CN109187564B - 一种狭长型构筑物实时变形监测系统 - Google Patents

一种狭长型构筑物实时变形监测系统 Download PDF

Info

Publication number
CN109187564B
CN109187564B CN201811247844.0A CN201811247844A CN109187564B CN 109187564 B CN109187564 B CN 109187564B CN 201811247844 A CN201811247844 A CN 201811247844A CN 109187564 B CN109187564 B CN 109187564B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
module
early warning
ultrasonic detection
real
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201811247844.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109187564A (zh
Inventor
高宁
高彩云
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Henan University of Urban Construction
Original Assignee
Henan University of Urban Construction
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Henan University of Urban Construction filed Critical Henan University of Urban Construction
Priority to CN201811247844.0A priority Critical patent/CN109187564B/zh
Publication of CN109187564A publication Critical patent/CN109187564A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109187564B publication Critical patent/CN109187564B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B17/00—Measuring arrangements characterised by the use of infrasonic, sonic or ultrasonic vibrations
    • G01B17/04—Measuring arrangements characterised by the use of infrasonic, sonic or ultrasonic vibrations for measuring the deformation in a solid, e.g. by vibrating string
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
    • G01N2021/8874—Taking dimensions of defect into account
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques

Abstract

本发明公开了一种狭长型构筑物实时变形监测系统，包括通过互联网相连的数据采集终端、主控制器和远程监控终端，所述数据采集终端包括墙面爬行机器人以及安装在墙面爬行机器人下底面的图像采集模块和超声波检测模块，用于进行待监测构筑物表面图像数据以及超声波检测结果数据的获取；所述主控制器内设有构筑物表面缺陷评估模块、由超声波检测结果预警模块和构筑物表面缺陷预警模块构成的构筑物变形预警模块。本发明实现了狭长型构筑物变形情况的全面检测，系统自带检测结果计算分析功能，使用安全方便，且检测结果较为精确。

