Detecting camouflaged military objects is a significant challenge as they are typically designed to blend into their surroundings. This paper proposes an automated method for detecting military camouflage using deep learning techniques, specifically the YOLOv9 (You Only Look Once) model. YOLOv9 is one of the advanced object detection models, renowned for its real-time processing capabilities and high accuracy. The YOLOv9 model was trained and evaluated on a specialized dataset, including images containing camouflaged military objects in various contexts. Experimental results show that the YOLOv9 model achieves high performance in detecting camouflaged military objects, with superior accuracy compared to traditional methods. This paper not only demonstrates the feasibility of applying deep learning to camouflage detection but also opens up new directions for research and applications in this field.Phát hiện đối tượng ngụy trang quân sự là một thách thức lớn do các đối tượng này thường được thiết kế để hòa lẫn vào môi trường xung quanh. Bài báo này đề xuất một phương pháp tự động phát hiện ngụy trang quân sự bằng cách sử dụng kỹ thuật học sâu, cụ thể là mô hình YOLOv9 (You Only Look Once). YOLOv9 là một trong những mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến, nổi bật với khả năng xử lý thời gian thực và độ chính xác cao. Mô hình YOLOv9 được huấn luyện và đánh giá trên tập dữ liệu đặc thù, bao gồm các hình ảnh chứa đối tượng ngụy trang quân sự trong nhiều bối cảnh khác nhau. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình YOLOv9 đạt được hiệu suất cao trong việc phát hiện đối tượng ngụy trang quân sự, với độ chính xác vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Bài báo này không chỉ chứng minh tính khả thi của việc áp dụng học sâu vào phát hiện ngụy trang mà còn mở ra những hướng đi mới cho các nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực này.