Plat nomor adalah sejenis tanda pengenal kendaraan bermotor. Pada dasarnya plat nomor terdiri dari plat logam atau plastik yang dilekatkan pada kendaraan bermotor sebagai tanda pengenal resmi.. Plat nomor dipakai pada sistem deteksi otomatis untuk identifikasi kendaraan bermotor, seperti sistem keamanan di perumahan. Salah satu model jaringan saraf tiruan yang biasanya digunakan untuk menangani masalah computer vision adalah convolutional neural network (CNN). CNN memiliki berbagai fitur, seperti menemukan tepi suatu gambar, warna yang berbeda dan menggabungkannya menjadi bentuk yang lebih kompleks. Peneliti membuat sistem deteksi plat nomor menggunakan convolutional neural network (CNN). Peneliti membuat arsitektur CNN dengan OpenCV, TensorFlow, KERAS. Model CNN dilatih menggunakan 304 gambar plat nomor sebagai training set dan 129 gambar plat nomor sebagai test set. Dataset tersebut berisi gambar yang memiliki berbagai kondisi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model cnn secara akurat mendeteksi plat kendaraan. Hasil penelitian tersebut, sistem deteksi plat nomor tersebut menghasilkan akurasi sebesar 96%.