Với nhu cầu cải thiện khả năng lái xe tự động, chúng ta cần những mô hình có độ chính xác cao hơn trước đây. Các mô hình gần đây tập trung vào con người và phương tiện, nhưng trên đường cao tốc thì không có người. Do tốc độ cao, việc lái xe trên đường cao tốc nguy hiểm hơn so với lái xe trong thành phố, điều này khiến các mô hình không chỉ cần độ chính xác cao hơn mà còn cần tốc độ xử lý nhanh hơn. Để khắc phục vấn đề này, chúng tôi đề xuất một mô hình chỉ tập trung vào phương tiện cho tình huống đặc biệt này. Mô hình này dựa trên You Only Look Once v8 (YOLOv8), và bổ sung thêm Partial Convolution, Minimum Point Distance Intersection over Union (MPDIoU), Convolutional Block Attention Module. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày lý thuyết về các module được sử dụng trong mô hình này và so sánh chúng với các module thường được sử dụng hiện nay. Sau đó, chúng tôi trình bày kiến ​​trúc mạng của mô hình này. Chúng tôi huấn luyện mô hình này chỉ trên một phần của KITTI Vision Benchmark Suite. Cuối cùng, chúng tôi so sánh hiệu năng của mô hình này với mô hình YOLOv8 gốc.