人工智能技术在城市公路隧道中的应用
智慧隧道整体解决方案ppt
构建一个集成的隧道管理平台，整合各子系 统资源，实现统一管理和协同工作。
智慧隧道解决方案的应用场景
高速公路隧道
通过智慧隧道解决方案，提高隧道运行安 全和效率，降低运维成本。
城市交通隧道
实现隧道交通流量的智能调度和管控，提 高隧道通行效率。
铁路隧道
加强隧道设备检测和维护，确保铁路运输 安全。
水下隧道
效果评估
自智慧隧道项目投入使用以来，该水利工程的施工安全 得到了提高，施工进度也得到了加快，同时施工成本也 得到了降低。
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隧道智能化
01
通过自动化、信息化、智能化技术，提升隧道的安全性、运行
效率和管控能力。
方案全面性
02
智慧隧道整体解决方案涵盖了隧道规划、设计、施工、运维等
全生命周期，提供全面的隧道智能化解决方案。
跨领域合作
03
整合多领域资源，包括人工智能、物联网、大数据、云计算等
，实现跨领域协同创新。
解决方案的组成与特点
隧道建设技术不断提升
新的建设理念和技术的应用，使得隧道的建设质量、安全和效率 得到了大幅提升。
隧道维护管理需求日益突出
隧道数量的增加和结构复杂性的提高，对隧道的维护和管理提出 了更高的要求。
智慧隧道的技术发展
自动化监控技术
利用传感器、摄像头等设备对隧道 内环境进行实时监控，及时发现异 常情况并采取相应措施。
感知与监控
数据传输与处理
通过部署各类传感器和监控设备，实现对隧 道内环境参数、设备运行状态的实时监测与 数据采集。
利用物联网和云计算技术，将采集的数据进 行传输、存储和处理，为隧道管理提供数据 支持。
智能分析与应用
智能巡检机器人在隧道养护中的应用分析
科技视界SCIENCE & TECHNOLOGY VISION0 引言随着交通运输业的快速发展，隧道作为连接各个地区的关键通道，其安全和畅通对于保障交通顺畅、人民生命财产安全具有重要意义。
传统的隧道养护方式主要依赖于人工巡检，这种方式不仅效率低下，而且难以全面、准确地掌握隧道的各项设施和环境状况。
近年来，随着人工智能、传感器技术和机器人技术的快速发展，智能巡检机器人在隧道养护领域的应用逐渐崭露头角。
这些机器人通过搭载各种先进传感器，能够实时监测隧道内部的各种设施和环境状况，为管理人员提供准确、及时的数据支持。
同时智能巡检机器人还能够实现自主导航、自主充电、远程控制等功能，大大提高了隧道养护的效率和安全性。
本文通过阐述智能巡检机器人的工作原理，分析其在隧道养护中的具体应用，旨在推动智能技术在隧道养护领域的应用与发展。
1 巡检机器人的发展概况自20世纪80年代起，信息技术的飞速发展，连同控制技术和传感器技术的巨大突破，推动了机器人技术从制造业向非制造领域的拓展。
中国在20世纪90年代开始深入探索巡检机器人的研发，经过不懈努力，在机器人的定位、导航、硬件构造以及数据和图像的稳定传输等多个关键技术领域取得了显著成就，充分证明了巡检机器人的重要性和应用潜力。
随着传感器技术、智能控制、数据挖掘和人工智能等前沿技术的融合应用，巡作者简介：吕晔，工程师，主要研究方向为市政道路桥隧建设运营管理。
智能巡检机器人在隧道养护中的 应用分析吕晔 赵斌济南市政公用资产管理运营有限公司，山东 济南 250101INDUSTRY SCIENCE AND TECHNOLOGY行业科技进的图像处理和分析技术，智能巡检机器人能够准确识别壁面的异常情况，并进行精确的定位和分类，不仅可以帮助管理人员了解隧道壁面的当前状况，还可以为后续的维护和修复工作提供有力的数据支持。
