Актуальность исследования обусловлена необходимостью обеспечения оперативного доступа транспортных средств экстренных служб на территорию охраняемых объектов, доступ к которых в условиях современной городской среды часто ограничен шлагбаумами и другими физическими барьерами, управляемыми автоматически. Данная проблема может быть решена за счет внедрения интеллектуальных систем идентификации транспорта экстренных служб. В связи с этим, данная статья направлена на разработку алгоритма автоматической идентификации транспорта экстренных служб по изображению. Идея предлагаемого алгоритма основывается на совместном использовании искусственной нейронной сети и онтологической модели знаний о транспорте экстренных служб. Онтология разработана с использованием редактора Protégé и языка OWL на основе анализа открытых данных о классификации и оснащении экстренных служб. В качестве основы искусственной нейронной сети выбрана архитектура YOLOv8, обученная на расширенном наборе данных Roboflow. Результаты экспериментального исследования подтвердили высокую эффективность предложенной модели, достигшую точности 89 %, что свидетельствует о ее практической применимости для решения целевой задачи. Разработанный алгоритм может быть интегрирован в интеллектуальные системы управления доступом на территориях жилых комплексов и коммерческих объектов, способствуя тем самым повышению уровня безопасности и оптимизации сервисного обслуживания.