车牌识别系统的架构设计主要包括以下几个核心组成部分：

硬件架构：

摄像头：高清摄像头，支持夜视功能，用于捕获车辆图像

触发设备：检测车辆进入识别区域

照明设备：确保在各种光照条件下清晰成像

图像采集设备：获取车牌图像

处理器：嵌入式处理器(如Raspberry Pi、Jetson Nano)或工业计算机

存储设备：SD卡、SSD或硬盘

通信设备：支持网络传输

显示设备和道闸(用于停车场系统)

软件架构：

操作系统：Linux等嵌入式系统

图像处理库：OpenCV等

识别算法：包括车牌定位、字符分割和字符识别算法

深度学习框架：PyTorch、TensorFlow等(用于YOLOv5等模型)

数据库：SQLite等，存储车牌信息

通信协议：MQTT、HTTP等

用户界面：基于HTML/CSS/JavaScript或Qt等开发的界面

系统工作流程：

图像采集：通过摄像头捕获车辆图像

车辆检测：判断车辆是否进入识别区域

图像预处理：去噪、灰度化、对比度增强等

车牌定位：通过轮廓提取或深度学习模型定位车牌区域

字符分割：将车牌上的字符分割为独立部分

字符识别：使用模板匹配或CNN模型识别字符

结果输出：输出完整车牌号码及相关信息

数据存储：将识别结果存储到数据库

数据传输：通过网络将信息传输至管理平台

系统设计特点：

模块化设计：便于维护和升级

实时处理：优化算法效率，确保快速识别

环境适应性：适应不同天气、光照和角度条件

可扩展性：支持功能扩展和集成

健壮性：处理异常情况，如车牌污染、损坏等

特殊部署考虑：

安装位置：车牌距相机4-6米，车牌宽度在图像中为120-160像素

角度要求：车牌平行度误差不超过15度，斜面角度不超过45度

多车道部署：左右转车道需分别安装相机

环境适应：避免雨水井盖、防护栏等干扰物，必要时进行颜色处理

现代车牌识别系统已从传统的多设备分散式架构发展为高度集成的单体架构，将原本需要多个设备完成的功能整合到单一设备中，提高了系统的稳定性和可靠性。