3.1.2.隧道顶部检测智能巡检机器人在隧道顶部的监测工作中通过搭载激光雷达、位移传感器等高精度测量设备，能够对隧道顶部进行全方位的测量和监测，确保对任何细微的变形或裂缝都能及时捕捉。
机器人技术在高速公路养护中的应用分析
机器人技术在高速公路养护中的应用分析近年来，机器人技术越来越成熟，其应用范围也越来越广泛。
其中，机器人技术在高速公路养护中的应用成为了一个热门话题。
本文将从机器人技术的优势、现有的机器人技术应用情况以及未来的发展方向等角度，对机器人技术在高速公路养护中的应用进行分析。
一、机器人技术在高速公路养护中的优势机器人技术在高速公路养护中的应用相较于传统养护方法具有以下优势:1.高效性与人工作业相比，机器人可以实现连续不间断的作业，从而提高工作效率。
而且机器人的反应速度极快，可以在短时间内完成大量的工作。
2.精确度和准确度机器人可以通过先进的传感器和定位系统监测其位置和状态，确保其对高速公路进行精准和准确的养护。
机器人作业时有很高的精度，可以对高速公路路面进行高质量的维护保养。
3.安全性在高速公路养护中，危险和风险是无处不在的，而机器人操作可以减少人力风险，使人与机器协调作业，大幅度降低人工养护带来的危险。
4.节省人力成本机器人可以使用电力等能量替代人力，大大减少了人工养护的成本和对人力资源的依赖。
以上，机器人技术的优势为我们清晰地展现出了其在高速公路养护中的应用前景。
二、机器人技术在高速公路养护中的现有应用情况当前，国内外已经有不少机器人技术在高速公路养护中得到应用。
其中比较常见的是以下几种：1.路面养护机器人路面养护机器人以机械化、智能化的形式，可以实现高速公路路面的清扫、除雪、冰盐散发、碾压等工作。
这些机器人装备的器件主要有云台式平地车、无轨式悬挂式综合养护车和悬挂式挂桥养护车等。
2.监控巡检机器人监控巡检机器人是高速公路养护的一种重要手段，其通过视觉和红外线传感器等对道路情况进行监测，如边界标志修复、排水涵洞及桥梁、路面病害识别等。
3.智能化养护机器人智能化养护机器人通过机器视觉、LIDAR等技术对路面数据进行分析、存储和管理，利用无线通信技术将数据传输到云端，为道路养护管理提供参考和支持。
以上，我们可以看出现有的机器人技术应用除了能达到一部分养护的目标，但是受到其缺乏多样化、自适应性和智能化等因素的制约。
隧道工程中的智能化监测：实时监控与数据分析
物联网与大数据技术在隧道监测中的应用
物联网技术在隧道监测中的深化应用
大数据技术在隧道监测中的创新应用
• 设备之间的互联互通
• 海量数据的存储与管理
• • 远程监控与预警
• 预测与决策支持
人工智能与机器学习在隧道监测中的应用
人工智能技术在隧道监测中的普及应用
• 自动化监测与报警系统
• 智能分析与诊断
• 机器人与无人驾驶技术在施工中的应用
机器学习技术在隧道监测中的创新发展
• 模型训练与优化
• 算法研究与改进
• 实际工程应用与验证
隧道工程智能化监测的法规与标准完善
法规与标准的制定与完善
监管与认证体系的建立
隧道工程智能化监测的
与完善
可持续发展
• 隧道工程智能化监测的法规框架
数据采集与传输技术
传感器与检测设备的选择与应用
• 应力、应变、变形等传感器
• 温度、湿度、空气质量等传感器
• 地震、滑坡、岩爆等监测设备
数据传输技术
• 无线通信技术：如Wi-Fi、蓝牙等
• 有线通信技术：如光纤、电缆等
• 卫星通信技术：如GPS、北斗等
数据采集与传输系统的设计与实施
• 系统架构与设备布局
• 工程地质不确定性：如地下水、软弱地层等
• 施工过程中的安全问题：如支护结构、施工方法等
隧道工程智能化监测的必要性
• 提高工程质量和安全性
• 降低施工成本和时间
• 促进隧道工程技术的创新与发展
智能化监测在隧道工程中的重要性
01
