山區(qū),、沿海地區(qū)公路邊坡塌方、橋隧結構異常等突發(fā)事件的發(fā)生,，如同一場場突如其來的 “戰(zhàn)斗”,，而快速監(jiān)測布控就是應對這些 “戰(zhàn)斗” 的有力武器。星地遙感推出的 “臨時部署,、快速啟動” 輕量化監(jiān)測方案,，成為了這場 “戰(zhàn)斗” 中的制勝法寶。其配備的 XDYG-EC 視覺系統(tǒng)與 XDYG-18 北斗接收機,，搭載可折疊支架,、太陽能供電系統(tǒng)和 4G 無線通信模塊，實現(xiàn)了監(jiān)測設備的便捷部署與快速運行，10 分鐘內即可完成現(xiàn)場部署并上傳數(shù)據(jù),。系統(tǒng)支持小時級數(shù)據(jù)采集,、實時上傳和告警推送，為應急評估提供精細數(shù)據(jù),。2023 年肇慶邊坡塌方事件里,，星地遙感在接到交投單位的緊急需求后，迅速行動,，24 小時內完成 15 組應急監(jiān)測點部署,，利用實時監(jiān)測數(shù)據(jù)助力判斷邊坡穩(wěn)定性，制定科學合理的臨時交通引導措施,，充分體現(xiàn)了該系統(tǒng)在應急響應和災害監(jiān)測方面的高效與可靠。橋梁結構風險分析模型實現(xiàn)健康度量化評估與趨勢預測,。邊坡橋梁輕量化安全監(jiān)測方案

實時分析與異常變化識別,。橋梁結構的安全隱患往往呈現(xiàn)微小、漸變的特征,。輕量化監(jiān)測系統(tǒng)在前端部署中即搭載了初步的變化檢測算法,，設備能在數(shù)據(jù)出現(xiàn)非線性波動、短時頻繁擾動或越界趨勢時主動發(fā)出提醒信號,。平臺可根據(jù)項目需求設定分類型閾值,，針對不同傳感器的異常表現(xiàn)進行區(qū)分處理，避免誤報與遺漏,。該機制已在多處拱橋,、城市快速路橋梁中驗證有效，特別適用于高交通流密度區(qū)域的橋梁狀態(tài)變化監(jiān)測,，為運維單位爭取更多決策時間,。地基沉降橋梁輕量化安全監(jiān)測云平臺自研算法融合多源數(shù)據(jù)，智能判斷結構健康狀態(tài),。

分層部署架構,，充分滿足不同管理單位需要。各地橋梁運維單位在資源,、能力,、平臺要求等方面差異較大。系統(tǒng)設計采用分層部署架構,，支持從單橋單一布控到橋群統(tǒng)一管理的多級結構,。小型單位可通過本地部署平臺達成日常數(shù)據(jù)接收與可視化，大型單位則可將數(shù)據(jù)同步至城市交通平臺或省級綜合管控中心,。設備管理權限,、地圖分組、數(shù)據(jù)查看模式均可靈活配置，支持不同管理范圍,、數(shù)據(jù)使用等級與運營制度的融合使用,，為跨層級使用打通操作鏈路。

多源感知融合,，構建數(shù)字橋梁“畫像”,。傳統(tǒng)橋梁監(jiān)測多依賴單一指標，如位移或應變,，難以多維度掌握結構運行狀態(tài),。新一代輕量化健康監(jiān)測方案則強調多源感知融合，系統(tǒng)內可集成應變計,、加速度計,、裂縫監(jiān)測儀、視覺測量設備及環(huán)境監(jiān)測模塊,，構建出真實,、動態(tài)、結構行為驅動的數(shù)據(jù)模型,。借助融合算法和機器學習引擎,，系統(tǒng)不僅能實時識別局部異常，更能基于歷史行為模式推演未來風險發(fā)展趨勢,。這一數(shù)據(jù)驅動模型為橋梁的風險分級,、養(yǎng)護計劃制定、運行壽命預測等提供堅實支撐,，助力相關部門和管養(yǎng)單位構建可預判,、可追溯的智能決策體系。地基雷達監(jiān)測技術適應隧道洞口與高邊坡變形趨勢識別需求,。

支持移動端APP查看與告警推送,，提升運維響應效率。系統(tǒng)配套移動端應用,，可實時查看設備狀態(tài),、結構參數(shù)、預警事件等信息,，支持微信/短信/APP內推送等多通道告警提醒,。當設備采集到異常波動并觸發(fā)閾值，系統(tǒng)可將相關參數(shù),、時間,、位置信息迅速發(fā)送給運維人員，便于遠程研判與安排現(xiàn)場處理,。同時移動端支持拍照上傳,、日志備注,、地理位置打點等功能，增強現(xiàn)場作業(yè)的記錄能力,。該功能特別適合多橋巡檢與突發(fā)情況響應,，提升日常運維的便捷性與時效性。雷達系統(tǒng)支持全天候,、非接觸式大范圍監(jiān)測,，適配復雜環(huán)境高頻應用。攔水壩橋梁輕量化安全監(jiān)測儀器

支持毫米級視覺監(jiān)測技術,，滿足橋梁主梁與支座位移監(jiān)測精度要求,。邊坡橋梁輕量化安全監(jiān)測方案

支持AI模型擴展，推動智能化監(jiān)測演進,。在結構狀態(tài)識別方面,，系統(tǒng)平臺預留了算法擴展接口，可引入基于歷史數(shù)據(jù)訓練的AI模型,，用于識別異常特征,、分析變化模式或預測結構未來響應行為。例如,，可接入異常識別模型,，用于判斷位移變化的突變點,，或接入趨勢預測模型,，對裂縫發(fā)展速度進行建模評估。該設計可為后續(xù)系統(tǒng)升級與數(shù)據(jù)挖掘提供開放空間,，有助于用戶在已有監(jiān)測基礎上,，持續(xù)提升系統(tǒng)智能水平，適應橋梁結構復雜性日益提高的趨勢,。邊坡橋梁輕量化安全監(jiān)測方案