随着工业自动化技术的快速发展，无人值守地磅系统在物流、矿山、港口等领域的应用日益广泛。动态称重作为地磅系统的核心功能，其响应速度直接影响到称重效率和准确性。传统称重算法在高速动态场景下常出现数据延迟、精度下降等问题，而AI算法的引入为解决这些痛点提供了新的技术路径。

在动态称重过程中，车辆以非静止状态通过地磅，传感器采集的数据具有明显的时序性和噪声干扰特征。常规滤波算法虽能消除部分噪声，但难以兼顾实时性与精度。本研究采用深度学习中的LSTM（长短期记忆网络）模型，通过训练历史称重数据，构建动态权重预测机制。实验表明，该模型可将数据处理延迟降低至50ms以内，同时将动态称重误差控制在±0.3%以下。

算法优化主要从三个维度展开：首先，采用轻量化网络结构设计，将模型参数量压缩至传统RNN的60%，确保在边缘计算设备上的实时推理能力；其次，引入注意力机制动态分配传感器数据权重，有效识别轮胎冲击、振动等干扰信号；最后，通过在线学习模块持续更新模型参数，适应不同载重车型和行驶速度的变化。

实际部署中，系统集成多源数据融合技术。地磅压力传感器、激光测速仪和车牌识别摄像头的数据经时间戳对齐后输入AI模型，形成闭环优化。某钢铁企业应用案例显示，优化后的系统使单车称重耗时从8秒缩短至3秒，日均处理量提升120%，且避免了人工复核环节。

值得注意的是，响应速度的提升不能以牺牲稳定性为代价。研究团队特别设计了异常值熔断机制：当连续5帧数据偏离预测值超过阈值时，系统自动切换至传统卡尔曼滤波模式，确保极端情况下的可靠性。这种混合架构既发挥了AI算法的智能优势，又保留了传统方法的鲁棒性。

未来，随着5G边缘计算和毫米波雷达技术的成熟，无人值守地磅系统将向更高频、更精准的方向发展。本研究提出的AI优化框架为动态称重领域提供了可扩展的技术方案，其方法论也可迁移至其他工业测控场景，具有显著的工程应用价值。