Recently, the number of cars in major urban areas of Vietnam has increased rapidly. Therefore, information about the locations of parking lots and the number of available parking spaces is essential, helping drivers quickly find the most suitable parking spot. Many technologies and algorithms have been applied to recognize and classify objects, among which YOLOv8 cannot be overlooked. This technology can detect objects in real-time thanks to its fast processing speed, high accuracy, and ease of integration and deployment in practical systems. With the outstanding advantages of YOLOv8, this research aims to detect cars in parking lots using this technology. Then, it evaluates and analyzes the collected vehicle data to statistically count the available spots in car parking lots. The research results show that image recognition achieves an accuracy of 90 % or more, while car recognition from videos (real-time) only reaches 80 %.Trong những năm gần đây, số lượng ô tô tại các đô thị lớn của Việt Nam tăng lên nhanh chóng. Do đó, thông tin về vị trí các bãi đỗ xe và số lượng chỗ đỗ còn trống là những thông tin rất cần thiết, giúp cho người lái xe nhanh chóng tìm được bãi đỗ xe thích hợp nhất. Hiện nay, có nhiều công nghệ và thuật toán đã được áp dụng để nhận diện và phân loại vật thể, trong số đó không thể không kể đến YOLOv8 bởi đây là công nghệ có khả năng phát hiện đối tượng trong thời gian thực nhờ vào tốc độ xử lý nhanh chóng, kết quả đạt độ chính xác cao, dễ dàng được tích hợp và triển khai trong các hệ thống thực tế. Với các ưu điểm vượt trội của YOLOv8, nghiên cứu đã hướng đến mục tiêu phát hiện các vật thể là ô tô trong bãi đỗ xe bằng công nghệ này. Sau đó đánh giá, phân tích dựa trên dữ liệu xe thu thập được để thống kê số lượng vi trí trong bãi đỗ xe ô tô. Từ kết quả nghiên cứu cho thấy nhận diện ô tô từ hình ảnh đạt độ chính xác 90 % trở lên, nhận diện ô tô qua video (thời gian thực) chỉ đạt 80 %.