随着载货汽车数量、吨位的不断增长,对现有的路面、桥梁等基础设施造成巨大压力,修补与施工直接给政府部门造成了巨大的经济损失。另一方面,超载现象对人民的生命安全也造成巨大威胁。因此,为了加强交通运输、应急安全、信息化运输等重要管理,开展了对车辆动态称重系统的深入研究。本文首先针对车辆载荷受力特点进行理论分析,设计了载荷实时监测系统,基本功能为:监测功能,利用各类传感器采集车辆数据,云端也能够查看车辆相关定位与历史数据,精度6%以内;通讯功能,实现传感器与车载系统之间,车载系统与One NET云端之间数据的实时传输;报警功能,车辆存在超载或严重超载现象,本地终端系统报警提醒驾驶员,云端报警提醒交通管理人员;定位功能,系统报警同时会启动车辆实时定位和轨迹追踪,在监管部门的云端页面能够查看信息。应用改进的Sage-Husa自适应滤波对信号预处理,取得了较好的滤波效果。利用BP神经网络进行数据训练与建模,将预测值进行Polyfit函数拟合,得到车辆静态与动态载荷函数。最后,经过实车试验,验证了基于BP神经网络的载荷算法的可行性,能够在规定的误差范围内监测动态车辆的载荷值,助力构建国家综合立体交通网,加快推进交通强国建设。