[0001] 本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种隧道无人值守智能化监控方法及管控系统。

[0002] 随着城市化进程的加快，隧道作为重要的交通基础设施，其安全性和稳定性越来越受到重视。传统的隧道监控系统主要依赖于人工巡检和视频监控，存在监控效率低、响应速度慢、误报率高等问题。为了克服这些缺陷，实现隧道的无人值守和智能化监控，开发一种高效、准确的隧道监控技术显得尤为重要。目前，隧道监控领域已经开始探索利用机器学习、深度学习等先进技术手段来提升监控系统的智能化水平。然而，现有技术在实际应用中仍面临诸多挑战。隧道监控数据具有多样性和复杂性，如何有效整合这些信息并提取出有价值的特征是一个难题。为了应对这些挑战，研究人员提出了多种隧道监控系统的优化方案。一些方案通过引入复杂的机器学习模型来提高特征提取和分类的准确性，但这些模型往往计算复杂度高，难以在实际部署中保持实时性和高效性。另一些方案则侧重于构建多源数据融合系统，试图通过整合不同类型的数据来提高监控的全面性和准确性，但在数据融合和特征匹配方面仍存在技术瓶颈。因此，迫切需要一种能够高效整合隧道监控数据、准确识别异常情况的智能化监控技术。

[0017] 为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和实施例对本申请的技术方案进一步详细阐述，所描述的实施例不应视为对本申请的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

[0018] 图1为本申请实施例提供的一种隧道无人值守智能化监控方法的实现流程示意图，如图1所示，该方法包括如下操作110至操作150：本申请提供一种隧道无人值守智能化监控方法，该方法是基于一个神经网络作为
基础执行的，该神经网络为目标隧道监控网络，下面先介绍该目标隧道监控网络的训练过程，具体包括以下步骤：
步骤S10：获取p个第一模板关系链和q个第二模板关系链，每一第一模板关系链用以表征从隧道路段模板出发，隧道路段模板具有异常信息模板的历史包含关系，每一第二模板关系链用以表征从异常信息模板出发，异常信息模板出现在隧道路段模板的历史包含关系，p和q均是不为0的自然数。

[0019] 步骤S10中，管控系统可以访问隧道监控系统的历史数据库，该数据库存储了过往隧道监控过程中的各类数据，包括但不限于隧道路段的监控视频、传感器数据、维护记录以及异常事件报告等。管控系统从这些历史数据中识别并提取出与隧道路段和异常信息相关联的记录。对于第一模板关系链的获取，管控系统分析每条记录，识别出那些明确表明隧道路段（如“A隧道段”）具有特定异常信息（如“渗水”）的历史记录。这些记录构成了从隧道路段模板到异常信息模板的关系链，例如，“A隧道段→渗水”。系统将这些关系链整理成第一模板关系链集合，假设共提取了p条（例如，p=100），每条关系链都代表了隧道路段模板与其历史上曾出现的异常信息模板之间的特定包含关系。接下来，为了获取第二模板关系链，管控系统采用相反的逻辑，即查找那些异常信息模板出现在哪些隧道路段模板中的历史记录。例如，如果多条记录都表明“渗水”这一异常信息曾在“A隧道段”和“B隧道段”出现过，那么可以形成两条第二模板关系链：“渗水→A隧道段”和“渗水→B隧道段”。系统同样将这些关系链整理成第二模板关系链集合，假设共提取了q条（例如，q=50），每条关系链都代表了从异常信息模板出发，该异常信息出现在哪些隧道路段模板中的历史包含关系。

[0020] 在提取这些关系链的过程中，管控系统可以采用自然语言处理（NLP）技术来解析文本记录，或者利用机器学习模型（如分类器或序列标注模型）来自动识别和分类关系链。对于每一条关系链，系统将其转换为机器可理解的格式，如向量或数组形式，以便于后续步骤中的神经网络处理。例如，隧道路段模板和异常信息模板可以被编码为独热编码（One‑Hot Encoding）或嵌入向量（Embedding Vectors），其中每个元素或维度代表特定的隧道路段或异常信息。在构建这些关系链时，管控系统可以考虑关系链的多样性和代表性，以确保训练出的目标隧道监控网络能够泛化到更广泛的监控场景中。例如，系统可以根据关系链的频率、重要性或时间戳来筛选和排序这些关系链，以确保训练数据的均衡性和有效性。

[0021] 步骤S20：抽取每一第一模板关系链的链路隐式表示、以及每一第二模板关系链的链路隐式表示。

[0022] 首先，管控系统遍历步骤S10中获取的所有第一模板关系链和第二模板关系链。对于每一条关系链，系统需要将其从文本或符号形式转换为向量或数组形式的链路隐式表示。这种转换过程例如涉及对关系链中元素的编码和嵌入，以便神经网络能够理解和处理。以第一模板关系链为例，假设有一条关系链“A隧道段→渗水”。在这条关系链中，“A隧道段”和“渗水”是两个关键元素，分别代表隧道路段模板和异常信息模板。管控系统首先需要对这两个元素进行编码。编码方式可以是简单的独热编码或嵌入向量。

[0023] 对于“A隧道段”，假设存在一个预训练的嵌入矩阵E，其中每一行代表一个隧道路段的嵌入向量。管控系统通过查找“A隧道段”在嵌入矩阵中的索引，获取其对应的嵌入向量v_tunnel。类似地，对于“渗水”这一异常信息模板，管控系统也从另一个嵌入矩阵中找到其对应的嵌入向量v_anomaly。

[0024] 然后，管控系统需要将这两个嵌入向量组合成一个链路隐式表示。这可以通过多种方式实现，例如简单的拼接（Concatenation）、求和（Summation）或更复杂的函数映射。假设选择拼接方式，那么“A隧道段→渗水”的链路隐式表示可以表示为[v_tunnel;v_anomaly]，其中“;”表示向量拼接操作。

[0025] 对于第二模板关系链，如“渗水→A隧道段”，管控系统同样执行上述编码和组合过程，生成对应的链路隐式表示。需要注意的是，尽管元素相同，但由于关系链的方向不同（从异常信息到隧道路段），因此生成的链路隐式表示也可能不同，具体取决于组合方式是否考虑了方向性。在实际应用中，嵌入矩阵的生成例如依赖于大量的历史数据，并通过机器学习算法（如Word2Vec、GloVe或FastText等）进行训练。这些算法能够从文本语料库中学习单词或实体的分布式表示，捕捉它们之间的语义和上下文关系。在隧道监控场景中，嵌入矩阵可以包含所有已知隧道路段和异常信息的嵌入向量，为神经网络提供丰富的特征表示。

