地鐵盾構施工沉降監測：地下盾構隧道掘進會引起地表沉降，如果控制不好可能導致地面開裂和建構物受損。因此施工期間需要密切監測地表沉降槽發展情況。傳統方法是在隧道上方沿線路布設沉降點，每日人工水準測量，工作強度大且點間容易漏掉局部異常。采用無人機視覺監測，可大幅提升沉降監測的空間覆蓋度和時效性。無人機可在安全時段飛越城市道路，對盾構沿線地表進行完整掃描，構建高精度的地表高程模型。每日對比模型，系統能夠繪制出沉降槽的新近形狀和max沉降位置，精確捕捉沉降中心的毫米級變化 。監測數據通過網絡即時傳送給項目部和第三方監測單位，實現多方同步監管。當系統發現在某區段沉降速率明顯上升，超出設計預警值，施工方可立即減慢掘進速度并加強同步注漿，防止進一步下沉損壞地表建筑。通過這種技術手段，地鐵施工對周邊環境影響可控在較低水平，保障了城市地下工程的安全推進。 石窟崖壁裂隙位移監測，預警巖體脫落風險。高支護機器視覺位移監測儀系統

礦山運輸道路邊坡監測：露天礦的運輸道路常沿著采場邊坡盤旋而上，一旦道路外側邊坡塌方，將中斷礦石運輸，甚至可能造成車輛掉落事故。由于礦用車輛運輸的重要性，必須提前發現道路邊坡的任何不穩定跡象。無人機視覺監測可以為礦山運輸道路提供全天候的邊坡安全巡查。無人機沿運輸干道飛行，拍攝道路兩側尤其是臨空邊坡的影像，構建道路沿線的三維模型檔案。系統比較不同時間的模型，可檢測出邊坡坡腳隆起、局部巖體形變或新裂縫等毫米級細小變化。相比人工駕車巡查，無人機能夠接近懸崖邊緣獲取細節數據，并通過誤差補償算法確保測量精度不受飛行姿態影響。在云平臺上，礦山管理者能夠實時查看所有運輸要道的邊坡穩定狀況。當監測警報某路段邊坡出現異常位移時，礦山可以立即封閉道路、組織排危和清理，以防止邊坡垮塌造成嚴重后果，并盡快恢復安全通行。水工建筑機器視覺位移監測儀預警平臺尾礦壩壩坡位移監測，快速發現壩體側向位移防止潰壩。

文物周邊山體滑坡監測：一些名勝古跡坐落在山腰或峭壁之上，如山中寺廟、摩崖石刻等，其周邊山體的穩定性對文物安全至關重要。山體滑坡、崩塌不僅會直接毀壞文物建筑，還可能造成難以恢復的歷史損失。傳統地質巡查往往難以及時覆蓋這些偏遠危險區域。采用無人機多角度監控文物周邊山體，可實現對地質威脅的全天候預警守護。無人機定期環繞文物周邊山坡飛行，獲取崖壁、巖層節理和植被覆蓋區的影像數據，建立山體三維模型。通過對比模型變化，系統可檢測到文物周邊山體出現的輕微位移、斜坡鼓脹或新的塌陷裂縫。即使是毫米級的緩慢山體蠕動，亦可及早被發現 。監測數據同步上傳至文物保護管理平臺，地質和文物專業人員據此評估風險。當發現山體變形趨勢異常時，可迅速采取行動：比如預先轉移可移動文物、封閉游客通道、在雨季前加固邊坡或設置攔石網。通過超前防范，將山體地質災害對文物本體的威脅降到較低水平，確保那些依山而建的文化遺產得到妥善守護。

地鐵車站開挖變形監測：地鐵車站深基坑開挖規模大、持續時間長，期間基坑變形需嚴格監控，以免影響周邊建筑和既有地下管線。除了傳統監測布點外，引入無人機三維變形監測可為車站施工提供更完整的數據支持。無人機沿基坑四周預設航線多角度航拍，獲取圍護結構和周邊地面的全景影像，生成高精度三維模型。系統自動提取圍護墻頂部水平位移、坑底隆起量等關鍵指標，并與歷次數據進行比對。毫米級的觀測精度確保任何細微變形趨勢都能被捕獲。通過云平臺，施工單位、監理和設計人員可同時查看當下的變形數據可視化結果。當監測顯示某側墻體形變位移接近報警值或坑底出現異常隆起時，各方能夠及時協商采取應急措施，例如增加支撐或調整開挖順序 。這種及時的干預將風險控制在萌芽階段，確保地鐵車站施工安全可控。架空輸電線弧垂監測，空中巡檢確保導線安全間隙。

視覺識別算法輔助裂縫變化量化，提升結構病害識別能力。傳統裂縫檢測依賴人工巡查與記錄，存在誤差大、周期長、效率低等問題。星地遙感將AI圖像識別技術與視覺位移系統深度融合，研發裂縫智能識別與跟蹤算法，支持遠距離高倍率拍攝下對裂縫寬度、長度、擴展趨勢等進行自動提取與量化。系統通過歷史圖像對比，可判斷裂縫擴展速度，并標記疑似異常區域，實現從“發現裂縫”到“識別發展態勢”的閉環過程。該技術已在廣佛肇高速某橋梁結構病害治理項目中投入使用，連續觀測橋墩混凝土表面裂縫擴展過程，并結合結構荷載變化數據，輔助工程師精確判斷裂縫成因與危險等級，提出加固方案。該系統大幅減少人工核查時間，提升了病害發現與處理的及時性，是數字化病害治理的重要工具。災后建筑結構位移快評，靈活部署高效篩查危樓隱患。高支護機器視覺位移監測儀系統

高層建筑竣工前開展塔頂至基座多點垂直度驗收，保障結構軸線一致性。高支護機器視覺位移監測儀系統

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。高支護機器視覺位移監測儀系統