隧道结构衬砌监测与拱顶沉降识别整体响应技术指南要求。隧道在运行过程中,衬砌结构长期承受周边围岩压力,极易发生裂缝、下沉、隆起等变形。广东省《隧道结构监测技术指南》提出,要重点关注拱顶、拱腰等部位的变形趋势。星地遥感XDYG-EC视觉位移系统具备高帧率、远距离观测与高精度识别能力,可布设于隧道内部通风井、检修通道等位置,通过标靶识别方式实时掌握衬砌关键部位的变形状态。同时,系统配套的智能识别模块可自动标注裂缝边界,并量化其扩展速率与方向,为后续结构病害演化评估提供精确依据。在广州某城市快速路隧道项目中,平台每日生成拱顶沉降曲线与剖面热力图,并结合GNSS数据综合分析,为施工单位提供预应力调节、衬砌补强等措施建议,极大提升了隧道结构维护的科学性和响应效率。地震后电力设施位移快速巡检,多点监测助力灾后抢修决策。机器视觉位移机器视觉位移监测仪解决方案

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出现异常位移时,矿山可以立即封闭道路、组织排危和清理,以防止边坡垮塌造成严重后果,并尽快恢复安全通行。船闸机器视觉位移监测仪预警系统精细位移数据辅助优化边坡设计,提高采矿安全与效率。

古墓封土沉降监测:许多古墓葬的封土堆在经历多年以后会发生下沉开裂,这往往意味着墓室结构可能受损甚至有坍塌风险。以往考古人员定期观测封土表面的沉降标和裂缝扩展情况,但人工测量无法掌握大型封土堆的变化。无人机视觉监测可对古墓封土进行整体的形变监测而不破坏地表。无人机沿封土堆表面飞行扫描,生成封土的数字高程模型,精度可达到厘米乃至毫米级。将多期模型比对,系统能绘制出封土沉降等值线,量化沉降中心和范围,并监测土体表面的新裂缝出现情况。这样,哪怕封土某处只下沉几毫米、或隆起裂开一条窄缝,系统都能及时发现。监测数据通过云平台发送给考古和文保专业人员团队,方便远程评估墓葬结构安全。如果发现封土沉降速率异常加快或裂缝扩展,管理部门将迅速采取行动,例如在封土周边构筑支护、改善排水,或限制游客进入范围,以防止墓室坍塌和文物损毁 。
系统支持结构荷载响应分析,实现桥梁运行状态实时感知。广东省技术指南提出,应对关键桥梁开展运行状态识别,特别是结构受交通荷载作用下的响应监测。星地遥感结合GNSS动态监测和高频视觉采样技术,构建桥梁“荷载响应分析”模块,支持对主梁挠度变化、支座反应、墩柱响应的实时观测。XDYG-18北斗接收机具备10Hz采样频率,能实时捕捉车辆通过造成的微小沉降;XDYG-EC视觉系统通过多靶标点位同步采样,可准确识别梁体受压或振动下的微动趋势。在惠州某市政大桥项目中,该系统通过与交通流量信息结合,建立桥梁荷载-响应数据库,识别出部分时段超载车辆对结构的动态冲击,协助管理单位调整限载措施,优化车道组织。该应用模式推动桥梁从静态安全监测向“运行行为监测”升级,提升道路桥梁运营管理水平。无接触文物变形监测,避免传感器安装对遗迹造成扰动。

平台嵌入AI智能分析引擎,提升异常识别与趋势预测能力。传统水利监测主要依赖人工设阈值告警,对突发性或非线性异常难以快速识别。星地遥感在其智慧水利平台中引入AI智能分析引擎,利用机器学习算法对海量历史监测数据进行建模训练,具备趋势识别、突变检测和潜在风险评分等功能。系统可自动识别非线性位移变化、周期性异常震荡、突发滑移等情况,并输出预警等级与解释建议。以边坡监测为例,平台能基于10天前的微小变化趋势,预测未来72小时的滑移风险概率,辅助决策人员提前干预。在深圳某大坝项目中,该AI模型准确识别出一次由地下水位骤升引发的库岸局部沉降趋势,实现了提前72小时的预警通知,为风险控制赢得了充足时间。AI分析的引入,使得水利监测系统从“报警机制”向“预测体系”转型,迈入智能治理新阶段。光伏支架大规模部署前通过地表位移普查,避开潜在沉降区域。地下管廊机器视觉位移监测仪平台
尾矿库坝体形变监测,全天候守护尾矿坝安全运营。机器视觉位移机器视觉位移监测仪解决方案
排土场堆积体稳定监测:露天矿排土场堆积的矿渣岩土如果内部滑移失稳,可能发生大规模垮塌,掩埋运输道路或设备,造成安全事故。由于排土场范围广、地形变化快,以往靠人工巡视难以及时发现堆体内部潜在的失稳征兆。应用无人机视觉监测技术后,矿山可以对排土场堆积体进行常态化的稳定性巡检。无人机定期沿着排土场上空规划航线飞行,获取整个堆体表面的高分辨率影像,并重建排土场的三维地形模型。通过历史模型对比,系统能够识别堆体某区域是否出现下沉、鼓胀等毫米级形变,以及表面新出现的裂缝。监测数据实时汇集到云平台,地质人员可远程了解排土场稳定状况。一旦系统预警某段堆积体发生异常位移趋向,矿山可以暂停在该区继续排弃,及时采取削坡减载或修筑挡土墙等措施 ,防范垮塌事故的发生。机器视觉位移机器视觉位移监测仪解决方案
储能场站地基稳定性监测:新建的电网储能场站往往由大量电池模块和变流设备组成,这些设备对安装地面的平整稳定要求高。如果地基发生不均匀沉降,可能导致设备倾斜移位,进而引发连接件受损或安全隐患。传统定点监测手段难以及时覆盖整个场站基础的细微变化。引入无人机视觉位移监测技术后,可对储能站内建筑物基础和设备支撑点进行巡检。无人机携带高精度摄像头在场站上空巡航,获取地面及设备基座的多视角图像数据,构建场站地形和设备布置的数字模型。通过对不同时间的模型进行比对分析,毫米级位移监测可准确发现某区域地基下沉几毫米的细微变化。监测系统将结果上传云平台,运维人员远程获取各设备区的沉降趋势报告。如发现某些电池柜基础持...