Description

一种狭长型构筑物实时变形监测系统
技术领域
本发明涉及建筑检测领域，具体涉及一种狭长型构筑物实时变形监测系统。
背景技术
狭长型构筑物，包括地下管廊隧道、城市轨道交通隧道、公路隧道、桥梁隧道、高铁隧道等狭长型混凝土建(构)筑物，通常埋于地下或是横穿山体，受地质、水文条件的影响大，在外界因素作用下，可能出现下沉、收敛等变形，影响正常使用，同时，因为其所处的地理位置比较偏远危险，进行测量时常常存在安全威胁，而且不便于反复测量。现有技术对狭长型构筑物变形监测的过程中，需要技术人员现场进行操作，在地势较为复杂且威胁的情况下，现有技术的测量方法明显存在安全隐患及操作上的难度。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种狭长型构筑物实时变形监测系统，实现了狭长型构筑物变形情况的全面检测，系统自带检测结果计算分析功能，使用安全方便，且检测结果较为精确。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种狭长型构筑物实时变形监测系统，包括通过互联网相连的数据采集终端、主控制器和远程监控终端，所述数据采集终端将采集到的数据经无线通讯模块以无线的方式传输至主控制器，主控制器完成数据的分析处理后，将这些数据经互联网发送至远程监控终端，并将分析处理的结果显示在主控制器的显示屏界面上；主控制器在接收数据采集终端发来信息的同时也接收来自于远程监控终端以及人机交互界面的指令，经相关协议转换和处理后发送给各个数据采集终端，实现对数据采集终端工作状态的修改；远程监控终端将接收到的来自不同账号的数据存储到数据库中，形成一个缜密有序的控制链；其特征在于：
所述数据采集终端包括墙面爬行机器人以及安装在墙面爬行机器人下底面的图像采集模块和超声波检测模块，用于进行待监测构筑物表面图像数据以及超声波检测结果数据的获取；
所述主控制器内设有：
构筑物表面缺陷评估模块，采用双边滤波和分段线性变换算法分别进行图像去噪和图像增强预处理；采用迭代自适应阈值分割法进行图像二值化处理，基于连通分量的形态学区域特征去除小面积杂点噪声，完成构筑物表面裂缝、凹陷和空鼓所在位置的识别；并基于连通分量外接矩形的长宽比进行构筑物表面裂缝、凹陷和空鼓形状尺寸的识别，完成构筑物表面缺陷情况的评估；
构筑物变形预警模块，包括超声波检测结果预警模块和构筑物表面缺陷预警模块；超声波检测结果预警模块采用FLAC3D技术对超声波检测模块初始输出数据进行分析建立构筑物变形监测的三维阀值模型并与超声波检测模块实时在线测得的数据进行分析比较，当超声波检测模块实时在线测得的数据超过阀值模型的安全值时，中央处理器控制预警模块发出预警信号；
构筑物表面缺陷预警模块采用FLAC3D技术对初次检测出的构筑物表面的裂缝、凹陷和空鼓形状尺寸进行分析分别建立裂缝三维阀值模型、凹陷三维阀值模型和空鼓三维阀值模型并与构筑物表面缺陷评估模块实时在线输出的裂缝、凹陷和空鼓的形状尺寸数据进行分析比较，当构筑物表面缺陷评估模块实时输出的裂缝、凹陷和空鼓的形状尺寸超过阀值模型的安全值时，中央处理器控制预警模块发出预警信号。
进一步地，所述墙面爬行机器人的底座上通过螺栓安装有红外摄像组件，且底座的底部中间位置处开设有通孔，所述红外摄像组件的四个拐角位置处均安装有防跌落传感器，且红外摄像组件的内侧中间位置处设置有安装槽，所述安装槽的内部对称安装有一组超声波探测组件，所述通孔的下方安装有加速度传感器，所述底座的内部中间位置处安装有真空泵，并且真空泵的出风口与通孔相对应，所述底座内部靠近真空泵的两侧位置处安装有驱动电机，所述真空泵的左下方安装有无线通讯芯片，所述驱动电机的一端安装有驱动轮，所述驱动轮的下方通过转轴安装有从动轮，并且驱动轮与从动轮通过履带传动连接。
进一步地，所述加速度传感器的左上方设置有一GPS定位芯片，所述底座的内部靠近真空泵的上方位置处安装有电路板，所述电路板的一侧安装有充放电控制器，另一侧安装有蓄电池，所述电路板与蓄电池之间安装有网络开关。
进一步地，所述预警模块包括通过VTK技术与中央处理器建立数据交换关系的工作人员手机以及主控制器安置的声光报警器。
进一步地，所述主控制器用于接收GPS定位芯片输出的GPS定位数据，并用该数据对对应时间段所接收到的图像进行标记。
进一步地，所述主控制器用于接收加速度传感器输出的数据，并基于该数据进行驱动电机工作状态的调整。
所述墙面爬行机器人通过双目视觉传感器及激光雷达来检测机器人周围环境的障碍信息，并通过三维数字罗盘掌握自身的姿态信息，实现机器人的避障及越障。
本发明具有以下有益效果：
1、通过爬行机器人实现了狭长型构筑物变形情况的全面检测，使用安全方便；
