Kendaraan bermotor merupakan alat transportasi yang dapat menunjang aktivitas masyarakat di Indonesia. Jumlah pengguna kendaraan bermotor semakin meningkat dari tahun ke tahun yang membuat jalan raya semakin padat. Padatnya jumlah kendaraan tersebut dari tahun ke tahun berbanding lurus dengan angka kasus kecelakaan lalu lintas yang terjadi di Indonesia. Salah satu penyebab hal itu adalah kesalahan manusia seperti mengantuk atau lelah, melamun, mengobrol, dan menyalakan rokok sehingga dapat membuat mereka kehilangan fokus saat mengemudikan kendaraan dan mengabaikan jarak aman antar kendaraan mereka. Pada penelitian ini kami mengajukan pendekatan baru menggunakan vision based sensor dengan kamera ponsel dengan menggunakan Tensorflow Object Detection API untuk mendeteksi posisi plat nomor kendaraan yang berada di depan pengemudi secara real time dengan bounding box. Saat proses training, penelitian ini menerapkan metode transfer learning dengan pretrained network SSD MobileNet V2. Plat nomor kendaraan tersebut digunakan sebagai acuan untuk menghitung jarak antar kendaraan pada kamera menggunakan metode triangle similarity. Penelitian ini juga menerapkan teori defensive driving untuk menentukan jarak aman antar kendaraan. Sistem deteksi jarak aman kendaraan ini akan memberikan notifikasi berupa suara beep sensor sound effect sebagai peringatan kepada pengemudi apabila kendaraan mereka kurang dari jarak aman yang telah ditentukan. Sistem melakukan uji coba dengan mendeteksi plat nomor pada 22 mobil dengan merek dan warna yang berbeda-beda dan rata-rata keberhasilan sistem dalam mendeteksi plat nomor pada jarak 2 sampai 5 meter. Hasil evaluasi perhitungan jarak aman kendaraan menggunakan MAE memperoleh nilai MAE sebesar 2,42555.