[0026] 最终，通过步骤S20，管控系统将每一条第一模板关系链和第二模板关系链转换为链路隐式表示，为后续的神经网络训练和处理提供了基础数据支持。这些链路隐式表示不仅包含了关系链中的关键元素信息，还隐含了它们之间的语义和上下文关系，有助于神经网络更好地理解隧道监控数据并做出准确的预测和判断。

[0027] 步骤S30：将q个第二模板关系链的链路隐式表示作为初始隧道监控网络中的第一分支网络的执行数据，获得模板异常信息隐式表示，以及将模板异常信息隐式表示或第一强化隐式表示、以及p个第一模板关系链的链路隐式表示作为初始隧道监控网络中的第二分支网络的执行数据，获得模板隧道路段隐式表示，第一强化隐式表示用于指导第二分支网络根据第一分支网络的结果进行适应性调整。

[0028] 步骤S30是隧道无人值守智能化监控方法中至关重要的步骤，由管控系统执行，涉及初始隧道监控网络中的两个分支网络——第一分支网络和第二分支网络的数据处理与交互。管控系统首先处理q个第二模板关系链的链路隐式表示，这些表示在步骤S20中已经生成，并作为第一分支网络的输入数据。每个第二模板关系链的链路隐式表示，例如“[v_anomaly;v_tunnel]”（其中v_anomaly是异常信息的嵌入向量，v_tunnel是隧道路段的嵌入向量，且这里假设链路隐式表示通过某种方式考虑了关系链的方向性），反映了异常信息出现在特定隧道路段中的历史模式。第一分支网络是一个专门设计的神经网络结构，用于从异常信息出发，捕捉其与隧道路段之间的关联特征。该网络可能包含多个隐藏层，每个隐藏层通过非线性激活函数（如ReLU）处理输入数据，并通过权重矩阵进行变换。在第一分支网络的前向传播过程中，输入数据（即q个第二模板关系链的链路隐式表示）依次通过各层，最终输出模板异常信息隐式表示。这些隐式表示是对输入数据中异常信息特征的抽象和概括，可能包含了更高级别的语义信息或模式。

[0029] 同时，为了增强第二分支网络的适应性和准确性，管控系统还引入了第一强化隐式表示。这个强化表示不是直接来源于数据，而是基于第一分支网络的输出或其他先验知识动态生成的，旨在指导第二分支网络如何根据第一分支网络的结果进行调整。例如，如果第一分支网络识别出某种异常信息频繁出现在特定类型的隧道路段中，第一强化隐式表示可以强调这种关联，以便第二分支网络在处理相关隧道路段时给予更多关注。接下来，管控系统将模板异常信息隐式表示（或结合第一强化隐式表示）以及p个第一模板关系链的链路隐式表示作为第二分支网络的输入数据。第一模板关系链（如“隧道段A→渗水”）的链路隐式表示从隧道路段出发，描述了隧道路段具有哪些异常信息的历史情况。第二分支网络的任务是从隧道路段出发，结合异常信息特征，进一步分析和推断隧道路段的状态或可能的风险。第二分支网络同样采用多层神经网络结构，可能包含卷积层、池化层、全连接层等，具体取决于问题的复杂度和数据的特性。在处理输入数据时，第二分支网络会综合考虑模板异常信息隐式表示（可能已结合第一强化隐式表示）和第一模板关系链的链路隐式表示，通过多层非线性变换，最终输出模板隧道路段隐式表示。这些隐式表示反映了隧道路段在特定异常信息背景下的综合状态或风险评估。在整个过程中，第一分支网络和第二分支网络通过模板异常信息隐式表示（可能受第一强化隐式表示影响）紧密相连，形成了一个端到端的处理流程。这种结构使得网络能够同时捕捉从异常信息到隧道路段以及从隧道路段到异常信息的双向关联，提高了监控系统的准确性和鲁棒性。

[0030] 步骤S40：依据模板异常信息隐式表示与模板隧道路段隐式表示对初始隧道监控网络进行调试，获得目标隧道监控网络，目标隧道监控网络用于对p个第一目标关系链的链路隐式表示和q个第二目标关系链的链路隐式表示进行处理，获得目标异常信息隐式表示和目标隧道路段隐式表示，目标异常信息隐式表示和目标隧道路段隐式表示用于确定目标隧道异常预警信息。

[0031] 在步骤S30中，管控系统已经通过第一分支网络获得了模板异常信息隐式表示，并通过第二分支网络获得了模板隧道路段隐式表示。这些隐式表示分别捕捉了从异常信息到隧道路段以及从隧道路段到异常信息的关联特征。步骤S40的目标是利用这些隐式表示来调试和优化初始隧道监控网络。调试过程例如涉及一个或多个训练周期，每个周期包括前向传播、损失计算、反向传播和权重更新等步骤。在前向传播阶段，管控系统将模板异常信息隐式表示和模板隧道路段隐式表示输入到初始隧道监控网络中，观察网络输出与目标值之间的差异。这里的“目标值”可以是基于历史数据预定义的标签或期望的输出特征。

[0032] 为了量化网络输出与目标值之间的差异，管控系统采用一个损失函数（如交叉熵损失、均方误差损失等）来计算损失值。以交叉熵损失为例，如果网络输出的是每个类别的概率分布，而目标值是一个one‑hot编码的向量，则交叉熵损失计算公式可以表示为：；
其中，M是类别总数， 是目标值中第c个类别的真实概率（在one‑hot编码中，只有一个元素为1，其余为0）， 是网络输出的第c个类别的预测概率。在获得损失值后，管控系统进入反向传播阶段。在这一阶段，系统根据链式法则计算损失函数关于网络权重的梯度，并将这些梯度从输出层反向传播到输入层。梯度计算完成后，管控系统根据梯度下降法（或其他优化算法）更新网络的权重，以减少损失值。这个过程会重复多次，直到损失值收敛到一个可接受的水平，或者达到预设的训练轮次上限。通过不断的迭代调试，初始隧道监控网络的权重被逐渐优化，最终生成目标隧道监控网络。这个网络能够更准确地处理新的隧道监控数据，即p个第一目标关系链的链路隐式表示和q个第二目标关系链的链路隐式表示。对于每对输入的关系链隐式表示，目标隧道监控网络会输出对应的目标异常信息隐式表示和目标隧道路段隐式表示。最后，管控系统利用这些目标隐式表示来确定目标隧道的异常预警信息。这例如涉及到对隐式表示进行进一步的解码或分类处理，以提取出具体的异常类型和位置信息。例如，系统可以将目标异常信息隐式表示输入到一个分类器中，以判断隧道中是否存在渗水、裂缝等异常现象；同时，系统也会分析目标隧道路段隐式表示，以确定异常现象发生的具体位置。通过这些信息，管控系统可以生成详细的异常预警报告，供隧道管理人员参考和决策。

