以BIM、物联网、云计算、大数据和人工智能等技术为代表，国内外在隧道及地下工程信息化领域已经取得突破性进展，信息化技术与隧道及地下工程的深度融合和广泛应用已成为必然趋势。本书根据隧道及地下工程信息采集、处理、建模、表达、分析与服务的内在逻辑串联，环环相扣，系统全面地介绍了隧道及地下工程信息化技术，并详细介绍了一系列信息化技术在隧道及地下工程中的应用案例，使读者对这一领域的新技术和新知识有较为全面和透彻的了解。 本书可作为高等院校土木工程、智能建造等专业的本科生、研究生教材，也可供从事隧道及地下工程信息化相关工作的人员参考。

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第1章绪论
1.1隧道及地下工程发展现状
1.2隧道及地下工程的科学基础与思维方式
1.3隧道及地下工程信息技术导论
1.3.1信息论简介
1.3.2信息的定义
1.3.3信息的度量
1.3.4信息、数据和知识
1.3.5信息化过程
1.4隧道及地下工程信息化技术概述
1.4.1信息采集
1.4.2信息处理
1.4.3信息建模
1.4.4信息表达
1.4.5信息分析
1.4.6信息服务
第2章数字图像技术在隧道及地下工程中的应用
2.1数字图像技术概述
2.1.1数字图像技术简介
2.1.2数字图像基本原理
2.2基于数字图像的基坑支撑位置自动识别与开挖深度测量
2.2.1支撑位置识别
2.2.2基坑开挖深度测量
2.3基于数字图像的岩体结构面自动识别
2.3.1三维点云重构
2.3.2产状识别
2.3.3迹线长度测量
2.3.4间距计算
2.3.5粗糙度计算
2.3.6张开度计算
2.3.7基于数字图像的岩体结构面自动识别应用案例
第3章三维激光扫描技术在隧道工程中的应用
3.1三维激光扫描技术概述
3.1.1三维激光扫描技术
3.1.2三维激光扫描仪点云数据采集内容与格式
3.1.3三维激光扫描仪点云数据生成图像的方法
3.2基于扫描点云的限界检查与预警
3.3基于扫描点云的渗漏水自动识别
3.3.1图像识别特征规则
3.3.2渗漏水图像识别方法
3.3.3渗漏水识别实例验证和对比
3.4基于扫描点云的隧道收敛变形计算
3.4.1点云数据的预处理
3.4.2接缝定位与收敛计算方法
3.4.3基于扫描点云的隧道收敛变形计算应用案例
3.5基于扫描点云的隧道结构三维重构
第4章无线传感网络在隧道工程中的应用
4.1隧道无线传感网络概述
4.1.1无线传感网络的发展历程与现状
4.1.2无线传感网络体系结构
4.1.3无线传感网络在隧道工程中的应用发展与现状
4.2无线传感网络在隧道工程中应用的可行性试验
4.2.1无线传感网络硬件设备
4.2.2隧道监测方法
4.2.3隧道无线传感网络试验
4.3无线传感网络在地铁隧道中的应用案例
4.3.1工程概况
4.3.2工程无线监测布设位置及主要内容
4.3.3无线监测方案
4.3.4监测结果
4.3.5监测数据分析结果
第5章地下工程自动化监测技术及应用
5.1自动化监测技术概述
5.1.1地下工程自动化监测技术
5.1.2自动化监测的发展历程
5.1.3自动化监测的现状
5.2自动化监测的内涵
5.2.1自动化监测的对象
5.2.2自动化监测的目的
5.2.3基坑自动化监测的工程应用
5.3自动化监测的实施
5.3.1数据自动化采集
5.3.2监测数据传输
5.3.3监测数据分析
5.3.4监测数据可视化与预警
5.4基坑工程自动化监测技术应用案例
5.4.1工程概况
5.4.2自动化监测方案内容
5.4.3监测数据可视化
5.4.4监测数据分析预警
第6章岩石隧道信息模型及应用
6.1岩石隧道信息模型概述
6.2岩石隧道信息模型
6.2.1岩石隧道地质信息模型
6.2.2岩石隧道结构信息模型
6.3岩石隧道信息模型数据标准
6.3.1岩石隧道数据标准概述
6.3.2岩石隧道数据字典
6.3.3岩石隧道地质数据标准
6.3.4岩石隧道结构数据标准
6.4岩石隧道信息模型应用案例
6.4.1工程概况
6.4.2岩石隧道信息模型应用
第7章BIM技术在隧道及地下工程中的应用
7.1BIM概述
7.1.1BIM的定义
7.1.2BIM的特点
7.2BIM软件功能介绍
7.2.1BIM核心建模软件
7.2.2BIM模型应用软件
7.2.3BIM软件功能汇总
7.3隧道工程BIM建模
7.4BIM技术应用案例
7.4.1上海市轨道交通17号线
7.4.2保泸高速公路老营隧道
第8章隧道及地下工程三维可视化技术与应用
8.1三维可视化技术概述
8.2可视化理论与技术
8.2.1人体视觉感知
8.2.2数据可视化
8.2.3可视化技术
8.3虚拟现实技术
8.3.1虚拟现实技术基本概念
8.3.2虚拟现实软件
8.4增强现实技术和空间定位技术
8.4.1增强现实技术基本概念
8.4.2空间定位技术
8.4.3增强现实技术应用案例
第9章岩石隧道工程多源数据融合及应用
9.1多源数据融合概述
9.2基于多源数据融合的隧道围岩分级
9.2.1地质数据的获取与分类
9.2.2基于多源数据融合的隧道围岩渐进性分级
9.2.3基于D-S证据理论的隧道开挖面多源数据融合围岩分级
9.3多源数据融合在岩石隧道工程中的应用案例
9.3.1工程概况
9.3.2基于开挖面多源数据融合的岩石隧道工程围岩分级应用
第10章机器学习方法在盾构隧道工程中的应用
10.1机器学习概述
10.2基于聚类算法的盾构隧道服役性能退化模式识别
10.2.1时间序列聚类
10.2.2基于DTW距离的K均值聚类算法
10.2.3基于DTW距离的K均值聚类算法的盾构隧道工程应用案例
10.3基于深度学习的盾构隧道服役性能退化预测模型
10.3.1深度学习网络框架
10.3.2基于LSTM神经网络的盾构隧道工程应用案例
第11章智慧基础设施平台及应用
11.1iS3概述
11.2iS3的特点与功能
11.2.1iS3的特点
11.2.2iS3的功能
11.3iS3的使用与操作
11.3.1系统登录及基本界面
11.3.2查看工程项目
11.3.3可视化交互界面
11.3.4脚本语言交互界面与数据库查看界面
11.3.5工程对象信息查看界面
11.4iS3的组成
11.4.1iS3总体架构
11.4.2iS3组件
11.5iS3应用案例
11.5.1上海地铁工程
11.5.2云南保泸高速公路老营隧道工程
附录
附录A岩石隧道工程勘察阶段地质数据分类
附录B岩石隧道工程施工阶段地质数据分类
附录C岩石隧道信息模型结构数据分类与分级
参考文献