支撑电网运行的高压电杆塔长期暴露在野外复杂环境中，面临着诸多安全隐患。地质沉降、山体滑坡等地质灾害，强风、暴雨、冰雪等极端天气，以及人为破坏、材料老化等因素，都可能导致杆塔出现倾斜、沉降、结构变形等安全隐患，严重时甚至会造成倒塔断线事故，影响电力供应安全。
但这些传统监测方式存在明显局限性。人工巡检不仅效率低下、覆盖范围有限，在复杂地形和恶劣天气条件下还存在较大安全风险；无人机巡检虽然提高了效率，但仍受制于天气条件、续航能力和运营成本等因素，难以实现全天候、全自动的实时监测。这些监测方式的共同问题是难以及时发现突发性隐患，难以为电网安全运行提供可靠保障。
随着技术进步，基于北斗高精度定位、物联网传感技术和人工智能分析的智能监测系统正成为解决这一难题的新方案。通过在杆塔上部署各类传感器，可以实时监测杆塔倾斜、振动、应力等关键参数，结合北斗系统的定位和稳定通信能力，实现7×24小时不间断监测。当监测数据超过安全阈值时，系统可自动触发预警，为电力运维人员提供决策支持，大幅提升电网安全运行水平。这种智能化监测模式不仅弥补了传统方式的不足，更为构建新型电力系统安全防护体系提供了技术支撑。
输电线路杆塔倾斜在线监测装置高精度定位技术虽然能实现厘米级监测，但在实际杆塔监测应用中，其准确性仍需进一步提升，特别是在复杂地形和多路径效应影响下，误报现象时有发生，影响了监测的可靠性。
采用感知终端方案的核心挑战在于，必须在杆塔上部署足够数量且性能稳定的传感器，才能确保数据的全面性和准确性，否则极易因个别传感器故障或数据缺失导致误报频发。
而基于图像识别的监测技术则面临算法优化的难题，不仅需要重新定义适应不同场景的智能分析算法，更需要在算力支持上进行创新突破。例如，在台风、暴雪等极端天气条件下，必须确保摄像头安装稳固、纹丝不动，同时还要解决恶劣天气对图像质量的影响，这对硬件稳定性和算法鲁棒性都提出了极高要求。这些技术瓶颈的存在，使得卫星监测在电力杆塔安全领域的规模化应用仍面临诸多挑战，亟需在传感器精度、算法优化和系统稳定性等方面取得进一步突破。
