Los algoritmos automatizados de aprendizaje profundo y minería de datos pueden proporcionar una detección precisa, patrones de frecuencia y predicciones de mercancías peligrosas que pasan por autopistas y túneles. Este documento presenta una aplicación de detección de imágenes de post-procesamiento y un algoritmo de detección de aprendizaje profundo de tres etapas que identifica y registra el paso de mercancías peligrosas por autopistas y túneles. Esta herramienta recibe una entrada de baja resolución de imágenes de cámaras de peaje y ofrece información oportuna sobre vehículos que transportan mercancías peligrosas. Según la experimentación de los autores, la precisión media lograda por la etapa 2 del algoritmo propuesto en la identificación de las placas ADR está cerca del 96% y el 92% de ambas etapas 1 y 2 del algoritmo. Además, para el reconocimiento óptico de caracteres de los números ADR, la precisión media de la etapa 3 del algoritmo está entre el 90 y el 97%, y la precisión general de detección y reconocimiento óptico de caracteres está cerca del 94%. En cuanto al tiempo de ejecución, el algoritmo propuesto puede lograr capacidades de detección en tiempo real procesando una imagen en menos de 2.69 s.