02
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实时监测隧道结构安全
实时监测隧道环境
提高隧道施工效率和质量
• 监测隧道应力、应变、变形等关
公路工程智能建造方案应用
公路工程智能建造方案应用随着科技的发展和社会经济的进步，公路工程作为基础设施建设的重要组成部分，正在不断迎来新的挑战和机遇。
智能建造方案作为新兴的技术手段，正在逐渐应用于公路工程建设中，为提高施工效率、降低成本、保障工程质量和安全提供了新的途径。
本文将对公路工程智能建造方案的应用进行深入探讨，并分析其对公路工程建设的影响和价值。
一、智能建造方案的概念及特点智能建造方案是指基于信息技术和自动化技术，运用大数据、云计算、物联网等技术手段，对建筑工程进行全过程的智能化管理和控制。
其特点主要包括以下几个方面：1. 数据化。
智能建造方案通过采集、传输和处理大量的数据，实现对施工过程的全面监控和管理，从而提高施工效率和质量。
2. 自动化。
智能建造方案利用各种传感器、机器人和自动化设备，实现对建筑材料加工、施工过程控制等环节的自动化操作，减少人力投入，提高效率。
3. 实时化。
智能建造方案可以实现对施工过程的实时监控和控制，及时发现和处理问题，确保工程的顺利进行。
4. 智能化。
智能建造方案通过人工智能技术，对施工过程进行智能分析和优化，提高施工效率和质量。
二、公路工程智能建造方案的应用目前，公路工程智能建造方案已经在道路施工、桥梁建设、隧道施工等方面得到了广泛的应用。
下面将具体分析其在公路工程建设中的应用情况和效果。
1. 智能施工机械的应用传统的建筑机械主要依靠人工控制，操作成本高、效率低。
而智能施工机械则具有自动化、智能化、高效率等特点，可以对挖掘、铺设、压实等施工工序进行全面的智能化控制，大大提高了施工效率和质量。
例如，智能挖掘机可以通过激光雷达等设备实现对地面的智能检测和控制，保障路基平整度和坡度的一致性；智能压实机则可以通过传感器实时监测压实情况，确保路基的均匀密实。
2. 智能化施工管理系统的应用智能化施工管理系统采用大数据、云计算等技术手段，对施工现场的人员、机械、材料等进行实时监控和管理，实现施工过程的全面数据化、自动化管理。
BIM技术在公路隧道工程中的应用
BIM技术在公路隧道工程中的应用摘要：随着建筑信息模型（BIM）技术的不断发展和应用，其在公路隧道工程中的应用也逐渐受到关注。
公路隧道工程具有复杂的地质条件、大量的地下管线和交通管理等问题，施工难度较大。
传统的施工管理方式往往面临着信息不对称、协调困难、效率低下等问题。
而BIM技术的应用可以提供全方位的工程管理和协调，优化施工过程，提高效率和质量。
关键词：BIM 技术；公路隧道；工程应用引言：BIM技术在公路隧道工程中的应用主要包括施工模拟和优化、施工质量控制等方面。
通过BIM模型，可以对施工过程进行模拟和优化，预测可能出现的地质问题，优化施工方案，减少风险和成本。
同时，通过BIM模型进行施工质量控制，可以监测施工过程中的偏差和错误，确保施工质量符合要求。
1.施工准备阶段技术应用施工准备阶段是一个项目顺利进行的关键阶段，技术应用在这个阶段起到了重要的作用。
其中，BIM技术的应用在施工准备阶段尤为突出。
BIM技术的基本目标如图1所示。
图1 BIM技术的基本目标首先，施工模拟是BIM技术在施工准备阶段的一项重要应用。
通过利用BIM 模型进行施工过程的模拟和优化，可以预测施工中可能出现的问题，并提前采取措施解决。
例如，在模拟过程中发现某个构件的安装位置存在问题，可以及时调整设计方案，避免施工过程中出现错误和延误[1]。
通过施工模拟，项目团队可以更好地理解整个施工过程，并在实际施工中做出更准确的决策。
