随着基建工程规模扩大，砂石运输超载现象已成为道路安全重大隐患。传统人工抽查方式存在效率低、取证难等问题，而基于深度学习的智能监控系统正带来革命性变革。

核心技术突破体现在三方面：首先，采用YOLOv7改进算法实现车辆精准检测，在雨雾天气下仍保持92%以上识别准确率；其次，创新性融合激光雷达与高清摄像头的多源数据，通过三维建模技术实时计算载货体积，误差控制在±3%以内；最后，动态称重模块引入应变片传感器与AI补偿算法，可同步获取轴重、总重等关键数据。

某省交通厅实测数据显示，部署该系统后超载查处效率提升400%，同时减少75%的执法纠纷。系统具备三大优势：1) 非接触式检测避免干扰运输作业；2) 自动生成包含时间戳、位置信息的电子证据链；3) 与省级治超平台数据互通，实现"一超四罚"闭环管理。

未来技术演进将聚焦于边缘计算部署，通过轻量化模型降低设备成本。值得注意的是，系统需定期校准传感器并更新车型数据库，以应对新型运输车辆的识别挑战。该技术方案已纳入交通运输部"十四五"智慧交通建设指南，预计2025年前将在全国主要干道完成布设。