Разработана математическая модель интеллектуальной системы контроля и управления доступом транспортных средств на некоторую территорию. Предложено выполнение локализации транспортного средства с помощью глубокой нейронной сети YOLO, что позволяет дополнительно определить тип объекта доступа. Решение задачи локализации и распознавания номерного знака основано на композиции традиционных методов обработки изображений и двухпроходной классификации, выполняемой модифицированной архитектурой сверточной нейронной сети MobileNet. Экспериментально доказано, что применение разработанного подхода дает процент правильных распознаваний номерных знаков на видеопотоке не ниже 96 % в зависимости от внешних условий. Комплекс программ реализован на языке Python.