2、将超声波检测和图像检测进行了结合，基于构筑物表面整体变形以及构筑物表面的裂缝、凹陷和空鼓形状尺寸变化情况的监测进行构筑物变形情况的判断，从而提高了整个系统的精确性和全面性；
附图说明
图1为本发明实施例一种狭长型构筑物实时变形监测系统的系统框图。
图2为本发明实施例中的爬行机器人的仰视图。
图3为本发明实施例中底座内的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例提供了一种狭长型构筑物实时变形监测系统，包括通过互联网相连的数据采集终端、主控制器和远程监控终端，所述数据采集终端将采集到的数据经无线通讯模块以无线的方式传输至主控制器，主控制器完成数据的分析处理后，将这些数据经互联网发送至远程监控终端，并将分析处理的结果显示在主控制器的显示屏界面上；主控制器在接收数据采集终端发来信息的同时也接收来自于远程监控终端以及人机交互界面的指令，经相关协议转换和处理后发送给各个数据采集终端，实现对数据采集终端工作状态的修改；远程监控终端将接收到的来自不同账号的数据存储到数据库中，形成一个缜密有序的控制链；
所述数据采集终端包括墙面爬行机器人以及安装在墙面爬行机器人下底面的图像采集模块和超声波检测模块，用于进行待监测构筑物表面图像数据以及超声波检测结果数据的获取；
所述主控制器内设有：
构筑物表面缺陷评估模块，采用双边滤波和分段线性变换算法分别进行图像去噪和图像增强预处理；采用迭代自适应阈值分割法进行图像二值化处理，基于连通分量的形态学区域特征去除小面积杂点噪声，完成构筑物表面裂缝、凹陷和空鼓所在位置的识别；并基于连通分量外接矩形的长宽比进行构筑物表面裂缝、凹陷和空鼓形状尺寸的识别，完成构筑物表面缺陷情况的评估；
构筑物变形预警模块，包括超声波检测结果预警模块和构筑物表面缺陷预警模块；超声波检测结果预警模块采用FLAC3D技术对超声波检测模块初始输出数据进行分析建立构筑物变形监测的三维阀值模型并与超声波检测模块实时在线测得的数据进行分析比较，当超声波检测模块实时在线测得的数据超过阀值模型的安全值时，中央处理器控制预警模块发出预警信号；
构筑物表面缺陷预警模块采用FLAC3D技术对初次检测出的构筑物表面的裂缝、凹陷和空鼓形状尺寸进行分析分别建立裂缝三维阀值模型、凹陷三维阀值模型和空鼓三维阀值模型并与构筑物表面缺陷评估模块实时在线输出的裂缝、凹陷和空鼓的形状尺寸数据进行分析比较，当构筑物表面缺陷评估模块实时输出的裂缝、凹陷和空鼓的形状尺寸超过阀值模型的安全值时，中央处理器控制预警模块发出预警信号。
所述预警模块包括通过VTK技术与中央处理器建立数据交换关系的工作人员手机以及主控制器安置的声光报警器。
如图2-图3所示，所述墙面爬行机器人的底座2上通过螺栓安装有红外摄像组件3，且底座2的底部中间位置处开设有通孔11，所述红外摄像组件3的四个拐角位置处均安装有防跌落传感器1，且红外摄像组件3的内侧中间位置处设置有安装槽5，所述安装槽5的内部对称安装有一组超声波探测组件4，所述通孔11的下方安装有加速度传感器9，所述底座2的内部中间位置处安装有真空泵14，并且真空泵14的出风口与通孔11相对应，所述底座2内部靠近真空泵14的两侧位置处安装有驱动电机18，所述真空泵14的左下方安装有无线通讯芯片15，所述驱动电机18的一端安装有驱动轮6，所述驱动轮6的下方通过转轴安装有从动轮8，并且驱动轮6与从动轮8通过履带7传动连接。所述加速度传感器9的左上方设置有一GPS定位芯片10，所述底座2的内部靠近真空泵14的上方位置处安装有电路板12，所述电路板12的一侧安装有充放电控制器13，另一侧安装有蓄电池17，所述电路板12与蓄电池17之间安装有网络开关16。所述主控制器接收GPS定位芯片输出的GPS定位数据，并用该数据对对应时间段所接收到的图像进行标记。同时接收加速度传感器输出的数据，并基于该数据进行驱动电机工作状态的调整。
所述墙面爬行机器人通过双目视觉传感器及激光雷达来检测机器人周围环境的障碍信息，并通过三维数字罗盘掌握自身的姿态信息，实现机器人的避障及越障。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种狭长型构筑物实时变形监测系统，包括通过互联网相连的数据采集终端、主控制器和远程监控终端，所述数据采集终端将采集到的数据经无线通讯模块以无线的方式传输至主控制器，主控制器完成数据的分析处理后，将这些数据经互联网发送至远程监控终端，并将分析处理的结果显示在主控制器的显示屏界面上；主控制器在接收数据采集终端发来信息的同时也接收来自于远程监控终端以及人机交互界面的指令，经相关协议转换和处理后发送给各个数据采集终端，实现对数据采集终端工作状态的修改；远程监控终端将接收到的来自不同账号的数据存储到数据库中，形成一个缜密有序的控制链；其特征在于：