[0033] 作为一种实施方式，步骤S10，获取p个第一模板关系链和q个第二模板关系链，包括：获取关系图谱，关系图谱包括p个第一模板关系链和q个第二模板关系链，关系图谱用以表征隧道路段模板与异常信息模板之间的包含关系。

[0034] 在步骤S10中，管控系统通过获取关系图谱的方式来收集p个第一模板关系链和q个第二模板关系链。关系图谱是一种结构化的表示实体之间关系的图形化表示方法，它能够将复杂的数据关系以直观、清晰的方式呈现出来。在隧道无人值守智能化监控的场景中，关系图谱用于捕捉和展示隧道路段（作为实体）与异常信息（同样作为实体）之间的历史关联和包含关系。

[0035] 管控系统首先访问存储有大量历史监控数据的数据仓库或数据库，这些数据中包含了过去一段时间内隧道监控系统的各种记录，如传感器读数、视频监控日志、维护报告以及异常事件记录等。从这些原始数据中，系统利用自然语言处理（NLP）技术、数据挖掘算法或知识图谱构建工具，提取出隧道路段与异常信息之间的关联信息。具体来说，系统可以识别出如“A隧道段近期频繁出现渗水现象”这样的文本描述，进而解析出“A隧道段”与“渗水”两个实体，以及它们之间的“包含关系”（即渗水现象是A隧道段的一个异常表现）。类似地，系统还能识别出异常信息出现在多个隧道路段中的情况，例如“渗水现象不仅在A隧道段出现，还在B隧道段和C隧道段有记录”，从而构建出第二模板关系链。

[0036] 在构建关系图谱的过程中，每个隧道路段和异常信息都被视为图中的一个节点（Node），而它们之间的关系则被表示为边（Edge）。例如，在关系图谱中，“A隧道段”和“渗水”两个节点之间会通过一条有向边相连，方向从“A隧道段”指向“渗水”，表示“A隧道段”具有“渗水”这一异常信息的历史包含关系。同样地，对于第二模板关系链，“渗水”节点会指向多个隧道路段节点，表示该异常信息出现在多个隧道路段中。通过遍历整个关系图谱，管控系统能够轻松地提取出所需的p个第一模板关系链和q个第二模板关系链。这些关系链不仅包含了具体的隧道路段和异常信息实体，还隐含了它们之间的历史关联和模式，为后续神经网络模型的训练提供了丰富的上下文信息。

[0037] 例如，假设关系图谱中包含了以下几条关系链：第一模板关系链：“A隧道段→渗水”、“B隧道段→裂缝”...（共p条）；
第二模板关系链：“渗水→A隧道段”、“裂缝→B隧道段”、“渗水→C隧道段”...（共q条）；
管控系统通过解析这些关系链，就能够为后续步骤（如步骤S20中的链路隐式表示抽取）提供必要的输入数据，从而推动整个隧道无人值守智能化监控方法的实施。

[0038] 作为一种实施方式，第一分支网络包括第一融合组件和第一权重分配组件。基于此，步骤S30中，将q个第二模板关系链的链路隐式表示作为初始隧道监控网络中的第一分支网络的执行数据，获得模板异常信息隐式表示，包括：步骤S31：将每一第二模板关系链的链路隐式表示分别加载到第一融合组件，获得每一第二模板关系链的语义隐式表示，每一第二模板关系链的语义隐式表示用以表征对应第二模板关系链中异常信息包含关系的语义；
步骤S32：将q个第二模板关系链的语义隐式表示作为第一权重分配组件的执行数
据，获得每一第二模板关系链的关系链权重；
步骤S33：依据第一权重分配组件对q个第二模板关系链的语义隐式表示与关系链
权重按权重进行合并，获得模板异常信息隐式表示。

[0039] 第一分支网络由第一融合组件和第一权重分配组件组成，旨在从第二模板关系链中提取出模板异常信息的隐式表示。

[0040] 步骤S31中，管控系统已通过步骤S20获得了q个第二模板关系链的链路隐式表示。这些链路隐式表示例如是以向量或矩阵的形式存在，它们编码了异常信息与隧道路段之间的历史关联。例如，一个链路隐式表示可能是一个包含多个特征的向量，这些特征描述了异常信息的类型、发生频率、严重程度以及与特定隧道路段的关联度等。第一融合组件的任务是将这些链路隐式表示进一步处理，以提取出更高层次的语义信息。这里的“语义”指的是异常信息与隧道路段之间关系的抽象表示，它超越了简单的特征组合，能够捕捉更复杂的模式和含义。

[0041] 假设第二模板关系链“渗水→A隧道段”的链路隐式表示为一个向量v_leak_A=[f1,f2,...,fn]，其中每个元素fi代表一个特征值（如渗水的频率、持续时间、影响范围等）。第一融合组件可能是一个多层感知机（MLP）或循环神经网络（RNN）的变体，如长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）。

[0042] 管控系统将v_leak_A作为输入传递给第一融合组件。组件内部，通过一系列的隐藏层，每个隐藏层应用非线性激活函数（如ReLU）对输入进行变换，并通过权重矩阵进行线性组合。这个过程可以表示为：；
；
；
其中， 和 分别是第l层的权重矩阵和偏置向量，σ是激活函数（这里用σ表示任意激活函数，具体实现时可能是ReLU、tanh等），是第l层的输出。最终，第一融合组件的输出sem_leak_A（即“渗水→A隧道段”的语义隐式表示）是最后一层隐藏层的输出。例如，假设v_leak_A=[0.8,0.3,0.5]（仅作示例，实际向量维度可能更高），经过第一融合组件处理后，得到的语义隐式表示sem_leak_A可能是一个更高维度的向量，如[0.4,0.6,‑0.2,0.1]，这个向量中的每个元素都不再直接对应于原始特征，而是这些特征经过非线性组合和变换后的抽象表示，能够更好地捕捉“渗水”与“A隧道段”之间关系的语义。

