要高效使用车牌自动识别器，可从以下几个方面进行着手优化：
1. 图像采集与处理技术的提升：
车牌识别的首要步骤是图像采集，因此我们应选用高分辨率、高灵敏度的摄像机进行拍摄，确保车牌图像的清晰度和完整性。不仅如此，对采集到的图像进行预处理也是至关重要的，比如去噪、调整对比度和亮度等，这些操作可以显著提高图像质量，使车牌特征更加鲜明。
2. 车牌定位与字符识别算法的革新：
为了应对复杂的环境和多变的车牌样式，我们应该采用基于深度学习的车牌定位方法，通过大量的样本数据训练，提高系统的适应性。优化字符分割算法，如利用连通域分析、边缘检测等技术，确保每一个字符都能被精准提取。卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在字符识别方面的应用也不容忽视，通过训练大量的字符样本，我们可以提高识别的准确率。
3. 持续的学习与在线优化机制：
为了更好地适应新的车牌样式和字符字体，我们需要定期收集新的车牌样本进行训练，或者利用在线学习技术对现有模型进行微调。我们还需要实时监控识别准确率，及时发现并解决问题，确保车牌识别系统始终保持在最佳状态。
4. 设备的合理安装与维护：
车牌识别设备的安装位置十分关键，我们应该选择光线充足、干扰少的地方进行安装，以确保识别的准确性和稳定性。设备的清洁维护也是必不可少的，定期清除灰尘、污垢和水渍，保持设备的洁净。在识别场景光线不足的情况下，我们甚至需要增加额外的车牌照明设备。
5. 结合其他智能化功能提升使用体验：
我们可以将车牌识别系统与移动支付平台集成，实现快速支付，减少等待时间。通过利用智能车牌识别道闸系统的远程访问功能，用户可以提前查看停车场的空位情况，甚至预约停车位，这一功能无疑将极大地提升用户的使用体验。
通过优化图像采集与处理、改进车牌定位与字符识别算法、持续学习与在线优化、合理安装与维护设备以及结合其他智能化功能等措施，我们可以正确并高效地使用车牌自动识别器，显著提高出行效率。
