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動態稱重系統，是一種測量行駛中車輛重量的檢測系統。透過感測器和稱重處理器，測量行駛車輛在特定地點、時間的出現及其動態輪胎受力，生成總量、速度、軸重、軸數、軸距、車型等車輛資訊。
隨著高速公路網路的發展，公路交通安全與違章超載之間的矛盾更加突出，動態稱重技術採用現代電子資訊科技檢測車輛超載，可有效保護道路及相關設施，是維持道路安全暢通的有效技術手段。
結合國內外資料，目前動態稱重方法主要有以下幾種：
1.ADV法、DV法、V法
該類方法是20世紀80年代的日本小野敏郎為解決動態稱重問題所提出來的，其測量思路主要是同時或單獨測量重物移動的位移、速度和加速度，然後用直接方法或數值積分方法來求解稱重過程的微分方程以獲得力值。
這類方法有些因需同時使用多種不同型別感測器而難以實現；有些雖然只使用同類感測器，但由於採用積分方法因而準確度較差，且往往只適用於噪聲很小的場合。
2.位移積分法
該方法是ADV法、DV法、V法的一種沿襲。其原理大致是：將稱重系統的輸出訊號對一小段位移L1沿其長度L方向積分，L1的兩端透過對稱重系統各感測器的輸出訊號進行比較而定。
動態分量在積分割槽間被平均，使車輛振動造成的干擾影響較小，因此精度也相對較高，但這需要較長的資料才能保證精度。
3.補償法
該方法主要是針對感測器的響應速度慢和超調量大，在很大程度上限制了動態稱重速度和準確度地提高的缺點，從而提出透過設計補償元件，在比“稱重感測器穩定時間”更短的時間裡完成測量，因此動態稱重灌置主要由稱重感測器和動態補償元件組成。
4.專家系統
該方法主要是引入知識模型而構成專家系統，即把優秀稱重測力專家的思維過程固化到測量程式中，並與計算機修正程式結合起來，進而提高計量儀器的測試能力和故障檢測能力。
5.引數估計法
該方法主要是把動態測量作為一個引數估計和預測問題來處理，即首先根據有關稱重測力系統的先驗知識，推匯出一個含有未知引數的模型，然後用該模型去擬合稱重測力過程的輸出訊號，從而獲得最小平方誤差意義上的引數估計。
由於被測重量或力值可以看成是稱重測力過程的終值，因此它們可以用模型引數進行估計或預測。
基於引數估計的系統辨識方法可由極短的軸重訊號估計出模型引數和軸重值，而具有較高的準確度，同時利用適合的辨識演算法可以進一步減小速度對測量結果的影響，可以在車輛中速及較高速的情況下使用此方法。
6.神經網路
神經網路是一種有效的非線性函式擬合工具，已經被應用到很多工程問題中。使用神經網路的方法，可以利用一個動態系統的輸入輸出資料建立它的輸入-輸出模型，透過這個模型可以根據該系統的後繼輸入來預測出想求得的對應輸出值。
該方法主要是基於並行技術的思想，以神經網路技術為控制核心，採取多因素協調，將檢測過程中對影響稱重精度和限制車輛透過速度起主導作用的因素作為訓練樣本，透過訓練獲得較好的網路模型，再根據該模型和網路輸入資料得出車重，並期望提高檢測精度。
隨著運輸工業生產及商業貿易的不斷髮展，車輛動態稱重技術發揮著越來越重要的作用。深邦作為國家級高新技術企業，實施自主創新發展戰略，加大重點技術的研發突破，提出了
基於深度學習神經網路技術的高效能自適應濾波演算法
。
該演算法能動態學習運動中載貨車輛自身諧振與地面環境所引起的噪聲訊號，由此最大程度還原車輛的載荷原始訊號，有效提升系統精準度和可靠性。
經多次試驗測試，以自適應濾波演算法為核心技術的動態稱重系統誤差可達到±1%以內，遠超同類演算法。
後透過中國計量測試學會的檢測，
深邦動態稱重系統整體技術達到國內領先水平
。而
基於深度學習神經網路技術的高效能自適應濾波演算法達到國際先進水平
。
動態稱重，不僅是限制超載、預防事故、保護路橋的一種保障措施，同時也具備防止運輸市場低價惡性競爭，保護國家、運輸企業和貨主利益的潛在作用。因此，深邦將繼續夯實科技創新基礎，凝聚智慧和力量，為推動智慧交通發展貢獻新的力量。