随着煤炭运输需求的持续增长，公路运输作为重要的物流方式，其安全管理问题日益凸显。其中，车辆超载现象不仅威胁道路安全，还会加速基础设施损耗。传统的人工抽查方式效率低下且难以全面覆盖，而基于AI识别技术的智能监测系统正逐步成为行业解决方案。

AI识别技术的核心在于通过计算机视觉与深度学习算法实现对运输车辆的实时监控。系统通常由高清摄像头、称重设备和边缘计算模块组成。当车辆经过监测点时，摄像头会捕捉车辆图像，AI算法迅速分析车辆轮廓、轮胎形变等特征，结合称重数据综合判断是否超载。这一过程可在200毫秒内完成，准确率可达95%以上。

关键技术突破体现在三个方面：首先是多目标跟踪算法（MOT），能够准确识别并持续追踪复杂路况下的多辆运输车；其次是基于ResNet改进的车型识别模型，可区分不同载重标准的车辆类型；最后是动态称重补偿算法，有效消除车速、路面颠簸等因素对测量结果的影响。

实际应用中，某省级交通部门部署该系统后，超载查处效率提升300%，同时将人工成本降低60%。系统还能自动生成超载行为证据链，包括时间戳、地理位置和超载数据，为执法提供完整依据。

未来发展趋势将聚焦于5G传输技术的应用，实现更大范围的监测网络覆盖，以及联邦学习技术的引入，在保障数据隐私的前提下持续优化算法性能。随着技术的不断成熟，AI驱动的超载监测系统有望成为智慧交通建设的重要组成模块。