其次，空间协调是BIM技术在施工准备阶段的另一个重要应用。
通过BIM模型进行空间协调，可以确保施工过程中各个构件的准确布置，避免冲突和错误。
例如，在模型中可以清楚地看到管道和电缆的布置情况，避免施工过程中出现交叉和干扰。
通过空间协调，项目团队可以提前发现并解决施工中的问题，确保施工过程的顺利进行。
此外，施工资源管理也是BIM技术在施工准备阶段的一项重要应用。
利用BIM模型进行施工资源的管理，包括人力、材料和设备等，可以提高资源利用效率。
基于人工智能技术的隧道事件检测系统在江肇高速公路中的运用探索
基于人工智能技术的隧道事件检测系统在江肇高速公路中的运用探索摘要：公路隧道作为高速公路的特殊结构物，形成了公路运输网络管理的瓶颈路段。
一方面它的长管形状空间造成了洞内空气污染严重、洞内外亮度差异悬殊、交通空间受限和火灾难于消防等一系列严重影响交通安全运行的问题。
另一方面，公路隧道的封闭性造成了行车环境的复杂性，给交通事故响应工作带来极大难度。
对此，为及时解决处理隧道内突发事件，保障人民群众生命财产安全，将基于人工智能技术的隧道事件检测系统在高速公路投入使用是一项重要举措。
因此，本文针对基于人工智能技术的隧道事件检测系统在江肇高速公路上的应用探索进行论述。
关键词：高速公路；隧道事件检测系统；应用探索引言随着国家对交通强国战略的重视程度持续加深，开创了高速公路“一张网运行、一体化服务”的全新局面，而传统高速公路隧道事件检测系统用于对模拟标清视频进行事件检测，受视频图像质量和事件检测算法的限制，存在信息收集能力弱、精确分析能力不强、误报率高等缺点。
因此，为进一步推动科技创新与公路交通发展深度融合，满足新形势下高速公路隧道运行管理需求，江肇高速采用了基于人工智能结合深度学习算法等技术的新一代事件检测系统，具备高精度、高可靠性检出、低误报等优点，能够更好的监测隧道各类突发交通事件。
1概述江肇高速于2010年建设时期在监控中心设置了一套隧道视频事件检测系统，配置了 15 台8 路事件检测分析仪，用于对模拟标清视频进行事件检测。
由于受视频图像质量和分析仪本身事件检测算法的的限制，该事件检测系统存在检测精度较低、误报率高等问题，给日常营运管理造成了短板缺陷。
为解决传统隧道事件检测系统存在的问题，江肇高速采用的基于人工智能技术的隧道事件检测系统结合当前人工智能视觉分析、AI深度学习算法、信息传输等技术，对隧道内所发生的各类事件进行自动检测和自动报警，系统能实时检测出道路上发生的车辆违停、违规行人、违规变道、抛洒物、车辆超速、车辆低速、交通拥堵、禁行区域占用等多种交通事件，可以辅助监控人员24小时不间断监控画面，并将事件视频图像及报警区域图像自动切换到主监控画面，提示管理人员进行应急处理。
智慧隧道整体解决方案
数据传输与处理技术
数据传输技术
利用光纤通信、无线通信等技术，实现传 感器数据、视频数据等的传输，保证数据 传输的稳定性和安全性。
VS
数据处理技术
对采集的数据进行预处理、分析和挖掘， 提取有用的信息，生成告警、报表等数据 产品。
物联网与云计算技术
物联网技术
利用物联网传感器、智能设备等技术，实现隧道内设备的智 能感知和互联互通，提高设备的自动化水平和管理效率。
雷达传感器技术
利用雷达发射信号并接收反射信号，获取车辆和周围环境信息， 具有较广的监测范围和不受天气条件影响的特点。
视频监控技术
通过高清摄像头采集图像和视频数据，对车辆和隧道内情况进行 实时监控和分析。
激光雷达技术
利用激光雷达对车辆进行探测和跟踪，获取车辆位置、速度等信 息，具有较高的测量精度和抗干扰能力。
建设内容与重点
建设内容
包括隧道智能化监控系统、隧道设施智能化管理系统、隧道 应急智能化系统等。
