随着智能交通系统的快速发展，车辆轮廓识别与载重估算技术成为货运监管和道路安全的核心环节。传统人工检测方式效率低下且误差较大，而基于激光扫描的自动化解决方案正在重塑行业标准。

激光扫描技术通过发射高频激光束并接收反射信号，可在毫秒级时间内获取车辆表面数万个三维坐标点，形成高精度点云数据。研究显示，采用905nm波长的脉冲激光雷达，在10米范围内可实现±2cm的测距精度，足以满足轮廓重建需求。

在数据处理阶段，首先通过离群点过滤算法消除环境噪声，随后运用改进的ICP（迭代最近点）算法将离散点云与标准车辆模型匹配。某实验团队验证，结合RANSAC分割方法后，轮廓识别准确率可达98.7%，较传统图像识别技术提升23%。

载重估算方面，创新性地引入形变分析模型。通过对比空载与载货状态下车厢底板的点云曲率变化，结合有限元分析建立重量-形变映射关系。实际测试中，对于12米长的货运挂车，该系统估算误差控制在3.5%以内，远超动态地磅的7%行业标准。

该技术已在国内多个智能收费站试点应用，单车道检测效率提升至200辆/小时，同时实现车型识别、超限检测、载重估算的同步完成。未来随着固态激光雷达成本下降，这项技术有望在治超非现场执法、智慧物流等领域发挥更大价值。

值得注意的是，雨雪天气下的点云质量衰减仍是待解难题。某高校团队正尝试融合毫米波雷达数据以提升系统鲁棒性，初步实验显示在暴雨环境下仍能保持85%以上的识别率。这预示着多传感器融合将成为下一代技术演进方向。