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。地铁盾构施工沉降监测,高精度掌握地表变形保障隧道安全。防洪堤机器视觉位移监测仪参考价格
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。干涉合成孔径雷达机器视觉位移监测仪预警平台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。
融合北斗与视觉系统实现桥梁与边坡的多维度融合监测。单一传感手段在空间、时间或精度上均存在一定局限,而多源融合是提升结构监测完整性与预警能力的关键路径。星地遥感通过将XDYG-18北斗高精度接收机与XDYG-EC视觉位移系统协同部署,实现了对桥梁关键构件(如墩顶、主梁端部、斜拉索锚点)以及边坡监测面(滑移带、坡面拐点等)的三维位移监测组合。GNSS系统提供垂向与水平动态变化,视觉系统则捕捉高频局部微动,两者联合可对结构变形趋势进行互相验证与补充分析,提升监测数据的可信度与预警结果的鲁棒性。在广清高速一段重点桥隧结合段中,该系统成功识别出一次由于车辆冲击导致的支座短时滑移,同时发现与之相关的坡面张裂变化,实现了对“点—线—面”隐患的联动感知,满足《广东省桥梁结构监测技术指南》对关键部位多维数据融合分析的要求。
长输油气管线地质位移监测:长距离油气管道沿线经常穿过软土或坡地,地质移动可能导致管道拉伸弯曲甚至破裂泄漏,后果严重。以往对管道地质灾害的监控主要依赖定期地面巡查和少数监测点,难以及时覆盖数百公里线路。如今通过无人机视觉位移监测,可对油气管线走廊带展开高效巡检。无人机沿管线自主航飞,获取沿线地表的高分辨影像和三维地形数据。系统对比不同飞行周期的数据,可检测出坡体下滑、地基沉降等毫米量级的地表位移变化。由于引入了多视角误差补偿算法,监测精度和一致性在沿线复杂地形中仍能得到保证。所有数据接入云端管道安全监测平台,实现对各关键区段变形情况的集中管控。一旦某处地表出现异常位移迹象,运营方即可提前降低管内压力或安排施工加固,防止管道断裂泄漏事故 。山体壁画表层变形监测,非接触手段防范岩面剥落损毁。
地铁盾构施工沉降监测:地下盾构隧道掘进会引起地表沉降,如果控制不好可能导致地面开裂和建构物受损。因此施工期间需要密切监测地表沉降槽发展情况。传统方法是在隧道上方沿线路布设沉降点,每日人工水准测量,工作强度大且点间容易漏掉局部异常。采用无人机视觉监测,可大幅提升沉降监测的空间覆盖度和时效性。无人机可在安全时段飞越城市道路,对盾构沿线地表进行完整扫描,构建高精度的地表高程模型。每日对比模型,系统能够绘制出沉降槽的新近形状和max沉降位置,精确捕捉沉降中心的毫米级变化 。监测数据通过网络即时传送给项目部和第三方监测单位,实现多方同步监管。当系统发现在某区段沉降速率明显上升,超出设计预警值,施工方可立即减慢掘进速度并加强同步注浆,防止进一步下沉损坏地表建筑。通过这种技术手段,地铁施工对周边环境影响可控在较低水平,保障了城市地下工程的安全推进。 储能场站地基位移监测,及时发现沉降防止设备倾斜损坏。地基沉降机器视觉位移监测仪市场价格
软弱地基高层建筑沉降监测,防止不均下沉危及结构安全。防洪堤机器视觉位移监测仪参考价格
山地光伏场区边坡监测:山地光伏场址经常位于丘陵或山坡上,暴雨后场区边坡可能发生滑坡崩塌,威胁光伏阵列安全。人工肉眼巡检往往难以及时发现边坡缓慢位移的征兆。采用无人机多角度位移监测,可以对光伏电站周边山体开展的变形巡查。无人机可沿山坡轮廓低空飞行,获取坡面和光伏桩基的影像,构建三维地形模型并精细测算边坡的形变量。通过定期监测数据对比,系统能够识别出坡体某区域是否出现持续的毫米级位移或新的裂缝 。由于无人机巡检灵活,无需人员冒险攀爬险坡即可完成数据采集,且观测结果实时上传云平台供专业人员远程研判。一旦监测预警边坡开始蠕滑,运维团队能够及早暂停该区域光伏板运行并实施加固或排水措施,防止小型滑移演变为大规模塌方毁坏电站设备。防洪堤机器视觉位移监测仪参考价格
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...