物流业和车辆管理系统应用，催生了载重传感器在行业内的应用。相对于传统的地磅称重，其中有很多优势，包含称重方便，全程监控等。 车辆管理平台需要对传感器的数据进行过滤，平滑等一些列算法处理。将离散的点通过数值映射到一个区间，从而让载重实际数据更加稳定。 其中主要注意事项有： 1.将AD转化成一个小区间数据，如3000变化的区间转化倒30这区间。 2.将偶尔变化的波形转化通过前后相关的位置，装卸重量的关联去掉 3.通过不断的探测，检测出装货和卸货的时间 4.通过对位置装卸的位置确定最终的装卸事件 以下是过滤后装货和卸货的判断，其中在上图中的偶尔凸起的波形被过滤掉。 编辑 载重的算法实现后，还需要...

 随着车载监管越来越细化，车辆载重开始慢慢进入管理者视野。 目前车载传感器有高，中，低三个等级。由于加载的传感器的算法，传感器的个数不同。精度也不一样。低精度的单传感器主要用来物流管控，高精度的传感器主要用来环卫称重，物流监控，超载等。各个行业对传感器需求大致如下表： 编辑 载重整体行业主要是面临成本上来的压力，算法的门槛比较高，致使应用无法推广。 1.传感器本身的成本比较高，安装比较复杂 2.算法应用比较复杂，平台鲜有整合好的 3.运维成本比较高 CarEye车辆管理平台，在原来视频平台的基础上经过一年的研发，推出了载重管理功能。 载重管理主要功能有： 1.对高精度的传感器进行...