Bu çalışma ile, belirli bir mesafeye yerleştirilen bir kamera ile YOLO (You Only Look Once) V8 algoritmasını kullanarak aracın üzerindeki plakayı otomatik olarak tanıyan ve görselleştiren bir sistem tasarlanmıştır. YOLO V8, gelişmiş bilgisayarlı görü yeteneklerine sahip olmakla birlikte doğrudan plaka tanıma modeli içermemektedir. Bu çalışma ile güvenlik önlemleri gerektiren alanlarda insan gücünü ve maliyeti en aza indirerek verimli şekilde kullanılabilir bir model önerilmiştir. Plaka veri seti, bilgisayarlı görü modeli ortamı Roboflow kullanılarak oluşturulmuş ve yapay sinir ağı eğitim modeli geliştirilmiştir. Python programlama dili kullanılarak YOLO V8 algoritması ile yapay sinir ağı modeli Karayolları Trafik Yönetmeliğine uygun TR plakalar ile eğitilerek plaka tanıma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen bu sistemde, açık kaynaklı kütüphaneler olan OpenCV, Time, Random, Numpy, Ultralytics ve EasyOCR kullanılmıştır. Kullanıcı arayüzü için Tkinter kullanılarak plaka tanıma sonuçları görselleştirilmiştir. Sistem tam karşıdan, sağ ve sol yönde 30° içerisinde kalacak şekilde farklı açılardan alınan görüntüler üzerinde test edilmiş ve yüksek doğruluk oranları (%99 @ 25 Epok) elde edilmiştir. Bu çalışma, trafik yönetimi, otopark sistemleri ve güvenlik uygulamaları gibi çeşitli alanlarda mevcut YOLOV8 tabanlı uygulamalara entegre edilebilir bir çözüm yöntemi önermektedir.