提高车牌识别系统实时性的关键技术包括：

算法优化：采用轻量级目标检测模型如改进的YOLO系列算法，减少计算量，提高处理速度。使用卷积神经网络(CNN)进行车牌定位和字符识别，优化网络结构减少参数量和计算复杂度。

硬件加速：利用FPGA或GPU等硬件平台并行处理图像数据，加速算法执行。嵌入式系统如STM32单片机驱动的识别系统可实现高效部署。

图像预处理优化：将彩色图像转换为灰度图像减少数据量，采用二值化、边缘检测等高效预处理技术，加快处理速度。

直接面向全场景的检测方法：开发能直接检测任意场景下车牌的算法，避免先检测车辆再检测车牌的多步骤流程，减少处理时间。

软件架构优化：采用分层处理和并行计算技术，优化系统流程和数据处理管道。

特征提取优化：利用车牌的几何特征和纹理特征进行快速定位，结合边缘检测和投影方法提高定位效率。

模型轻量化：对深度学习模型进行压缩和剪枝，减小模型体积同时保持识别精度，使系统能在资源受限环境中实时运行。