建设重点
注重技术创新和集成应用，实现各系统之间的ห้องสมุดไป่ตู้息共享和联 动控制。
建设步骤与计划
建设步骤
包括项目规划、方案设计、系统集成、调试与验收等阶段。
建设计划
制定详细的建设时间表，明确各阶段的任务和目标，确保项目按时完成。
主要应用领域
公路、铁路、城市轨道交通等领域的隧道建设和管理。
智慧隧道建设意义
1 2
提高运行效率
通过智能化监控和管理，提高隧道的通行效率 和安全性。
降低运维成本
通过自动化和信息化管理，降低隧道的运维成 本。
3
提升管理效能
通过可视化和数据分析，提高隧道管理和应急 响应能力。
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人工智能技术在城市公路隧道中的应用人工智能技术在城市发展规划中的应用人工智能技术(ArtiifeialＩnteｌliｇenee)简称Aｌ,顾名思义,它就是模拟和扩展人的智能的一种科学技术,与计算机技术的发展有着密切关系是计算机科学研究中的一个分支。
在人工智能技术中，计算机就是实现这项技术的物质手段和载体人工智能的各项应用都是通过计算机软件来实现的。
现在为了延伸人类的各种智能来满足社会发展需要人工智能的各项研究越来越多，人工智能技术的应用也越来越广泛。
在城市发展规划中人工智能技术的应用主要表现在决策支持系统方面。
一方面在决策上，计算机的决策支持系统借助于知识、数据以及模型通过人机交互进行的方式对城市发展规划进行半结构或者非结构化的决策,对城市发展规划决策者起到辅助作用;另一方面在管理方面二央策支持系统作为数字城市中重要的数据分析工具能够完成大量的复杂工作提高城市发展规划管理水平。
一、背景在经济高速发展背景下,城镇化的普及,越来越多的人进入城市,给城市空间造成巨大的压力。
为了减少压力，不可避免的加大对高空建筑以及地下空间的研究使用开发。
特别是为了提高城市内的交通环境和质量,建立了许多城市隧道。
据最新数据表明,我国已经运营的隧道达到座,通车里程达到，是世界上公路隧道最多的国家。
随着我国经济的快速发展和城市化进程的速度加快,越来越多的人涌入城市里面，给城市的交通带来极大的挑战。
考虑到城市交通的特殊性以及“自然和谐相处”的理念。
近年来城市公路隧道的建设速度越来越快。
随着人工智能技术的快速发展,神经网络被广泛应用于控制和对数据进行预现。
尤其是神经网络自适应控制，由于较好地结合了神经网络和自适应控制的优点,对于隧道监控系统的专家预案管理，自动根据隧道实时监控数据和历史数据库来完成对隧道的智能化控制。
智能化监控系统还应该对监控系统的故障和稳定性给出快速正确的反应以保障隧道安全和高效运行。
隧道内大量监控设备的引入通过各种环境监控探头来实时采集隧道内的环境信息,隧道监控人员根据这些监控数据来制定隧道控制策略以保障隧道内的环境适合人类生存。
可以说大量监控设备的引入为隧道的安全有效运营提供了极大的保障。
1.目前高速公路隧道监控系统的不足由于传统隧道监控系统设计的设计和现代化技术应用的不完全,使得现行隧道监控系统还存在着许多不足，主要表现在以下几个方面：①目前大多数隧道监控系统的系统结构较为落后,以集散式控制方式为主,效率较为低下,并且日常管理较为复杂，可靠性也不强。
由于隧道监控系统是一个非常复杂的由大量硬件和软件构成的复杂系统。
这么多硬件和软件组成在一起使得隧道监控系统变成一个不稳定系统。
而不同于集散式控制的隧道监控系统的总线控制方式具有较大优势。
首先总线控制方式控制较为集中,维护成本低,系统调度简单和决策准确。
故进来总线控制方式越来越多的被应用于隧道监控中。
