La localización precisa de los vehículos circundantes ayuda a los conductores a percibir el entorno circundante, lo cual puede lograrse mediante dos parámetros: profundidad y ángulo de dirección. Este estudio tiene como objetivo presentar un nuevo y eficiente sistema basado en visión monocular para obtener la ubicación de los vehículos. Propusimos una combinación de bloques convolucionales plug-and-play con un algoritmo básico de detección de objetivos para mejorar la precisión de las cajas delimitadoras de los vehículos. Luego, estas fueron transformadas a profundidad y ángulo reales a través de un método de conversión que fue deducido por la geometría de imagen monocular y los parámetros de la cámara. Los resultados experimentales en el conjunto de datos KITTI mostraron la alta precisión y eficiencia del método propuesto. El mAP aumentó aproximadamente un 2% con un tiempo de inferencia adicional de menos de 5 ms. El error promedio de profundidad fue de aproximadamente un 4% para objetos a corta distancia y alrededor de un 7% para objetos a larga distancia. El error promedio de ángulo fue de aproximadamente dos grados.