利用深度学习提升车载称重边缘计算系统的准确性

张广播 （ 深蓝睿智（杭州）科技有限公司 ）

Abstract

随着物流行业的蓬勃发展与交通监管要求的日益严格，车载称重系统在货物运输管理、超载检测等方面 发挥着愈发关键的作用。传统车载称重技术虽能实现基本称重功能，但在复杂工况下，受环境干扰、设备老化等因素影 响，测量准确性欠佳，难以满足实时、精准的计量需求。同时，大量数据需传输至远程中心处理，导致数据处理延迟， 无法及时反馈称重结果。基于此，本文针对利用深度学习提升车载称重边缘计算系统的准确性展开深入分析。通过深入 研究车载称重与边缘计算技术基础，剖析深度学习理论并合理选择模型，精心设计基于深度学习的车载称重边缘计算系 统架构，完成硬件选型搭建与软件设计开发。经系统测试与性能评估，不断优化改进。以期显著提升车载称重系统准确 性，实现数据的实时处理与分析，为物流运营降本增效，助力交通监管智能化，推动行业向高效、安全方向发展。

Keywords

Full Text

References