随着物流行业的快速发展，汽车衡作为货物称重的核心设备，其准确性直接影响贸易结算的公平性。传统汽车衡依赖人工操作，易受环境干扰和人为误差影响。本文以某物流园区无人值守汽车衡为研究对象，通过多源数据融合技术，系统性地提升了称重准确性。

研究采用三阶段数据融合方案：首先，整合地磅传感器、红外定位和车牌识别数据，构建动态称重模型。实验数据显示，单一传感器在极端天气下误差率达1.2%，而融合系统误差稳定在0.3%以内。其次，引入深度学习算法，通过历史称重数据训练权重分配模型，有效识别并过滤异常数据。最后，建立实时校准机制，当多源数据差异超过阈值时自动触发复核流程。

关键技术突破包括：1）开发异构数据时间对齐算法，解决传感器采样频率差异问题；2）设计基于模糊逻辑的环境补偿模块，消除温度、湿度对称重的影响；3）搭建边缘计算架构，实现200ms内的实时数据处理。对比测试表明，该系统在连续72小时作业中，称重结果标准差较传统方法降低67%。

典型案例分析显示，某钢铁企业部署该系统后，月度称重纠纷减少82%，年直接经济效益超120万元。值得注意的是，系统维护成本较预期降低40%，这得益于自诊断功能可提前90%预测传感器故障。

未来研究方向将聚焦于：1）5G环境下多车并行称重的数据隔离；2）区块链技术在称重存证中的应用。本研究证实，多源数据融合能显著提升无人值守汽车衡的可靠性和经济性，为智能称重领域提供了可复用的技术框架。