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滑坡机器视觉位移监测仪预警平台

来源: 发布时间:2025-06-26

输电塔基础沉降与倾斜监测:输电线路杆塔基础发生沉降或倾斜会威胁线路安全 。历史上曾有因基础下沉未被及时发现而导致杆塔倾覆的事故,因此需要对塔基变形进行精密监控。但传统人工巡检难以及时发现细微位移变化。采用无人机视觉位移监测系统,利用高精度摄像设备对杆塔基座和塔身进行毫米级三维观测。通过在塔身布置观测标靶并辅以姿态误差补偿算法 ,消除无人机运动影响,精确捕捉塔体轻微沉降和倾斜趋势。监测数据实时上传云平台,运维人员可远程跟踪塔基稳定性。借助及早发现异常并及时加固,避免杆塔进一步下沉甚至倒塌,保障输电线路的持续稳定运行。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。滑坡机器视觉位移监测仪预警平台

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输电线路导线弧垂监测:架空输电导线受温度和载荷影响会出现弧垂变化,弧度过大会降低导线对地与树木的安全距离,存在放电短路隐患 。传统方式依赖定期测量或经验估算,难以及时掌握实际弧垂。借助无人机视觉位移监测技术,运维人员可以灵活调度无人机沿线路航拍,获取导线跨距的空间位置数据,并通过三维重建精确测量弧垂值。毫米级精度监测使导线与地面/障碍物的距离变化清晰可见,及时发现异常下垂情况。相关数据通过云平台实时上传,管理者可远程评估线路安全裕度,并根据监测结果调整线路张力或清理走廊通道。该方案有效防止导线因过度下垂发生放电故障,保障电力输送的可靠性。位移沉降机器视觉位移监测仪介绍矿山运输道路边坡监测,及时处置塌方隐患确保运输畅通。

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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。

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。多工地云端位移监测,远程掌控各项目变形状况提升监管效率。

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云平台集中监控电网变形:电力企业往往管理着分布面广的输电线路和新能源场站,传统监测数据分散在各站点,难以及时综合研判整体风险。通过将无人机位移监测系统接入数据云平台,可实现对所有重点设施变形情况的集中监管。每台无人机巡检后将观测到的杆塔位移、风机倾斜、光伏场区沉降等数据实时上传云端。云平台对多源数据进行汇总分析,自动标记异常点并生成可视化的风险地图。运维管理人员登录平台即可一览整个电网资产的变形监测状态,无需逐站检查。比如平台会高亮显示某输电走廊近日出现轻微地面移动趋势或某风场某台机组倾斜度上升等异常。借助这种集中式监控,电力公司能够提前识别系统性隐患,统筹安排巡检和检修资源 ,提升设备运维效率和电网运行的安全裕度。工业园区改扩建前使用无人机测图掌握原有建筑物水平位移状态。干涉合成孔径雷达机器视觉位移监测仪平台

城市地下工程施工期间,用视觉监测判断周边建筑是否受扰动。滑坡机器视觉位移监测仪预警平台

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。滑坡机器视觉位移监测仪预警平台

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