随着人们对交通安全和智能交通的要求越来越高，车辆识别系统在交通管理、智能停车、违章抓拍等领域发挥着重要作用。基于嵌入式开发板的车辆识别系统设计具有成本低、灵活性高、易于扩展等优点，因此备受关注。

一般来说，一个基于嵌入式开发板的车辆识别系统包括硬件和软件两部分。硬件方面，需要选择一款适合的嵌入式开发板作为主控制器，例如树莓派、Arduino等。同时，需要配备摄像头模块来实现车辆图像的采集，以及其他传感器模块来完成车辆的检测和跟踪。在软件方面，需要设计算法来实现车辆图像的处理与识别，判断车辆的类型、车牌信息等。

在车辆图像处理方面，可以利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）来实现车辆的特征识别。通过大量的训练数据，神经网络可以学习到车辆的特征，从而实现准确的识别。此外，还可以结合传统的图像处理算法，如边缘检测、颜色识别等方法来提高识别的准确性。

在车辆检测和跟踪方面，可以利用传感器模块来实现。通过在车辆周围放置红外传感器、超声波传感器等模块，可以实现对车辆的实时检测和跟踪。同时，可以结合GPS模块来获取车辆的位置信息，从而实现智能停车、车辆追踪等功能。

总的来说，基于嵌入式开发板的车辆识别系统设计涉及到硬件选型、软件开发、算法设计等方面，需要综合考虑。随着技术的不断进步，相信基于嵌入式开发板的车辆识别系统将会在智能交通领域得到更广泛的应用。