[0043] 步骤S32中，在获得了每个第二模板关系链的语义隐式表示后，下一步是根据这些表示的重要性分配权重。这是因为不同的第二模板关系链可能具有不同的信息量和预测价值，因此需要在后续处理中给予不同的重视程度。第一权重分配组件的任务就是根据语义隐式表示的内容动态地计算每个关系链的权重。这例如涉及到对语义隐式表示的进一步分析和比较，以确定哪些关系链对最终结果的贡献更大。具体实现方式：一种常见的做法是使用注意力机制（AttentionMechanism）来实现权重分配。注意力机制允许模型在处理输入数据时，能够动态地调整对不同部分的关注程度。在第一权重分配组件中，可以设计一个基于注意力权重的评分函数，该函数接受语义隐式表示作为输入，并输出一个标量权重。例如，对于每个语义隐式表示 （i代表不同的第二模板关系链），可以设计一个评分函数score( ))来计算其权重wi：；
其中，score函数的具体形式可以根据实际情况设计，比如可以是一个简单的线性变换加非线性激活：
；
这里， 和 是评分函数的参数，σ是激活函数（如softmax函数的一个变
种，但注意这里实际上是在分母中使用了softmax来归一化权重，而分子中的exp(score(sem_i))只是评分函数的一个非线性变换）。

[0044] 步骤S33中，在获得了每个第二模板关系链的权重后，下一步是将这些权重应用于对应的语义隐式表示上，并进行合并，以得到最终的模板异常信息隐式表示。这个过程类似于加权平均，但在这里处理的是向量或矩阵形式的数据。具体实现方式：管控系统首先根据步骤S32计算出的权重，对相应的语义隐式表示进行加权。然后，将这些加权后的表示进行合并（如求和或加权平均），以得到模板异常信息隐式表示。假设有两个第二模板关系链“渗水→A隧道段”和“裂缝→B隧道段”，它们的语义隐式表示分别为sem_leak_A=[0.4,0.6,‑0.2,0.1]和sem_crack_B=[‑0.3,0.5,0.1,0.7]，且通过第一权重分配组件计算出的权重分别为w_leak_A=0.7和w_crack_B=0.3。那么，最终的模板异常信息隐式表示可以通过加权求和得到[0.19,0.57,‑0.07,0.34]，这个表示综合了“渗水”和“裂缝”两种异常信息与隧道路段之间的关联，同时根据它们的历史重要性和特征进行了适当的加权处理。综上，步骤S30中的各个子步骤通过第一融合组件和第一权重分配组件的协同工作，从第二模板关系链中提取出了模板异常信息的隐式表示。这个过程不仅考虑了异常信息与隧道路段之间的复杂关系，还通过注意力机制等高级技术对这些关系进行了动态加权和合并，为后续的隧道监控和异常预警提供了有力的支持。

[0045] 作为一种实施方式，在步骤S31，也即将每一第二模板关系链的链路隐式表示分别加载到第一融合组件，获得每一第二模板关系链的语义隐式表示之前，方法还可以包括：步骤S31a：获取第二强化隐式表示，第二强化隐式表示用以指导第一分支网络根据第二分支网络的结果进行适应性调整。

[0046] 那么，步骤S31，将每一第二模板关系链的链路隐式表示分别加载到第一融合组件，获得每一第二模板关系链的语义隐式表示，可以包括：步骤S311：将第二强化隐式表示，分别与每一第二模板关系链的链路隐式表示进
行堆叠，获得每一第二模板关系链的整合隐式表示；
步骤S312：将每一第二模板关系链的整合隐式表示分别加载到第一融合组件，获
得每一第二模板关系链的语义隐式表示。

[0047] 在正式处理第二模板关系链的链路隐式表示之前，管控系统首先执行步骤S31a，目的是获取一个第二强化隐式表示。这个强化表示不是直接从数据中提取的，而是基于系统内部的其他信息或知识生成的，旨在提供一种额外的指导信号，帮助第一分支网络更好地适应后续处理任务。

[0048] 第二强化隐式表示的生成可以有多种方式，这里假设它来源于第二分支网络的某种预处理结果或是一个独立的机器学习模型的输出。例如，第二分支网络可能在处理第一模板关系链时已经产生了一些中间结果或特征表示，这些结果反映了隧道路段与异常信息之间的深层次关联。管控系统可以从这些结果中提取出最关键或最有代表性的特征，通过某种聚合或编码方式生成第二强化隐式表示。

[0049] 另外，如果系统中存在一个独立的强化学习模型或元学习模型，它也可以基于系统的历史表现、当前状态或外部环境生成第二强化隐式表示。这种模型能够学习如何根据系统的实际需求动态调整内部参数或行为策略，从而提供有针对性的指导信号。

[0050] 无论采用哪种方式，第二强化隐式表示都应该是一个高维向量或矩阵，它包含了丰富的上下文信息或先验知识，能够引导第一分支网络在处理第二模板关系链时更加聚焦于重要的特征或模式。

[0051] 例如，假设第二分支网络在处理第一模板关系链“A隧道段→渗水”时，生成了一个中间特征表示向量feat_A=[0.6,‑0.2,0.3,0.1]，该向量反映了“A隧道段”与“渗水”异常之间的特定关联特征。管控系统可以采用某种特征选择或降维技术（如PCA、LDA等）对这个特征表示进行处理，得到一个更紧凑且更具代表性的第二强化隐式表示boost_rep=[0.8,‑0.5]。这个强化表示强调了“渗水”异常在“A隧道段”中的显著性，为后续处理提供了重要的指导信息。

[0052] 在获得第二强化隐式表示之后，管控系统进入步骤S31，将每一第二模板关系链的链路隐式表示与第二强化隐式表示相结合，以获得更高层次的语义隐式表示。为了将第二强化隐式表示的信息融入第二模板关系链的处理流程中，管控系统首先将第二强化隐式表示与每个第二模板关系链的链路隐式表示进行堆叠操作。堆叠是一种简单而有效的特征组合方式，它通过将不同来源的特征向量或矩阵在维度上进行拼接来形成一个新的、更丰富的表示。

[0053] 假设有一个第二模板关系链“渗水→B隧道段”，其链路隐式表示为link_rep_B=[0.4,0.2,‑0.1,0.3]。管控系统将这个链路隐式表示与前面获得的第二强化隐式表示boost_rep=[0.8,‑0.5]进行堆叠，形成一个新的整合隐式表示[0.8,‑0.5,0.4,0.2,‑0.1,0.3]，这个整合隐式表示不仅包含了原始链路隐式表示中的信息，还额外引入了第二强化隐式表示中的指导信号，为后续处理提供了更全面的上下文。

