车牌识别系统是一种通过图像处理和模式识别技术，自动识别车辆的车牌号码的系统。目前，该系统广泛应用于交通管理、安防监控和智能停车等领域。然而，车牌识别系统在实际使用中，仍面临一些问题，如交通违法的自动检测效率不高。为了提高交通违法的自动检测效率，需要从以下几个方面进行改进和优化。

1、优化图像采集设备。车牌识别系统的效果受到图像质量的影响很大。因此，应选用高清晰度的摄像头，确保图像的清晰度和亮度。同时，还可以采用双摄像头技术，通过多角度、多张图像的采集，提高车牌图像的质量和完整度。此外，应根据实际场景进行光线调节，使车牌图像与背景图像的对比度更大，从而有利于车牌区域的提取和识别。

2、改进车牌区域检测算法。车牌区域检测是车牌识别系统的关键步骤，其准确性和实时性直接影响到后续的车牌识别效果。目前，车牌区域检测常采用基于颜色分割和边缘检测的方法。但这些方法在处理复杂背景和光照变化时效果差。因此，可以引入基于深度学习的车牌区域检测算法，通过训练大量的车牌图像样本，利用卷积神经网络等模型进行特征提取和分类，提高车牌区域检测的鲁棒性和准确性。

3、改进车牌识别算法。车牌识别算法是车牌识别系统的核心部分，其准确性和实时性对于提高交通违法的自动检测效率至关重要。目前，车牌识别算法主要包括基于特征提取的算法和基于模板匹配的算法。前者通过文字符号学和图像处理技术提取车牌的特征，并通过分类器进行识别；后者则通过建立车牌字符模板库，通过匹配度量进行识别。为了提高车牌识别的准确性和鲁棒性，可以引入深度学习的方法，通过构建端到端的车牌识别模型，实现车牌的端到端的识别。同时，还可以采用并行计算和GPU加速等技术，提高车牌识别算法的实时性。

4、建立完善的车牌数据库和违法行为数据库。为了提高交通违法的自动检测效率，需要建立完善的车牌数据库和违法行为数据库。车牌数据库存储了车辆的车牌信息，包括车牌号码、车辆类型和所有人等相关信息。违法行为数据库存储了各类违法行为的特征和规则信息。通过与车牌识别系统进行集成，可以实现车辆的快速匹配和违法行为的自动识别和记录。同时，还可以利用这些数据库进行数据挖掘和统计分析，分析交通违法行为的特点和规律，为交通管理和治理提供科学依据。

5、加强硬件设施的支持。为了提高交通违法的自动检测效率，还需要加强硬件设施的支持。比如，在交通要道和重点路段增设更多的摄像头和雷达设备，实现对车辆的监测和跟踪。同时，还可以采用智能交通信号控制系统，对违法车辆进行拦截和处罚。此外，还可以与交通管理部门和执法部门进行信息共享和联合执法，实现对交通违法的综合监管和处理。

总之，要提高交通违法的自动检测效率，需要通过优化图像采集设备、改进车牌区域检测算法、改进车牌识别算法、建立完善的车牌数据库和违法行为数据库以及加强硬件设施的支持等措施。通过这些改进和优化，可以提高车牌识别系统的准确性、实时性和稳定性，从而提高交通违法的自动检测效率，为交通管理和治理提供有力支撑。