一种大件运输车总质量检测装置计量精度提升方法

本发明公开一种大件运输车总质量检测装置计量精度提升方法，属于检测装置校准标定技术领域。本发明首先将在不同测试条件下获得的待测大件运输车的轴重数据作为训练深度拟合神经网络模型的数据集并进行清洗、数据增强和数据集划分操作；然后，构建深度拟合神经网络模型，并对数据集中的样本数据进行充分学习，实时根据训练情况调整训练参数；最后，仅需要将实时采集到的待检测大件运输车的每个车轴的载重数据输入到训练好的深度拟合神经网络模型中，即可对待检测大件运输车总质量进行预测。采用本发明方法，能够有效缩减辨识误差，降低对轴重检测装置辨识精度的依赖性，提升面对不同车速、恶劣路面条件下的辨识准确率。