传统水库大坝结构复杂,环境条件多变,单一监测方式难以兼顾精度、覆盖率与响应速度。为提升监测的多样性与适应性,星地遥感创新性地将XDYG-EC视觉位移系统与XDYG-Radar MIMO雷达监测系统进行融合部署,形成互补性的“双模监测”方案。视觉系统具备高频率、高清图像回传与标靶位移识别能力,适合中远距离、点状监测需求;而雷达系统则具备面状监测优势,可快速捕捉目标区域位移场变化,尤其适用于雨雾环境下的全天候监测。在广东某大型水库项目中,该双模组合应用于主坝、副坝及库岸边坡等关键位置,实现了分层分区精细化管理,极大增强了整体监测的稳定性与实效性,为智慧水利复杂场景提供了高度可靠的解决范式。地铁车站下穿既有桥梁前进行结构位移基线采集,建立风险对比模型。结构健康机器视觉位移监测仪预警管控系统

古城墙结构形变监测:古城墙作为大体量的线性文物,长期受雨水侵蚀和地基不均影响,可能出现墙体倾斜、裂缝等结构变形,严重时会坍塌危及人员安全。传统巡查依靠人工目测发现较大的裂缝,或用垂线测量局部倾斜角,难以及时掌握整段城墙的细微形变。无人机视觉监测可以对古城墙进行长距离、高密度的结构变形测绘。无人机沿城墙顶部和侧面匀速飞行,获取连续的墙体表面影像,重建城墙的数字三维模型。通过精细比对不同时间的模型,系统能准确计算城墙在各高度的位移变化,如墙顶水平位移、墙身鼓出程度等,精度可达毫厘级 。监测全程不需接触古墙表面,不影响城墙风貌。所有数据进入文物保护云平台后,管理人员可以查看每段城墙的倾斜裂缝趋势图。当监测预警某处城墙外倾位移接近临界值或裂缝扩展异常时,文保部门将及时采取减载支护、封闭该段城墙并启动抢修工程,防止城墙突然坍塌,确保历史遗产和游客安全。干涉合成孔径雷达机器视觉位移监测仪是什么对古塔顶部位移趋势进行年度建档,形成结构健康“履历”。

地铁车站开挖变形监测:地铁车站深基坑开挖规模大、持续时间长,期间基坑变形需严格监控,以免影响周边建筑和既有地下管线。除了传统监测布点外,引入无人机三维变形监测可为车站施工提供更完整的数据支持。无人机沿基坑四周预设航线多角度航拍,获取围护结构和周边地面的全景影像,生成高精度三维模型。系统自动提取围护墙顶部水平位移、坑底隆起量等关键指标,并与历次数据进行比对。毫米级的观测精度确保任何细微变形趋势都能被捕获。通过云平台,施工单位、监理和设计人员可同时查看当下的变形数据可视化结果。当监测显示某侧墙体形变位移接近报警值或坑底出现异常隆起时,各方能够及时协商采取应急措施,例如增加支撑或调整开挖顺序 。这种及时的干预将风险控制在萌芽阶段,确保地铁车站施工安全可控。
支持水利应急响应中的“快速布控”,满足突发事件即时监测需求。洪涝灾害、滑坡险情等突发事件往往发生在短时间内,要求监测系统具备“即搭即用”“快速响应”的能力。星地遥感结合便携化设计与智能组网技术,推出一系列适用于应急场景的快速布控监测设备,如背包式XDYG-EC视觉位移系统、太阳能供电的XDYG-18北斗接收机,以及支持三脚架快速架设的边坡雷达。系统支持无线通讯组网,可在事件发生后2小时内完成布点、启动和上线。在2023年云南永善县桐堡村滑坡应急监测中,星地遥感工程团队在接警后8小时内完成现场部署,并于次日输出初步滑移位移趋势图,为地方管理部门制定人员疏散和抢险加固方案提供了关键数据支持。这种“移动快、部署快、见效快”的特性,使其成为水利突发事件中的常备应急感知单元。多矿区云平台监测系统,集中监管各矿变形数据提高预警响应。

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。架空输电线弧垂监测,空中巡检确保导线安全间隙。天空地水工一体化机器视觉位移监测仪公司
矿井井口及周边位移监测,保障矿道出入口长期稳定。结构健康机器视觉位移监测仪预警管控系统
视觉识别算法辅助裂缝变化量化,提升结构病害识别能力。传统裂缝检测依赖人工巡查与记录,存在误差大、周期长、效率低等问题。星地遥感将AI图像识别技术与视觉位移系统深度融合,研发裂缝智能识别与跟踪算法,支持远距离高倍率拍摄下对裂缝宽度、长度、扩展趋势等进行自动提取与量化。系统通过历史图像对比,可判断裂缝扩展速度,并标记疑似异常区域,实现从“发现裂缝”到“识别发展态势”的闭环过程。该技术已在广佛肇高速某桥梁结构病害治理项目中投入使用,连续观测桥墩混凝土表面裂缝扩展过程,并结合结构荷载变化数据,辅助工程师精确判断裂缝成因与危险等级,提出加固方案。该系统大幅减少人工核查时间,提升了病害发现与处理的及时性,是数字化病害治理的重要工具。结构健康机器视觉位移监测仪预警管控系统
实时分析与异常变化识别。桥梁结构的安全隐患往往呈现微小、渐变的特征。轻量化监测系统在前端部署中即搭载了初步的变化检测算法,机器视觉位移监测仪等设备能在星地遥感获取的数据出现非线性波动、短时频繁扰动或越界趋势时主动发出提醒信号。平台可根据项目需求设定分类型阈值,针对不同传感器的异常表现进行区分处理,避免误报与遗漏。该机制已在多处拱桥、城市快速路桥梁中验证有效,特别适用于高交通流密度区域的桥梁状态变化监测,为运维单位争取更多决策时间。山地光伏场区边坡监测,多角度巡检预警滑坡保护设备安全。工程安全机器视觉位移监测仪硬件定制适用于开展桥梁健康指数评估与分级管理。平台内设结构健康评估模型,结合桥梁结构类...