②隧道智能交通控制系统的智能化程度需要进一步提高，特别是随着近年来人工智能的发展，智能控制的研究和应用更加成熟和广泛的今天，隧道智能控制可以进一步研究。
隧道现行的控制大多是通过隧道监控人员观察决策后手动控制。
③隧道监控系统包含许多软件和硬件设备，各个设备的故障检测手段较为简单，而为了隧道的长期安全高效运营，隧道的故障检测需进一步提高和高效。
2．本文研究的目的和意义当前的隧道监控系统在隧道的各个设备的故障检测方面涉及较少，隧道智能监控系统不是仅仅能实现隧道智能控制,隧道智能监控系统对隧道内的环境信息采集和可控设备控制还远远达不到使隧道安全、高效、经济以及环保运行的效果。
一个完整的隧道智能监控系统包括,对隧道内的环境信息釆集、对隧道内的可控设备控制、对隧道内的火灾和环境等报警信息进行及时报警、对隧道内的软硬件设备进行及时、高效的故障检测机制。
而故障检测机制是隧道监控系统长期、安全、高效运营的保障。
二、神经网络与故障树分析法的基本理论神经网络的基本原理大量的简单神经元组成一个相对复杂的神经网络,每个神经元有数个输入以及唯一的输出。
神经网络中的各个神经元之间由可以变化的权值连接。
其数学模型如图所示：输入向量与输出向量具有如下关系：可以把由大量神经元构成的人工神经网络看做一个有向图,各个神经元连接对应一个实数，即连接权系数，或称为权重。
权值的集合可以作为一个长期的记忆并且是动态变化的，在对神经网络进行训练的时候各个神经元之间的连接权值是在训练过程中不断改变的。
其改变的最终目的就是使神经网络整体误差达到最小或者允许范围。
连接权值分为正负两种情况。
当它为正的时候表示该神经元处于兴奋状态。
当它为负的时候表示该神经元处于抑制状态。
神经网络的训练主要体现在连接权值的改变。
而连接权值也描述着神经网络的特征。
某些时候神经元具有某个实数值称为神经元的状态。
神经网络中的每个神经元都对下层网络神经元有一个输出，输出值根据两个神经元之间的连接权值和输出神经元的状态。
这种依赖性通过输出激励函数处理。
三、基于故障树的隧道故障检测的研究1、隧道控制系统的硬件介绍及故障信息隧道的修建极大的缓解了城市交通的压力,但是修好的隧道并不是建好就可以一直运营的,隧道在运行过程中会产生许多隧道本身的问题,例如隧道内光线比较差,能见度很低，特别是在较长的隧道中,随着车辆的大量进入和隧道的长时间运营会产生大量的CO 和其他有害气体使隧道不在适合人类生存，故在隧道中需要安装大量的传感器来检测隧道内的环境信息,安装可控设备来改善隧道内的环境。
一个典型的隧道要安装的设备一般分为信息采集设备和可控设备。
信息采集设备分为:车检器、温度湿度传感器、光强传感器、风速风向传感器、火灾报警器。
可控设备分为:风机、车道灯、白炽灯钠灯等等。
其中车检器是负责采集隧道车辆数量和车速,一个隧道可能安装数个车检器。
车检器故障一般分为:断电、通信故障、数据错误。
温度湿度传感器是负责采集隧道内的温度和湿度信息,一般一个隧道内安装至少２个该传感器,它的故障信息一般分为:断电、通信故障、检测数据错误。
光强传感器是负责采集隧道内的光强度以便与外光强对比,它的故障信息一般分为:断电、通信故障、检测数据错误。
风速风向传感器负责釆集隧道内的风速和风向信息，它的故障信息一般包括:断电、通信故障、数据采集错误。
火灾报警器是负责检测隧道内的火灾安全情况，它的故障一般包括:断电、通信故障、误报率过高等等故障信息。
风机主要是降低隧道内CＯ浓度和提高能见度,并能在火灾发生的时候排放隧道内的浓烟,它的故障一般分为:断电、通信故障、产风量下降等等。
照明主要为隧道内提供照明信息，它的故障信息一般包括：断电、通信故障。
车道灯为隧道内的交通信号，故障一般包括:断电、通信故障。
