The article proposes a software and hardware complex for controlling access to critical objects using Computer Vision technologies. The hardware component is implemented at the level of project solutions. The software component has a practical implementation. The technological basis of the software component is the Computer Vision methods, models and algorithms adapted to a specific software product. The software component was implemented using the Python programming language and relevant libraries with the integration of information flows from several surveillance cameras. The software and hardware complex of access control to critical objects is based on the use of technologies of distributed computer systems and networks. An example of the implementation of the proposed solutions provides the functions of controlling the access of cars to parking spaces of critical infrastructure objects (shopping and entertainment centers; sports / concert venues; institutions of higher education; residential complexes, etc.); blocking of unregistered users; detection of violators. Identification is carried out by license plates and, if necessary, by other indicators. The feature of the proposed development is as follows. The system provides control of the internal and external perimeter of the critical object; object tracking is built on the use of YOLOv8 convolutional neural network, which provides object identification in the Object Tracking process based on a certain number of frames; the training of the network was carried out according to its own Data set array. The development has a practical implementation. В статті запропоновано програмно-апаратний комплекс контролю доступу до критичних об’єктів за технологіями Computer Vision. Апаратна складова реалізована на рівні проектних рішень. Програмна складова має практичну реалізацію. Технологічною основою програмної складової є методи, моделі та алгоритмі Computer Vision, доведені до конкретного програмного продукту. Реалізацію програмної компоненти здійснено мовою програмування Python та відповідних бібліотек з інтеграцією інформаційних потоків від декількох камер спостереження. Програмно-апаратний комплекс контролю доступу до критичних об’єктів базується на використанні технологій розподілених комп’ютерних систем та мереж. Приклад реалізації запропонованих рішень забезпечує функції контролю доступу автомобілів до паркувальних місць об’єктів критичної інфраструктури (торгівельно-розважальних центрів; спортивних / концертних майданчиків; закладів вищої освіти; житлових комплексів тощо); блокування незареєстрованих користувачів; виявлення порушників. Ідентифікація проводиться за номерними знаками та, за необхідності за іншими індикаторами. Особливість запропонованої розробки полягає у наступному. Система забезпечує контроль внутрішнього та зовнішнього периметру критичного об’єкта; відстеження об’єкту побудовано на використанні згорткової нейронної мережі YOLOv8, яка забезпечує об’єктову ідентифікацію в процесі Object Tracking за визначеною кількісттю кадрів; навчання мережі проведено за власним Dataset масивом. Розробка має практичне впровадження.