既有隧道結構保護監測：在城市改擴建工程中，新建深基坑可能與已運營的地鐵隧道鄰近。如果施工擾動導致隧道結構變形移位，將危及行車安全。通常既有隧道會布設位移計、收斂計等傳感器進行監測，但這些點位有限且需要維護。無人機視覺監測能夠作為有益補充，提供隧道結構整體的變形數據。利用運營間隙，小型無人機搭載測距相機進入隧道，在軌道兩側沿隧道走向飛行，獲取隧道內壁和軌道的影像數據，建立隧道斷面的基準模型。此后每隔數日重復巡航拍攝，系統比對新舊模型，可檢測出隧道襯砌出現的毫米級位移或變形，以及鋼軌軌距的細微變化。由于無人機可以自主避障并穩定控制姿態，監測過程對隧道正常運營不產生干擾。所有數據通過無線鏈路實時傳送至地面監控中心，維保人員可隨時掌握隧道狀態。當監測顯示隧道某區域變形超過閾值時，可立即通知地鐵運營方減速或停運，并要求施工方暫停作業、采取降水減震等措施。這種技術手段為既有隧道提供了更有效的保護，確保新建工程不影響既有軌道交通的運營安全。古建筑地基沉降監測，及時發現下沉趨向保護文物結構安全。滲流壓力機器視覺位移監測儀廠家供應

系統支持結構荷載響應分析，實現橋梁運行狀態實時感知。廣東省技術指南提出，應對關鍵橋梁開展運行狀態識別，特別是結構受交通荷載作用下的響應監測。星地遙感結合GNSS動態監測和高頻視覺采樣技術，構建橋梁“荷載響應分析”模塊，支持對主梁撓度變化、支座反應、墩柱響應的實時觀測。XDYG-18北斗接收機具備10Hz采樣頻率，能實時捕捉車輛通過造成的微小沉降；XDYG-EC視覺系統通過多靶標點位同步采樣，可準確識別梁體受壓或振動下的微動趨勢。在惠州某市政大橋項目中，該系統通過與交通流量信息結合，建立橋梁荷載-響應數據庫，識別出部分時段超載車輛對結構的動態沖擊，協助管理單位調整限載措施，優化車道組織。該應用模式推動橋梁從靜態安全監測向“運行行為監測”升級，提升道路橋梁運營管理水平。地下公共人防工程機器視覺位移監測儀軟件山體壁畫表層變形監測，非接觸手段防范巖面剝落損毀。

鄰近施工對建筑影響監測：城市施工往往挨著已有建筑，如果基坑開挖或樁基施工引起鄰近建筑下沉開裂，將造成重大損失。傳統做法是在周邊建筑物布置少量沉降觀測點和裂縫計，信息有限且可能滯后。利用無人機視覺監測，可以對鄰近建筑進行完整的沉降和位移觀測，為周邊保護提供數據支撐。無人機在施工現場周邊巡航，采集鄰近建筑外墻和地基部位的圖像，建立基準三維模型。此后每天或關鍵工序后重復監測，將新數據與基準模型比對可準確計算建筑物的沉降量和傾斜變化。如果某棟建筑在某日出現了較前日額外幾毫米的不均勻沉降，系統會及時發出預警提醒施工方 。通過云平臺，監理單位和相關部門也能同步查看這些監測結果。當監測顯示鄰樓沉降超出警戒值時，施工方可以立即暫停相應工序，采取回填土體、增設支撐等補救措施，并對受影響居民及時疏散安置。此舉有效避免了施工擾動對周邊建筑造成結構性破壞，保障了城市建設的安全進行。

針對我國中西部地區和城市邊緣地帶大量分布的小型水庫，如何低成本、高效率實現安全監測，一直是行業難題。星地遙感研發的XDYG-EC視覺位移系統，具備亞毫米級精度、25Hz可調頻率以及400米以上的有效觀測距離，完美適配壩體、邊坡、房屋等復雜應用場景。系統采用非接觸式設計，通過高分辨率攝像機識別標靶，實現二維位移實時計算，并可通過4G/5G/WiFi等方式將監測數據與視頻圖像同步上傳至云平臺進行分析。其邊緣計算架構可在現場快速響應異常變形，觸發告警機制，大幅降低人工巡查負擔。重慶九龍坡區的13座小型水庫群便采用該系統實現了低成本、高頻次的自動化監測，展示了其在“千庫智能化”升級中的廣泛應用前景。古城墻結構形變監測，毫厘級追蹤墻體形變防止坍塌。

隧道結構襯砌監測與拱頂沉降識別整體響應技術指南要求。隧道在運行過程中，襯砌結構長期承受周邊圍巖壓力，極易發生裂縫、下沉、隆起等變形。廣東省《隧道結構監測技術指南》提出，要重點關注拱頂、拱腰等部位的變形趨勢。星地遙感XDYG-EC視覺位移系統具備高幀率、遠距離觀測與高精度識別能力，可布設于隧道內部通風井、檢修通道等位置，通過標靶識別方式實時掌握襯砌關鍵部位的變形狀態。同時，系統配套的智能識別模塊可自動標注裂縫邊界，并量化其擴展速率與方向，為后續結構病害演化評估提供精確依據。在廣州某城市快速路隧道項目中，平臺每日生成拱頂沉降曲線與剖面熱力圖，并結合GNSS數據綜合分析，為施工單位提供預應力調節、襯砌補強等措施建議，極大提升了隧道結構維護的科學性和響應效率。大型光伏電站沉降監測，三維觀測保障支架陣列平穩運行。擋墻機器視覺位移監測儀軟硬件

礦區地表沉降監測，定位地下開采導致的地面位移隱患。滲流壓力機器視覺位移監測儀廠家供應

平臺嵌入AI智能分析引擎，提升異常識別與趨勢預測能力。傳統水利監測主要依賴人工設閾值告警，對突發性或非線性異常難以快速識別。星地遙感在其智慧水利平臺中引入AI智能分析引擎，利用機器學習算法對海量歷史監測數據進行建模訓練，具備趨勢識別、突變檢測和潛在風險評分等功能。系統可自動識別非線性位移變化、周期性異常震蕩、突發滑移等情況，并輸出預警等級與解釋建議。以邊坡監測為例，平臺能基于10天前的微小變化趨勢，預測未來72小時的滑移風險概率，輔助決策人員提前干預。在深圳某大壩項目中，該AI模型準確識別出一次由地下水位驟升引發的庫岸局部沉降趨勢，實現了提前72小時的預警通知，為風險控制贏得了充足時間。AI分析的引入，使得水利監測系統從“報警機制”向“預測體系”轉型，邁入智能治理新階段。滲流壓力機器視覺位移監測儀廠家供應