边坡位移机器视觉位移监测仪云平台

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。尾矿库雨季前强化坡面视觉监测，结合雨量预警做应急排险准备。边坡位移机器视觉位移监测仪云平台

模块化产品体系适配不同结构类型与工况场景的灵活部署需求。广东省公路体系中既包含大量普通梁桥、中短隧道、小型边坡，也分布着特大型跨江桥、高墩深埋隧道及复合高边坡体，对监测系统的适配性提出挑战。星地遥感依托模块化产品体系构建“组合式感知方案”，通过XDYG-18北斗系统、XDYG-EC视觉系统、地基雷达、RapidSAR遥感平台等不同技术产品按需组合，灵活匹配不同结构类型、空间布局和施工阶段。每套系统具备单独供电、通信与边缘计算能力，可单点部署，也可通过LoRa/4G组网实现集群式远程统一管理。在某扩建高速中，面对桥隧交错、高差剧烈的复杂线路结构，星地遥感通过“多种设备、分区部署、统一管理”的策略，实现各类结构一体化监测，有效缩短部署周期，提升适配效率，满足多样化公路工况下的工程落地需求。渗流压力机器视觉位移监测仪展示尾矿库坝体形变监测，全天候守护尾矿坝安全运营。

尾矿坝坡面位移监测：除了沉降之外，尾矿坝下游坡面的水平位移也是评价坝体稳定性的关键参数。坝坡向外鼓出或出现裂缝，往往预示坝体剪切失稳的可能。传统监测方法主要通过有限的测斜仪或目视巡查发现坝坡异常，可能错过初期细小的位移迹象。引入无人机位移监测后，可对坝坡表面实行网格化的精细观测。无人机贴近坝坡飞行，对坡面网格点进行高精度拍摄，利用图像匹配算法计算每个点相对于基准位置的偏移量。凭借毫米级的检测精度，系统能够发现坝坡局部区域几毫米的位移或裂缝张开变化 。监测数据通过云平台即时传送给安全管理团队，实现坝坡变形的实时预警。当坝坡某处被监测到持续向外位移时，说明坝体内部可能产生剪切滑动，管理人员可迅速采取卸载减压、削坡等应急处理，防止坝体整体失稳破坏。

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。既有隧道结构变形监测，防止新建工程干扰造成轨道偏移。

古建筑地基沉降监测：许多古建筑经历百年风雨，地基可能出现下沉，引发墙体开裂、屋架变形等问题。传统地基沉降监测需要在建筑周边埋设水准点，人工测量，不只需要接近文物，对精度和频率也有限制。通过无人机视觉监测，可以安全高效地掌握古建筑地基沉降趋势。无人机在古建四周低空盘旋，拍摄基座、台基和墙根部位的影像，并测定这些部位相对于远处稳定参照的高度。将历次监测的三维模型进行对比分析，能精确算出建筑各部分的沉降量和差异沉降分布。毫米级精度让哪怕地基只下沉了2~3毫米也能被可靠识别 。监测全程无需在文物附近安装任何设备，避免了扰动。数据汇入云端的文物建筑监测平台，维修人员随时可调阅沉降曲线。如若发现某段地基沉降速率上升，文保部门即可针对性采取压密注浆、墩基托换等措施，加固基础，防止沉降继续恶化损害建筑结构。云平台汇总各文保点监测数据，实现多遗址统一监管。边坡位移机器视觉位移监测仪云平台

古城墙结构形变监测，毫厘级追踪墙体形变防止坍塌。边坡位移机器视觉位移监测仪云平台

地基雷达监测技术适应隧道洞口与高边坡变形趋势识别需求。隧道洞口常处于应力集中区，易形成落石、沉降、塌方等隐患，而高边坡区域则由于高差大、稳定性弱，需要全天候、多点覆盖的实时监测手段。星地遥感推出的XDYG-RadarMIMO数字阵列形变监测雷达，采用实孔径雷达成像技术，支持大面积、非接触式变形扫描，分辨率高，采样频率快，具备毫米级形变量识别能力。系统可通过角反射器提升信号回波强度，提升植被覆盖区或不规则表面下的监测稳定性。该设备已在广东河源某山区隧道工程的两个洞口高边坡处布设，并配合视觉与GNSS监测设备共同构建“雷达+视觉+北斗”的混合式监测网络，实现对高风险边坡全周期、全空间的数据掌控。系统异常变化可自动触发声光报警与后台预警，整体提升边坡预警的实时性与可靠性。边坡位移机器视觉位移监测仪云平台