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。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。机器视觉位移机器视觉位移监测仪监管平台

险远长城段无人机巡检：偏远山区的长城遗址段由于人迹罕至、地形险峻，常年风化坍塌而得不到及时监测维护。传统上管理部门难以频繁派员徒步巡查这些危险地段。无人机的便携灵活性使得对偏远长城的巡检成为可能。维护人员可携带轻型无人机跋涉至附近高地，然后放飞无人机沿长城墙体航行，获取高清影像和位移监测数据。无人机能飞抵人工难以到达的断崖峭壁处，对墙体残段进行近距离拍摄，监视城墙剖面的变形和碎石滑落情况。系统将多次巡检结果的三维模型进行对比，评估墙体残存部分是否发生位移、垛口倾斜度变化等细微劣化迹象。通过云平台，这些珍贵数据被实时传回文物主管单位。有了偏远长城段的定期监测报告，文物保护人员可以科学制定抢险加固计划，在险情酿成前调配人力物力进行维护，加固濒危段落，从而延缓偏远长城的退化进程。机器视觉位移机器视觉位移监测仪监管平台矿区厂房和设备基础沉降监测，防止地基下沉损坏生产设施。

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。

水利工程类型多样，既有大体量水库、长距离堤防，也有分布范围广的排涝泵站、边坡挡墙等局部设施，监测系统若不能匹配其尺度特性，便难以发挥应有效能。星地遥感结合实际工程需求，提出“点—线—面”一体化监测策略：在“点”上，通过XDYG-18 GNSS与XDYG-EC视觉系统对重点部位（如坝顶、坝趾、管涌口）实施高精度监测；在“线”上，布设角反射器结合InSAR遥感技术，实现对堤防、渠道、输水隧道等线性设施的周期性沉降监控；在“面”上，利用地基SAR雷达系统或无人机遥感进行整体扫描，快速识别大范围变形热点区域。这一策略在广东惠州某水源调蓄工程中得到大范围实践，为项目管理单位提供了全域、分层、多频率的形变数据，为大体量水利设施运行风险的准确管控提供坚实技术支撑。危险边坡非接触监测，无人机巡检免除人员靠近风险。

尾矿库坝体变形监测：矿山尾矿库坝体一旦发生位移变形，可能预示着溃坝的风险，必须严密监控。传统尾矿坝安全监测依赖少数测点的水位、应力传感器和定期水准测量，可能遗漏坝体局部变形。借助无人机视觉位移监测，可对整个尾矿坝实施高频次、精细化的变形巡检。无人机沿坝顶和下游坡面飞行，获取坝体全貌的影像数据，建立坝体三维模型，监测坝体的沉降和水平位移情况。毫米级监测精度确保即使坝体某处只有几毫米的形变也能被察觉 。监测采用全天候方式，搭配红外补光灯可在夜间或恶劣天气下持续观测坝体动态。所有监测结果都接入尾矿库安全云平台，安全管理人员实时查看坝体变形曲线和预警信息。一旦系统检测到大坝位移速率异常加剧，矿山能够立即降低库水位、转移下游人员并加固坝体，防止尾矿泄漏灾难的发生。高层建筑倾斜监测，长期跟踪结构微倾防范倾覆隐患。地下管廊机器视觉位移监测仪销售厂家

储能场站地基位移监测，及时发现沉降防止设备倾斜损坏。机器视觉位移机器视觉位移监测仪监管平台

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。机器视觉位移机器视觉位移监测仪监管平台