所述数据采集终端包括墙面爬行机器人以及安装在墙面爬行机器人下底面的图像采集模块和超声波检测模块，用于进行待监测构筑物表面图像数据以及超声波检测结果数据的获取；
所述主控制器内设有：
构筑物表面缺陷评估模块，采用双边滤波和分段线性变换算法分别进行图像去噪和图像增强预处理；采用迭代自适应阈值分割法进行图像二值化处理，基于连通分量的形态学区域特征去除小面积杂点噪声，完成构筑物表面裂缝、凹陷和空鼓所在位置的识别；并基于连通分量外接矩形的长宽比进行构筑物表面裂缝、凹陷和空鼓形状尺寸的识别，完成构筑物表面缺陷情况的评估；
构筑物变形预警模块，包括超声波检测结果预警模块和构筑物表面缺陷预警模块；超声波检测结果预警模块采用FLAC3D技术对超声波检测模块初始输出数据进行分析建立构筑物变形监测的三维阀值模型并与超声波检测模块实时在线测得的数据进行分析比较，当超声波检测模块实时在线测得的数据超过阀值模型的安全值时，中央处理器控制预警模块发出预警信号；
构筑物表面缺陷预警模块采用FLAC3D技术对初次检测出的构筑物表面的裂缝、凹陷和空鼓形状尺寸进行分析分别建立裂缝三维阀值模型、凹陷三维阀值模型和空鼓三维阀值模型并与构筑物表面缺陷评估模块实时在线输出的裂缝、凹陷和空鼓的形状尺寸数据进行分析比较，当构筑物表面缺陷评估模块实时输出的裂缝、凹陷和空鼓的形状尺寸超过阀值模型的安全值时，中央处理器控制预警模块发出预警信号；
所述墙面爬行机器人的底座（2）上通过螺栓安装有红外摄像组件（3），且底座（2）的底部中间位置处开设有通孔（11），所述红外摄像组件（3）的四个拐角位置处均安装有防跌落传感器（1），且红外摄像组件（3）的内侧中间位置处设置有安装槽（5），所述安装槽（5）的内部对称安装有一组超声波探测组件（4），所述通孔（11）的下方安装有加速度传感器（9），所述底座（2）的内部中间位置处安装有真空泵（14），并且真空泵（14）的出风口与通孔（11）相对应，所述底座（2）内部靠近真空泵（14）的两侧位置处安装有驱动电机（18），所述真空泵（14）的左下方安装有无线通讯芯片（15），所述驱动电机（18）的一端安装有驱动轮（6），所述驱动轮（6）的下方通过转轴安装有从动轮（8），并且驱动轮（6）与从动轮（8）通过履带（7）传动连接。
2.如权利要求1所述的一种狭长型构筑物实时变形监测系统，其特征在于，所述加速度传感器（9）的左上方设置有一GPS定位芯片（10），所述底座（2）的内部靠近真空泵（14）的上方位置处安装有电路板（12），所述电路板（12）的一侧安装有充放电控制器（13），另一侧安装有蓄电池（17），所述电路板（12）与蓄电池（17）之间安装有网络开关（16）。
3.如权利要求1所述的一种狭长型构筑物实时变形监测系统，其特征在于，所述预警模块包括通过VTK技术与中央处理器建立数据交换关系的工作人员手机以及主控制器安置的声光报警器。
4.如权利要求1所述的一种狭长型构筑物实时变形监测系统，其特征在于，所述主控制器用于接收GPS定位芯片输出的GPS定位数据，并用该数据对对应时间段所接收到的图像进行标记。
5.如权利要求1所述的一种狭长型构筑物实时变形监测系统，其特征在于，所述主控制器用于接收加速度传感器输出的数据，并基于该数据进行驱动电机工作状态的调整。
6.如权利要求1所述的一种狭长型构筑物实时变形监测系统，其特征在于，所述墙面爬行机器人通过双目视觉传感器及激光雷达来检测机器人周围环境的障碍信息，并通过三维数字罗盘掌握自身的姿态信息，实现机器人的避障及越障。
CN201811247844.0A 2018-10-25 2018-10-25 一种狭长型构筑物实时变形监测系统 Expired - Fee Related CN109187564B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811247844.0A CN109187564B (zh) 2018-10-25 2018-10-25 一种狭长型构筑物实时变形监测系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811247844.0A CN109187564B (zh) 2018-10-25 2018-10-25 一种狭长型构筑物实时变形监测系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109187564A CN109187564A (zh) 2019-01-11
CN109187564B true CN109187564B (zh) 2020-11-24

