高精度视觉监测技术支撑桥梁主梁与支座微动识别。桥梁结构变形通常表现为微米至毫米级别的缓变过程,尤其在主梁跨中、支座滑移等关键节点,微小的位移变化往往预示结构性问题的演变。星地遥感自主研发的XDYG-EC视觉位移监测系统,结合黑白标靶与亚像素识别算法,可实现≤1mm精度的二维位移监测,特别适用于桥梁中远距离、非接触式布设场景。设备观测距离可达400米以上,部署灵活,无需大规模改动结构实体。系统采样频率可达25Hz,可连续捕捉列车或车流冲击下的短时瞬态响应。该系统已在广东肇庆一座连续梁桥中完成试点部署,连续采集3个月的数据清晰揭示了桥梁在不同荷载状态下的主梁挠度变化和支座位移趋势,协助养护单位完成桥梁健康度分级评估,准确定位潜在病害点。 高危点位无接触监测,减少人工登高操作保障巡检安全。船闸机器视觉位移监测仪解决

数据驱动电力设施预防性维护:电力设施的养护通常依据定期检修计划进行,缺乏对实际结构状态的量化评估,可能导致问题未及时发现或维护资源浪费。通过开展周期性的无人机位移监测,可以获取输电塔、变压器基础等关键部位的长期变形数据,为设备状态评估提供依据。云平台将历次监测得到的毫米级位移信息进行趋势分析,帮助运维工程师了解每个设备的健康变化曲线。例如,某输电塔塔顶倾斜度在半年内呈现逐渐增大的趋势,就提示基础可能正在弱化,应提前安排加固维护。这种数据驱动的维护策略使检修计划更加有的放矢,既避免了隐患累积导致的突发故障,又提高了检修工作的针对性,优化了运维成本并提升了电网运行的可靠性。船闸机器视觉位移监测仪解决古城墙结构形变监测,毫厘级追踪墙体形变防止坍塌。

相较传统位移计、测缝计等点位数据监测方式,星地遥感XDYG-EC视觉位移系统通过高频图像采集(可达25Hz),实现了多点同步位移监测和图像回传功能,为水利设施安全管理提供了更丰富的现场信息。系统支持监测标靶布设在坝体、护坡、桥墩、隧道等关键构造部位,通过算法自动识别标靶位置变化,输出水平与垂直位移数据,并通过边缘计算设备快速完成数据上传与告警判断。此外,系统自带夜视红外照明与视频录像功能,可结合图像识别辅助管理单位判断现场是否有崩塌、渗水、施工等宏观异常变化。在福建、四川、重庆等地已实际部署的项目中,视觉系统在提升监测精度的同时,也为远程视频巡查、应急响应等提供了直观、可信的一手图像资料。
文物周边山体滑坡监测:一些名胜古迹坐落在山腰或峭壁之上,如山中寺庙、摩崖石刻等,其周边山体的稳定性对文物安全至关重要。山体滑坡、崩塌不仅会直接毁坏文物建筑,还可能造成难以恢复的历史损失。传统地质巡查往往难以及时覆盖这些偏远危险区域。采用无人机多角度监控文物周边山体,可实现对地质威胁的全天候预警守护。无人机定期环绕文物周边山坡飞行,获取崖壁、岩层节理和植被覆盖区的影像数据,建立山体三维模型。通过对比模型变化,系统可检测到文物周边山体出现的轻微位移、斜坡鼓胀或新的塌陷裂缝。即使是毫米级的缓慢山体蠕动,亦可及早被发现 。监测数据同步上传至文物保护管理平台,地质和文物专业人员据此评估风险。当发现山体变形趋势异常时,可迅速采取行动:比如预先转移可移动文物、封闭游客通道、在雨季前加固边坡或设置拦石网。通过超前防范,将山体地质灾害对文物本体的威胁降到较低水平,确保那些依山而建的文化遗产得到妥善守护。输电塔基座沉降监测,毫米级感知倾斜趋势防范倒塔风险。

云平台集中监控电网变形:电力企业往往管理着分布面广的输电线路和新能源场站,传统监测数据分散在各站点,难以及时综合研判整体风险。通过将无人机位移监测系统接入数据云平台,可实现对所有重点设施变形情况的集中监管。每台无人机巡检后将观测到的杆塔位移、风机倾斜、光伏场区沉降等数据实时上传云端。云平台对多源数据进行汇总分析,自动标记异常点并生成可视化的风险地图。运维管理人员登录平台即可一览整个电网资产的变形监测状态,无需逐站检查。比如平台会高亮显示某输电走廊近日出现轻微地面移动趋势或某风场某台机组倾斜度上升等异常。借助这种集中式监控,电力公司能够提前识别系统性隐患,统筹安排巡检和检修资源 ,提升设备运维效率和电网运行的安全裕度。在风电场施工阶段监测塔基沉降,提升基础验收精度和施工调平效率。空天地一体化机器视觉位移监测仪预警系统
地铁车站开挖变形监测,多角度观测控制深基坑施工风险。船闸机器视觉位移监测仪解决
露天矿边坡稳定性监测:露天矿山的陡峭采场边坡一旦失稳滑坡,将危及作业人员和设备安全并迫使矿山停产整顿。以往矿山采用人工定点观察或在局部安装测斜仪监测,但很难有效覆盖整个边坡,更难捕捉到早期细微变形。现在通过无人机对露天矿边坡进行实时位移监测,可以实现大范围、全覆盖的边坡稳定性监管。无人机沿着采场边缘飞行,获取完整的高墙坡面影像,并生成精细的三维点云模型,对比分析不同时段模型即可识别出坡体各区域细微位移变化。监测系统具备毫米级精度 ,能够在滑坡发生前侦测到几毫米量级的变形趋势。各次航测数据通过无线网络传输至云端,地质工程师远程即可查看新近的边坡形变热力图。当某处边坡被监测到变形速率加快时,矿山能够及时撤离人员和设备,并采取减载放坡等预防措施,防止小规模塌方演变成重大滑坡事故。船闸机器视觉位移监测仪解决
矿山运输道路边坡监测:露天矿的运输道路常沿着采场边坡盘旋而上,一旦道路外侧边坡塌方,将中断矿石运输,甚至可能造成车辆掉落事故。由于矿用车辆运输的重要性,必须提前发现道路边坡的任何不稳定迹象。无人机视觉监测可以为矿山运输道路提供全天候的边坡安全巡查。无人机沿运输干道飞行,拍摄道路两侧尤其是临空边坡的影像,构建道路沿线的三维模型档案。系统比较不同时间的模型,可检测出边坡坡脚隆起、局部岩体形变或新裂缝等毫米级细小变化。相比人工驾车巡查,无人机能够接近悬崖边缘获取细节数据,并通过误差补偿算法确保测量精度不受飞行姿态影响。在云平台上,矿山管理者能够实时查看所有运输要道的边坡稳定状况。当监测警报某路段边坡...