[0054] 将整合隐式表示加载到第一融合组件完成堆叠操作后，管控系统将每个第二模板关系链的整合隐式表示分别加载到第一融合组件中。第一融合组件是一个复杂的机器学习模型（如深度神经网络），它能够对输入的高维数据进行非线性变换和特征提取，从而生成更高层次的语义隐式表示。具体实现方式：第一融合组件可能包含多个隐藏层，每个隐藏层都应用了一系列的非线性激活函数（如ReLU、tanh等）和权重矩阵来对输入数据进行变换。在处理整合隐式表示时，组件会逐层提取和组合特征，最终输出一个包含了丰富语义信息的隐式表示。例如，在第一隐藏层中，组件可以对整合隐式表示应用一个线性变换和一个ReLU激活函数。这个过程会重复进行多个隐藏层，直到生成最终的语义隐式表示。例如（续前例）：假设第一融合组件是一个包含两个隐藏层的MLP。在第一个隐藏层中，经过线性变换和ReLU激活后，输出可能变为： （这里的数值
是假设的，实际输出会依赖于具体的权重和偏置值以及输入数据。）然后，这个输出会被传递到第二个隐藏层进行进一步的处理，直到生成最终的语义隐式表示sem_rep_B。这个sem_rep_B不仅包含了“渗水→B隧道段”这一关系链的原始信息，还融入了第二强化隐式表示中的指导信号，使得它更能准确地反映“渗水”异常与“B隧道段”之间的深层次关联和语义含义。综上，通过步骤S31a和S31的处理流程，管控系统将第二强化隐式表示与第二模板关系链的链路隐式表示相结合，并通过第一融合组件生成了更高层次的语义隐式表示。这个过程不仅提升了第一分支网络的处理能力和适应性，还为后续的异常检测和预警提供了更加准确和全面的信息基础。

[0055] 作为一种实施方式，步骤S33，依据第一权重分配组件对q个第二模板关系链的语义隐式表示与关系链权重按权重进行合并，获得模板异常信息隐式表示，包括：步骤S331：依据第一权重分配组件对q个第二模板关系链的语义隐式表示与关系
链权重按权重进行合并，获得目标整合隐式表示；
步骤S332：将目标整合隐式表示与第二强化隐式表示进行堆叠，获得模板异常信
息隐式表示。

[0056] 本申请实施例中，步骤S33涉及将多个第二模板关系链的语义隐式表示根据它们各自的重要性（即权重）进行合并，并进一步结合第二强化隐式表示来生成最终的模板异常信息隐式表示。这一过程不仅充分利用了不同关系链提供的信息，还通过引入强化机制增强了模型的适应性和准确性。

[0057] 在步骤S331中，管控系统利用第一权重分配组件计算出的每个第二模板关系链的权重，将这些关系链的语义隐式表示按权重进行合并，以生成一个综合了所有关系链信息的目标整合隐式表示。这一过程类似于加权平均，但在这里处理的是高维向量或矩阵形式的数据。

[0058] 假设有q个第二模板关系链，每个关系链的语义隐式表示分别为sem_rep_1,sem_rep_2,...,sem_rep_q，且第一权重分配组件为这些语义隐式表示分配了相应的权重w_1,w_2,...,w_q。管控系统首先确保这些权重的和为1（通过归一化处理），然后按照这些权重对语义隐式表示进行加权平均，这里的加权平均操作是在对应元素之间进行的，即每个语义隐式表示向量中的每个元素都按照其对应的权重进行加权求和。由于语义隐式表示例如是高维向量，因此这个加权平均操作会遍历向量的所有维度。例如，假设有两个第二模板关系链“渗水→A隧道段”和“裂缝→B隧道段”，它们的语义隐式表示分别为：sem_rep_A=[0.4,0.6,‑0.2,0.1]（代表“渗水→A隧道段”的语义）sem_rep_B=[‑0.3,0.5,0.1,0.7]（代表“裂缝→B隧道段”的语义）且第一权重分配组件为这两个关系链分配的权重分别为w_A=0.6和w_B=0.4。管控系统按照这些权重对语义隐式表示进行加权平均，得到目标整合隐式表示[0.12,0.56,‑0.06,0.34]。这个整合隐式表示综合了“渗水”和“裂缝”两种异常信息与隧道路段之间的关联，同时根据它们的重要性（即权重）进行了适当的加权处理。步骤S332：将目标整合隐式表示与第二强化隐式表示进行堆叠，获得模板异常信息隐式表示在获得目标整合隐式表示之后，管控系统进入步骤S332，将这一表示与第二强化隐式表示进行堆叠操作，以生成最终的模板异常信息隐式表示。堆叠是一种简单的特征组合方式，它通过将不同来源的特征向量或矩阵在维度上进行拼接来形成一个新的、更丰富的表示。具体实现方式：在第二强化隐式表示boost_rep已经通过某种方式（如前文的步骤S31a）获得之后，管控系统将其与目标整合隐式表示在维度上进行拼接。假设目标整合隐式表示是一个n维向量，而第二强化隐式表示是一个m维向量，那么拼接后的模板异常信息隐式表示将是一个n+m维的向量。例如（续前例）：假设第二强化隐式表示为boost_rep=[0.8,‑0.5]，这是一个包含了额外指导信息的二维向量。管控系统将这个向量与目标整合隐式表示[0.12,0.56,‑0.06,0.34]进行堆叠，得到模板异常信息隐式表示[0.12,0.56,‑0.06,0.34,0.8,‑0.5]。这个表示不仅包含了“渗水”和“裂缝”两种异常信息与隧道路段之间的综合关联信息（通过目标整合隐式表示体现），还额外引入了第二强化隐式表示中的指导信号。这些指导信号可能来源于系统的历史表现、当前状态或外部环境等多个方面，它们能够帮助模型更好地理解和处理输入数据，从而提高异常检测和预警的准确性。通过上述步骤S33及其子步骤S331和S332的处理流程，管控系统将多个第二模板关系链的语义隐式表示按权重进行了合并，并进一步结合了第二强化隐式表示来生成模板异常信息隐式表示。这一过程充分利用了不同关系链提供的信息和强化机制提供的指导信号，为后续的异常检测和预警提供了更加全面和准确的依据。同时，由于这一过程是基于高维向量或矩阵的操作，并且涉及到了复杂的非线性变换和特征组合技术（如神经网络中的隐藏层处理），因此它能够捕捉到数据中的深层次关联和模式特征，从而提高了整个系统的智能化水平和适应能力。

[0059] 作为一种实施方式，第二分支网络包括第二融合组件和第二权重分配组件。基于此，步骤S30中，将模板异常信息隐式表示或第一强化隐式表示、以及p个第一模板关系链的链路隐式表示作为初始隧道监控网络中的第二分支网络的执行数据，获得模板隧道路段隐式表示，包括：步骤S34：将第一强化隐式表示分别与每一第一模板关系链的链路隐式表示进行
堆叠，获得每一第一模板关系链的第一整合隐式表示；
步骤S35：将每一第一模板关系链的第一整合隐式表示分别加载到第二融合组件，获得每一第一模板关系链的语义隐式表示，每一第一模板关系链的语义隐式表示用以表征对应第一模板关系链中隧道路段包含关系的语义；
步骤S36：将每一第一模板关系链的语义隐式表示作为第二权重分配组件的执行
数据，获得每一第一模板关系链的关系链权重；
步骤S37：依据第二权重分配组件对p个第一模板关系链的语义隐式表示与关系链
权重按权重进行合并，获得第一聚焦隐式表示；
步骤S38：将第一聚焦隐式表示与第一强化隐式表示进行堆叠，获得模板隧道路段隐式表示。

[0060] 在步骤S34中，管控系统首先将第一强化隐式表示与每一个第一模板关系链的链路隐式表示进行堆叠操作。第一强化隐式表示是一种额外的指导信号，它可能来源于系统的历史经验、外部知识库或是其他相关模型的输出，旨在为第二分支网络提供关于隧道路段与异常信息之间关系的全局性指导。假设第一强化隐式表示为一个向量boost_vec=[b1,b2,...,bn]，其中每个元素bi代表了一种强化信息。同时，假设有p个第一模板关系链，每个关系链的链路隐式表示也是一个向量，例如第一个关系链的链路隐式表示为link_rep_1=[l11,l12,...,l1m]。管控系统将这些链路隐式表示与第一强化隐式表示进行堆叠，形成新的整合隐式表示。堆叠操作是在向量维度上进行拼接，即简单地将两个向量连接在一起形成一个更长的向量。

[0061] 对于第一个关系链，堆叠后的第一整合隐式表示为[b1,b2,...,bn,l11,l12,...,l1m]。类似地，可以为每一个第一模板关系链生成对应的第一整合隐式表示。例如，假设boost_vec=[0.5,‑0.2]，且第一个第一模板关系链“A隧道段→渗水”的链路隐式表示为link_rep_A=[0.8,0.3,‑0.1]。堆叠后的第一整合隐式表示为[0.5,‑0.2,0.8,0.3,‑0.1]。

[0062] 步骤S35中，管控系统将每个第一模板关系链的第一整合隐式表示作为输入，分别加载到第二融合组件中进行处理。第二融合组件是一个复杂的机器学习模型，它能够对输入的高维数据进行非线性变换和特征提取，从而生成更高层次的语义隐式表示。具体实现方式：第二融合组件可能是一个多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等模型的组合。以MLP为例，它包含多个隐藏层，每个隐藏层由多个神经元组成，每个神经元接收前一层神经元的输出作为输入，并通过激活函数进行非线性变换。在第二融合组件中，每个第一整合隐式表示依次通过各隐藏层进行处理，最终生成对应的语义隐式表示。例如（续前例）：假设第二融合组件是一个包含两个隐藏层的MLP。第一个隐藏层可能应用ReLU激活函数对输入进行非线性变换，并输出一个新的特征向量。第二个隐藏层进一步处理这个特征向量，并生成最终的语义隐式表示。对于第一个第一模板关系链，经过第二融合组件处理后得到的语义隐式表示可能为sem_rep_A=[0.2,‑0.3,0.4,0.1]。

[0063] 在步骤S36中，管控系统将每个第一模板关系链的语义隐式表示作为输入传递给第二权重分配组件。该组件的任务是为每个语义隐式表示分配一个权重，这个权重反映了该语义隐式表示在后续处理中的重要性。第二权重分配组件可能是一个简单的线性层，它通过对语义隐式表示进行线性变换来计算权重。或者，使用注意力机制（AttentionMechanism）来实现权重分配，因为注意力机制能够动态地根据输入内容调整权重，从而更加灵活地处理复杂的数据关系。在注意力机制中，例如会定义一个评分函数（scorefunction）来计算每个语义隐式表示的得分，然后通过softmax函数将得分转换为归一化的权重。评分函数的具体形式可以根据实际情况设计，例如可以是点积、余弦相似度或是一个复杂的神经网络。例如，假设使用点积作为评分函数，并且第二权重分配组件已经学习到了相应的参数。对于第一个第一模板关系链的语义隐式表示sem_rep_A，其权重w_A可以通过以下方式计算：
；
；
其中，context_vec是一个上下文向量，它可能代表了当前隧道监控任务的全局上下文信息。权重w_A是通过将sem_rep_A的得分与所有第一模板关系链的得分进行softmax归一化得到的。

[0064] 在步骤S37中，管控系统根据第二权重分配组件计算出的权重，对p个第一模板关系链的语义隐式表示进行加权平均，以生成第一聚焦隐式表示。这个表示综合了所有第一模板关系链的信息，并根据它们的重要性进行了适当的加权处理。具体实现方式：加权平均操作是在对应元素之间进行的。对于每个语义隐式表示中的每个元素，都按照其对应的权重进行加权求和。假设第一个第一模板关系链的语义隐式表示为sem_rep_1，权重为w_1；第二个为sem_rep_2，权重为w_2；以此类推，直到第p个。那么第一聚焦隐式表示focused_rep可以通过以下方式计算：；
这里的加权平均操作是在语义隐式表示的每个维度上独立进行的。例如（续前
例）：假设除了sem_rep_A外，还有另一个第一模板关系链“B隧道段→裂缝”的语义隐式表示sem_rep_B=[‑0.1,0.2,0.5,‑0.3]，且其权重为w_B。那么第一聚焦隐式表示可以通过以下方式计算：
；
在步骤S38中，管控系统将第一聚焦隐式表示与第一强化隐式表示进行堆叠操作，以生成最终的模板隧道路段隐式表示。这一步的目的是将全局性的强化信息与局部性的聚焦信息相结合，从而得到一个既全面又精准的隧道路段表示。具体实现方式：堆叠操作与步骤S34中的堆叠类似，都是将两个向量在维度上进行拼接。这个表示综合了多个第一模板关系链的信息、全局性的强化信息以及通过加权平均得到的聚焦信息，为后续的隧道监控和异常预警提供了强有力的支持。通过上述步骤S30及其子步骤的处理流程，管控系统将模板异常信息隐式表示、第一强化隐式表示以及第一模板关系链的链路隐式表示相结合，通过第二分支网络的处理生成了模板隧道路段隐式表示。这一过程不仅充分利用了多种来源的信息资源，还通过复杂的机器学习模型对信息进行了深度加工和抽象表达。

[0065] 作为一种实施方式，步骤S35，将每一第一模板关系链的第一整合隐式表示分别加载到第二融合组件，获得每一第一模板关系链的语义隐式表示，包括：步骤S351：在第一支链的第一整合隐式表示中，抽取目标隧道路段模板的隐式表
示、以及与目标隧道路段模板相连的每个相邻模板的隐式表示，第一支链为p个第一模板关系链中的关系链，目标隧道路段模板为第一支链中的任一隧道路段模板；
步骤S352：分别将目标隧道路段模板的隐式表示与每一相邻模板的隐式表示进行
内积计算，获得第一支链中每一相邻模板的模板权重；
步骤S353：依据每一相邻模板的模板权重对对应相邻模板的隐式表示按权重进行
合并，获得第一支链的语义隐式表示。

[0066] 在步骤S35中，管控系统负责将每个第一模板关系链的第一整合隐式表示（该表示在步骤S34中通过堆叠第一强化隐式表示和链路隐式表示得到）输入到第二融合组件中。第二融合组件是一个复杂的机器学习模型，它能够对输入的高维数据进行深度处理，提取出关键特征并生成语义隐式表示。这一表示不仅包含了原始数据的信息，还融入了模型对数据的理解和抽象。第二融合组件可能采用多种机器学习模型的结构，如深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等。然而，在本实施方式中，特别关注于一种能够处理图结构数据（如隧道路段与异常信息之间的关系链）的模型，如图神经网络（GNN）或其变体。图神经网络特别适合于处理节点（如隧道路段）和边（如关系链）构成的网络结构数据，因为它们能够捕捉节点之间的复杂交互和依赖关系。为了更直接地解释步骤S35及其子步骤，可以假设第二融合组件是一个定制的神经网络层或模块，它包含了特定的特征提取和组合机制。

[0067] 在步骤S351中，管控系统首先从第一支链（即p个第一模板关系链中的任意一个）的第一整合隐式表示中抽取关键信息。这些信息包括目标隧道路段模板的隐式表示以及与该隧道路段模板相连的每个相邻模板的隐式表示。假设第一支链为“A隧道段→渗水”，其第一整合隐式表示为[b1,b2,...,bn,l1,l2,...,lm]，其中[b1,b2,...,bn]为第一强化隐式表示，[l1,l2,...,lm]为链路隐式表示。管控系统需要从这个整合隐式表示中分离出与目标隧道路段模板“A隧道段”直接相关的信息。由于整合隐式表示可能并不直接区分不同部分的来源（即哪些元素属于目标隧道路段模板，哪些属于相邻模板），管控系统可以依赖额外的结构信息或标签来确定这些元素的归属。然而，为了简化说明，假设整合隐式表示已经通过某种方式被预处理为可以直接抽取的形式。

[0068] 在实际应用中，目标隧道路段模板和相邻模板的隐式表示可能不是直接存储在整合隐式表示中的连续子向量，而是通过某种索引或映射关系与整合隐式表示中的元素相关联。管控系统根据这些关系抽取目标隧道路段模板的隐式表示（如tunnel_rep=[t1,t2,...,tk]）以及与它相连的每个相邻模板的隐式表示（如neighbor_rep_1=[n11,n12,...,n1p]，neighbor_rep_2=[n21,n22,...,n2q]等）。

[0069] 在步骤S352中，管控系统通过内积计算来确定与目标隧道路段模板相连的每个相邻模板的重要性或权重。这一步骤基于一个假设：相邻模板与目标隧道路段模板之间的相似性或相关性可以通过它们隐式表示之间的内积来度量。对于目标隧道路段模板的隐式表示tunnel_rep和每个相邻模板的隐式表示（如neighbor_rep_1，neighbor_rep_2等），管控系统分别计算它们的内积作为权重。内积计算是一种衡量两个向量相似性的常用方法，它计算两个向量对应元素乘积的和。

[0070] 在其他实施方式中，还可以使用一个可学习的权重矩阵或神经网络层来动态地计算权重，这样可以根据不同的输入和上下文信息来调整权重值。

[0071] 在步骤S353中，管控系统根据步骤S352计算出的权重，对相邻模板的隐式表示进行加权平均，以生成第一支链的语义隐式表示。这一表示综合了所有相邻模板的信息，并根据它们与目标隧道路段模板的相似性或相关性进行了适当的加权处理。具体实施方式加权平均操作是在相邻模板隐式表示的对应元素之间进行的。对于每个元素位置j（假设所有相邻模板隐式表示在该位置的元素都存在且可比较），管控系统计算所有相邻模板在该位置的加权和作为语义隐式表示在该位置的元素值。

[0072] ；其中，r是相邻模板的数量，semantic_rep_j是语义隐式表示在位置j的元素值，
weight_i是相邻模板i的权重，neighbor_rep_ij是相邻模板i隐式表示在位置j的元素值。
需要注意的是，上述加权平均操作实际上没有直接考虑目标隧道路段模板的隐式表示tunnel_rep。在实际应用中，tunnel_rep可以被作为一个额外的特征或上下文信息加入到语义隐式表示中，或者通过某种方式（如拼接、点乘等）与加权平均后的相邻模板隐式表示相结合。但在这里，为了简化说明并保持与原始步骤描述的一致性，假设语义隐式表示仅由加权平均后的相邻模板隐式表示构成。最终得到的语义隐式表示semantic_rep是一个高维向量，它捕捉了目标隧道路段模板与其相邻模板之间的复杂关系和模式特征。这个表示将作为后续处理步骤（如步骤S36中的权重分配和步骤S37中的合并操作）的输入数据之一。通过步骤S35及其子步骤S351、S352、S353的处理流程，管控系统将每个第一模板关系链的第一整合隐式表示转化为语义隐式表示。这一过程不仅提取了关键特征信息还通过内积计算和加权平均操作对这些信息进行了有效的组合和利用。

[0073] 作为一种实施方式，方法还包括：步骤S3A：确定模板隧道路段隐式表示与第二强化隐式表示之间的第一误差；
步骤S3B：依据第一误差优化第一强化隐式表示和第二强化隐式表示。