Family

ID=64943228

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811247844.0A Expired - Fee Related CN109187564B (zh) 2018-10-25 2018-10-25 一种狭长型构筑物实时变形监测系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109187564B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109823540A (zh) * 2019-03-25 2019-05-31 三一汽车制造有限公司 用于机械结构件检测的无人机
CN110057829A (zh) * 2019-04-30 2019-07-26 南水北调工程设计管理中心 一种内壁裂缝和变形的综合检测装置及检测方法
CN111298419A (zh) * 2020-03-24 2020-06-19 天水师范学院 一种用于健美操队形训练装置
CN116630328B (zh) * 2023-07-25 2023-09-29 深圳市鑫冠亚科技有限公司 一种散热底板的在线检测方法及系统
CN117288266B (zh) * 2023-11-24 2024-01-23 北京住总集团有限责任公司 一种住宅缺陷监测系统及方法

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SG72641A1 (en) * 1991-11-05 2000-05-23 Seiko Epson Corp Micro robot
CN202928991U (zh) * 2012-11-02 2013-05-08 徐州工程学院 基于超声波无损检测技术的玻璃幕墙质量监控系统
CN103082934B (zh) * 2012-12-28 2015-12-09 暨南大学 基于足式爬壁的智能玻璃清洁机器人
CN104108431A (zh) * 2013-04-16 2014-10-22 北京理工大学 履带式智能游壁平台
CN104015832A (zh) * 2014-06-17 2014-09-03 东南大学 一种气动爬壁机器人
CN104777840A (zh) * 2015-04-22 2015-07-15 哈尔滨工业大学深圳研究生院 用于核电站安全壳内环境监测的小型爬壁机器人
CN205158134U (zh) * 2015-12-01 2016-04-13 中国铁道科学研究院 一种铁路隧道衬砌检测系统
CN106053475B (zh) * 2016-05-24 2018-10-23 浙江工业大学 基于主动式全景视觉的隧道病害全断面动态快速检测装置
CN106018417A (zh) * 2016-06-27 2016-10-12 深圳大学 一种外墙缺陷的检测方法及检测系统
CN106347607B (zh) * 2016-10-08 2018-01-05 海牧人（北京）科技有限公司 水下爬壁机器人
CN206445808U (zh) * 2016-12-22 2017-08-29 江苏工程职业技术学院 一种爬壁救援机器人
CN107414859A (zh) * 2017-08-30 2017-12-01 海安科大机器人科技有限公司 基于机械臂的爬壁喷涂机器人
CN108195933B (zh) * 2017-12-16 2019-10-25 商洛学院 一种检测建筑外墙质量缺陷的检测系统
CN107969981A (zh) * 2018-01-16 2018-05-01 苏州瀚昆机器人科技有限公司 一种两足式爬壁机器人
CN108319268A (zh) * 2018-02-08 2018-07-24 衢州职业技术学院 一种基于视觉的机器人导航过门方法
CN108426535B (zh) * 2018-06-04 2024-03-12 广州建设工程质量安全检测中心有限公司 一种狭长型构筑物实时变形监测系统及方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109187564A (zh) 2019-01-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109187564B (zh) 一种狭长型构筑物实时变形监测系统
CN109882244B (zh) 一种井下巡检机器人智能建图系统
Zhou et al. Cyber-physical-system-based safety monitoring for blind hoisting with the internet of things: A case study
CN109281711B (zh) 一种地下隧道安全巡检机器人
CN107380163A (zh) 基于磁导航的汽车智能报警预测系统及其方法
CN102768022B (zh) 采用数码照相技术的隧道围岩变形检测方法
CN103266559B (zh) Bp桥梁安全巡检车及获取桥梁表面面相的方法
CN107653775A (zh) 悬挂式单轨交通轨道梁外部智能检查维修车
CN103134473B (zh) 无线气压测高装置及测高方法
CN112945096B (zh) 一种用于高速列车上的隧道病害监测系统和方法
CN108765974A (zh) 一种交通情况监测设备、监测方法及系统
CN103661502A (zh) 铁路平交道口自动化监测与控制系统
CN106530746A (zh) 一种基于视频技术的车速检测装置及检测方法
CN110728812B (zh) 输电线路防外力破坏检测保护装置及其使用方法
CN105320141A (zh) 一种变电站电力设备巡检方法
CN112578724A (zh) 输电线路监测系统
CN111255008A (zh) 一种矿用铲运机的雷达预警防撞系统
CN109297464A (zh) 一种基于激光定位的桥梁沉降视觉监测装置及方法
CN112556760A (zh) 一种桥梁裂缝监测系统
CN109816946B (zh) 一种隧道巡检装置
CN103193160A (zh) 塔式起重机远程驾驶装置
CN204751974U (zh) 一种智能桥式起重机系统
CN106325132A (zh) 一种道路积水监控系统
CN115937539A (zh) 一种基于多信号决策的电缆井监测预警方法及系统
CN216694972U (zh) 一种矿用移动式巷道断面检测系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20201124

Termination date: 20211025

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee