既有隧道结构保护监测：在城市改扩建工程中，新建深基坑可能与已运营的地铁隧道邻近。如果施工扰动导致隧道结构变形移位，将危及行车安全。通常既有隧道会布设位移计、收敛计等传感器进行监测，但这些点位有限且需要维护。无人机视觉监测能够作为有益补充，提供隧道结构整体的变形数据。利用运营间隙，小型无人机搭载测距相机进入隧道，在轨道两侧沿隧道走向飞行，获取隧道内壁和轨道的影像数据，建立隧道断面的基准模型。此后每隔数日重复巡航拍摄，系统比对新旧模型，可检测出隧道衬砌出现的毫米级位移或变形，以及钢轨轨距的细微变化。由于无人机可以自主避障并稳定控制姿态，监测过程对隧道正常运营不产生干扰。所有数据通过无线链路实时传送至地面监控中心，维保人员可随时掌握隧道状态。当监测显示隧道某区域变形超过阈值时，可立即通知地铁运营方减速或停运，并要求施工方暂停作业、采取降水减震等措施。这种技术手段为既有隧道提供了更有效的保护，确保新建工程不影响既有轨道交通的运营安全。古建筑地基沉降监测，及时发现下沉趋向保护文物结构安全。渗流压力机器视觉位移监测仪厂家供应

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。地下公共人防工程机器视觉位移监测仪软件山体壁画表层变形监测，非接触手段防范岩面剥落损毁。

邻近施工对建筑影响监测：城市施工往往挨着已有建筑，如果基坑开挖或桩基施工引起邻近建筑下沉开裂，将造成重大损失。传统做法是在周边建筑物布置少量沉降观测点和裂缝计，信息有限且可能滞后。利用无人机视觉监测，可以对邻近建筑进行完整的沉降和位移观测，为周边保护提供数据支撑。无人机在施工现场周边巡航，采集邻近建筑外墙和地基部位的图像，建立基准三维模型。此后每天或关键工序后重复监测，将新数据与基准模型比对可准确计算建筑物的沉降量和倾斜变化。如果某栋建筑在某日出现了较前日额外几毫米的不均匀沉降，系统会及时发出预警提醒施工方 。通过云平台，监理单位和相关部门也能同步查看这些监测结果。当监测显示邻楼沉降超出警戒值时，施工方可以立即暂停相应工序，采取回填土体、增设支撑等补救措施，并对受影响居民及时疏散安置。此举有效避免了施工扰动对周边建筑造成结构性破坏，保障了城市建设的安全进行。

针对我国中西部地区和城市边缘地带大量分布的小型水库，如何低成本、高效率实现安全监测，一直是行业难题。星地遥感研发的XDYG-EC视觉位移系统，具备亚毫米级精度、25Hz可调频率以及400米以上的有效观测距离，完美适配坝体、边坡、房屋等复杂应用场景。系统采用非接触式设计，通过高分辨率摄像机识别标靶，实现二维位移实时计算，并可通过4G/5G/WiFi等方式将监测数据与视频图像同步上传至云平台进行分析。其边缘计算架构可在现场快速响应异常变形，触发告警机制，大幅降低人工巡查负担。重庆九龙坡区的13座小型水库群便采用该系统实现了低成本、高频次的自动化监测，展示了其在“千库智能化”升级中的广泛应用前景。古城墙结构形变监测，毫厘级追踪墙体形变防止坍塌。

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。大型光伏电站沉降监测，三维观测保障支架阵列平稳运行。挡墙机器视觉位移监测仪软硬件

矿区地表沉降监测，定位地下开采导致的地面位移隐患。渗流压力机器视觉位移监测仪厂家供应

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。渗流压力机器视觉位移监测仪厂家供应