hợp giữa YOLO để phát hiện người và thuật toán theo dõi (tracking) để đếm số lượng người di chuyển qua hai chiều vào và ra. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác cao trong việc đếm, đồng thời đáp ứng được yêu cầu xử lý thời gian thực. Nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn trong việc quản lý lưu lượng người tại bệnh viện, hỗ trợ công tác kiểm soát dịch bệnh và tối ưu hóa nguồn lực.