机器视觉位移机器视觉位移监测仪监管平台

在智慧水库体系中，边远站点电力与网络条件不足成为制约自动化监测推进的瓶颈。星地遥感的多款设备如XDYG-18北斗接收机与XDYG-EC视觉位移系统，均具备强大的边缘计算能力，可在设备本地实现数据解算、异常判断和预警输出，减少对中心服务器的依赖。设备支持接入声光报警器、数据采集单元，形成前端智能反应机制；并可通过4G、LoRa等多模通信网络与后端平台建立数据同步，保障信息实时上传与指令下达。实际应用中，在多个小型水库、边坡和矿山场景已部署的星地遥感设备，不仅具备单独运行能力，还通过云平台实现集中控制与远程升级维护。边缘智能不仅降低了运维压力，也为建立真正“无人值守、全覆盖”的现代水利监测体系提供了可行路径。尾矿坝坝坡位移监测，快速发现坝体侧向位移防止溃坝。机器视觉位移机器视觉位移监测仪监管平台

低功耗设计与太阳能供电方案保障边坡与桥隧偏远监测点长期运行。广东省大量高速公路桥隧和边坡位于偏远山区，存在供电难、施工难、维护难等问题。星地遥感推出的XDYG-18北斗接收机与XDYG-EC视觉位移系统，均采用低功耗设计，并支持太阳能+锂电池混合供电方案，可在无市电条件下连续运行超过60小时。设备支持定时休眠与自动唤醒功能，实现“节能运行+全天候监测”的平衡。该方案已在梅州大埔、河源龙川等山区桥梁边坡群中部署使用，全年稳定运行，期间只需1次上门维护。该设计充分满足广东技术指南中对“恶劣环境下设备续航能力”的要求，真正实现了“监测下沉到末端”的目标，为山区桥隧边坡结构安全管理提供了坚实的硬件保障。自动化变形机器视觉位移监测仪定制火电厂输煤栈桥发生地基位移时可快速定位拱脚偏移点。

尾矿坝坝顶沉降监测：尾矿坝坝顶沉降情况是评估坝体稳定的重要指标。如果坝顶整体下沉，会降低坝体的有效高度和安全裕度，且可能反映内部出现固结或流失问题。传统上工程人员通过少量测量点监测坝顶高程，但难以完整掌握整个坝顶的沉降分布。使用无人机视觉监测技术，可以对尾矿坝坝顶线进行大范围的形变监测。无人机沿坝顶巡航拍摄，获取连续的坝顶表面影像，通过摄影测量计算坝顶每一点的高程。将不同日期的坝顶高程模型进行对比，可准确测出坝顶各处的沉降量和沉降速率。监测精度可达毫米级，使极小的下沉变化也能被感知。对于尾矿坝长坝顶而言，这种高精度多点监测提供了传统水准测量无法实现的分辨率和覆盖范围。根据监测结果，尾矿库管理人员可以判断坝体固结过程是否均匀，及时采取堆高坝顶或加宽坝肩等措施，确保坝体有足够的高度安全裕度。

厂房及设备基础沉降监测：矿区选矿厂房、破碎站等大型建筑以及重型设备基础在长期运行中可能因振动或地基松动发生下沉开裂。如果基础下沉未被及时发现，可能导致设备安装精度偏移、机组故障甚至厂房结构损坏。传统靠人工定期在墙体或基础上观测裂缝和沉降标的做法，往往覆盖有限且精度不足。采用无人机视觉位移监测后，矿山可以对关键厂房和设备基础进行体检式的监控。无人机沿建筑物外圈飞行，获取墙体立面和地基周边的高清图像，测量建筑物各部分的相对位移变化。同时，对露天的设备基础，无人机也可低空环绕拍摄，捕捉基座的沉降和倾斜情况。监测系统能够分辨出墙体倾斜几分之一度、基础沉降几毫米这样细微的变形量。数据通过云平台汇总呈现，每次监测结果都更新建筑和设备的变形趋势图。这样，维护人员可以提前发现厂房结构和设备基础的不良变化，及时维修加固，避免因基础下沉导致的突然设备故障或安全事故，确保矿山生产系统长期稳定运行。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。

输电通道沿线滑坡监测：输电线路穿越山区时，沿线山坡的滑坡泥石流风险对电网构成威胁。以往依靠人工巡线难以及时发现隐蔽的边坡变形征兆。现在通过便携灵活的无人机视觉监测，可对线路周边疑似滑坡区域进行周期性三维扫描。无人机从多个角度获取坡体表面形态数据，生成数字高程模型并对比不同时段的模型，毫米级的位移分辨能力可识别坡面细微形变和裂缝扩展迹象。系统采用误差补偿算法校正航摄姿态差异，确保不同批次数据具有可比性。监测结果上传至云平台，运维中心可对各危险坡段进行统一监控和预警。当发现山体发生缓慢位移趋势时，电力部门能够提前采取护坡、改线等措施 ，避免滑坡突然爆发中断输电通道。云平台汇总各文保点监测数据，实现多遗址统一监管。自动化机器视觉位移监测仪销售

地震后电力设施位移快速巡检，多点监测助力灾后抢修决策。机器视觉位移机器视觉位移监测仪监管平台

露天矿边坡稳定性监测：露天矿山的陡峭采场边坡一旦失稳滑坡，将危及作业人员和设备安全并迫使矿山停产整顿。以往矿山采用人工定点观察或在局部安装测斜仪监测，但很难有效覆盖整个边坡，更难捕捉到早期细微变形。现在通过无人机对露天矿边坡进行实时位移监测，可以实现大范围、全覆盖的边坡稳定性监管。无人机沿着采场边缘飞行，获取完整的高墙坡面影像，并生成精细的三维点云模型，对比分析不同时段模型即可识别出坡体各区域细微位移变化。监测系统具备毫米级精度 ，能够在滑坡发生前侦测到几毫米量级的变形趋势。各次航测数据通过无线网络传输至云端，地质工程师远程即可查看新近的边坡形变热力图。当某处边坡被监测到变形速率加快时，矿山能够及时撤离人员和设备，并采取减载放坡等预防措施，防止小规模塌方演变成重大滑坡事故。机器视觉位移机器视觉位移监测仪监管平台