隧道内的这些传感器和可控设备是通过PLＣ和触摸屏进行控制并通过工业总线连接至组态王，所有的隧道环境信息和可控设备信息汇总到组态王。
在信息釆集和传输过程中故障的发生是不可避免的，但是通过故障树建立一个形象明了的故障信息表有利于我们对隧道内故障信息的检测、故障原因的判断和故障的修复。
2、基于故障树的隧道故障树建立根据隧道内的硬件信息建立隧道异常的故障树,其过程大概如下所示:第一步以隧道智能监控系统异常为顶事件,由于隧道监控系统异常由车检器异常、ＣO/VI检测异常、火灾感应器异常、FＸ/ＦS检测异常、风机异常、照明异常和车道灯异常一共为７个直接原因。
故有从顶事件隧道智能监控系统异常通过或门引出7个中间事件如图所示。
第二步车检器异常由车检器无数据和车检器数据异常两个直接原因。
该两个事件通过或门连接为中间事件。
数据异常可以通过下节的神经网络判断是否异常。
而中间事件车检器无数据由电源故障、线路故障以及通信异常为三个直接原因，从顶事件车检器无数据通过或门引出3个基本事件如图所示。
第三步CO/VI异常由CO/VI无数据和CO／VＩ数据异常两个直接原因。
该两个事件通过或门连接为中间事件。
数据异常可以通过下节的神经网络判断是否异常。
而中间事件CＯ/VＩ无数据由电源故障、线路故障以及通信异常为三个直接原因，从顶事件CＯ/VI无数据通过或门引出3个基本事件如图所示。
第四步火灾感应器异常由火灾感应器无数据和火灾感应器误报率高两个直接原因。
该两个事件通过或门连接为中间事件。
数据误报率高可以通过下节的神经网络判断是否异常。
而中间事件火灾感应器无数据由电源故障、线路故障以及通信异常为三个直接原因，从顶事件火灾感应器无数据通过或门引出３个基本事件如图所示。
第五步FS／ＦX感应器异常由FS/FX感应器无数据和FS/FX数据异常两个直接原因。
该两个事件通过或门连接为中间事件。
数据异常可以通过下节的神经网络判断是否异常。
而中间事件FS/FＸ无数据由电源故障、线路故障以及通信异常为三个直接原因,从顶事件FS/ＦＸ无数据通过或门引出3个基本事件如图所示。
第六步风机、照明异常由两个可控设备不可控和可控但效果达不到预期两个直接原因。
该两个事件通过或门连接为中间事件。
中间事件不可控又有电源故障、线路故障以及通信异常构成。
故通过或门从不可控引出三个基本事件。
而风机和照明效果达不到预期可以通过下节神经网络来判断是否异常如图所示。
第七步车道灯异常由电源故障、线路故障以及通信故障三个基本事件构成,中间事件车道灯异常可以通过或门引出三个基本事件如图所示。
第八步将所有的异常分支连接成完整的隧道智能监控系统的故障树。
如图所示：３、隧道智能监控系统故障树的分析根据随着智能监控系统故障树利用下行法进行分析，得到最小割集（ＭCS）为：车检器电源故障、车检器线路故障、车检器…组态王通信故障、车检器数据异常、CO/VI 感应器电源故障、CO/VI感应器线路故障、CO/VI感应器…组态王通信故障、CＯ/VI数据异常、火灾感应器电源故障、火灾感应器线路故障、火灾感应器…组态王通信故障、火灾误报率高、ＦS／FX感应器电源故障、FS／FＸ感应器线路故障、FＳ/FX感应器…组态王通信故障、ＦS／FＸ感应器数据异常、风机电源故障、风机线路故障、风机…组态王通信故障、风机达不到预期效果、照明电源故障、照明线路故障、照明…组态王通信故障、照明达不到预期效果、车道灯电源故障、车道灯线路故障丨、车道灯…组态王通信故障。
分析这些最小割集不难发现,其中设备…组态王通信故障为比较重要的事件,在分析中应该着重考虑，它们是车检器…组态王通信故障、CO/ＶＩ…组态王通信故障、FS／ＦX…组态王通信故障、火灾感应器…组态王通信故障、风机…组态王通信故障、照明…组态王通信故障、车道灯…组态王通信故障。