[0074] 在步骤S3A中，管控系统计算模板隧道路段隐式表示与第二强化隐式表示之间的差异，这一差异通过某种误差度量标准来衡量，这里以均方误差（MeanSquaredError,MSE）为例进行说明。MSE是一种常用的误差度量方法，它计算了预测值与真实值之间差值的平方的平均值，能够直观地反映预测结果的准确性。

[0075] 假设模板隧道路段隐式表示为tunnel_seg_rep=[t1,t2,...,tn]，第二强化隐式表示为boost_rep_2=[b1,b2,...,bn]（注意这里假设两者维度相同，实际应用中可以进行适当的维度匹配或转换）。管控系统首先计算这两个向量对应元素之间的差值，然后求这些差值的平方，并计算平均值，得到MSE值。

[0076] 在步骤S3B中，管控系统利用步骤S3A计算出的第一误差（即MSE值）来指导第一强化隐式表示和第二强化隐式表示的优化过程。这一过程例如涉及到反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降法（GradientDescent）等优化技术的应用。

[0077] 优化过程的核心思想是通过调整第一强化隐式表示和第二强化隐式表示的相关参数（如生成这些表示的神经网络中的权重和偏置），以最小化MSE值。这例如需要在系统的训练阶段进行多次迭代，每次迭代都包括前向传播（计算MSE值）和反向传播（根据MSE值的梯度更新参数）两个步骤。

[0078] 前向传播：在每次迭代中，管控系统首先根据当前的第一强化隐式表示和第二强化隐式表示（以及它们对应的生成网络参数），通过前向传播计算MSE值。

[0079] 反向传播：然后，系统计算MSE值关于第一强化隐式表示和第二强化隐式表示（或更具体地说，是生成这些表示的神经网络参数）的梯度。这些梯度指明了如何调整参数才能使得MSE值减小。

[0080] 参数更新：最后，系统根据梯度的方向和大小更新生成网络的参数，例如是沿着梯度的反方向（即MSE值减小的方向）进行微小的调整。

[0081] 这个过程会重复进行多次，直到MSE值收敛到一个可接受的水平，或者达到预设的迭代次数上限。

[0082] 经过多次迭代后，随着MSE值的逐渐减小，第一强化隐式表示和第二强化隐式表示将越来越接近模板隧道路段隐式表示所描述的真实隧道路段状态或特征。这样不仅能够提高系统对隧道路段的监控准确性还能够增强系统对不同监控场景的适应性和鲁棒性。

[0083] 步骤S3A和S3B通过量化模板隧道路段隐式表示与第二强化隐式表示之间的差异（即第一误差）并据此优化第一强化隐式表示和第二强化隐式表示，为隧道无人值守智能化监控系统的训练过程提供了重要的反馈机制。这一过程不仅有助于提升系统的监控准确性还能够增强系统的适应性和鲁棒性。同时它也展示了机器学习技术在处理复杂监控任务时的强大能力和灵活性。

[0084] 作为一种实施方式，方法还包括：步骤S3C：确定模板异常信息隐式表示与第一强化隐式表示之间的第二误差；
步骤S3D：依据第二误差优化第二强化隐式表示和第一强化隐式表示。

[0085] 在步骤S3C中，管控系统负责计算模板异常信息隐式表示与第一强化隐式表示之间的差异，这一差异通过某种误差度量标准来衡量。与步骤S3A类似，这里同样可以采用均方误差（MSE）作为误差度量标准，因为它能够直观地反映两个向量或矩阵之间差异的大小。然而，值得注意的是，模板异常信息隐式表示和第一强化隐式表示在系统中扮演着不同的角色，前者侧重于对异常信息的抽象表达，后者则作为对隧道路段监控的一种全局性指导信号。因此，它们之间的差异不仅反映了信息表达的准确性，还体现了系统内部不同组件之间的协同效果。

[0086] 假设模板异常信息隐式表示为anomaly_rep=[a1,a2,...,am]，第一强化隐式表示为boost_rep_1=[b1,b2,...,bn]（这里两者维度可能不同，实际应用中可以进行维度匹配或转换）。管控系统首先计算这两个向量对应元素（或经过某种变换后的元素）之间的差值，然后求这些差值的平方，并计算平均值得到MSE值。但由于维度可能不匹配，直接计算MSE可能不可行，因此一种可行的解决方案是对两者进行某种形式的降维或映射，使它们能够在同一维度空间中进行比较。为了简化说明并保持与原始描述的关联性，可以假设通过某种预处理步骤（如主成分分析PCA、自编码器降维等）已经将两者转换到了相同的维度空间，或者采用了一种能够处理不同维度输入的误差度量方法（如加权Kullback‑Leibler散度等）。但在这里，仍然以MSE为例进行说明，并假设维度已经匹配。

[0087] 在步骤S3D中，管控系统利用步骤S3C计算出的第二误差（即MSE值）来指导第二强化隐式表示和第一强化隐式表示的优化过程。与步骤S3B类似，这一过程也涉及到反向传播算法和梯度下降法等优化技术的应用。然而，与步骤S3B不同的是，这里的优化目标是调整生成第二强化隐式表示和第一强化隐式表示的神经网络参数（如果它们是通过神经网络生成的），以最小化第二误差。

[0088] 优化过程的核心思想是通过调整相关参数来减小第二误差。这例如需要在系统的训练阶段进行多次迭代，每次迭代都包括前向传播（计算第二误差）和反向传播（根据第二误差的梯度更新参数）两个步骤。

[0089] 由于第一强化隐式表示和第二强化隐式表示可能由不同的神经网络生成，并且它们在网络中的位置和作用也可能不同，因此在进行反向传播和参数更新时需要考虑这些差异。例如，第一强化隐式表示可能更侧重于对隧道路段监控的即时反馈，而第二强化隐式表示则可能更侧重于对整个监控系统的长期指导和优化。

[0090] 经过多次迭代后，随着第二误差的逐渐减小，第一强化隐式表示和第二强化隐式表示将越来越协调地工作于隧道无人值守智能化监控系统中。这种协调性不仅体现在它们各自对监控任务的贡献上，还体现在它们之间的相互依赖和相互促进上。最终，这种优化过程将有助于提高系统的整体监控性能和准确性，使得系统能够更准确地识别隧道中的异常信息并及时发出预警。

[0091] 作为一种实施方式，第二分支网络包括s个任务适应组件、动态路由组件以及平均降维组件，s≥1。基于此，步骤S30中，将模板异常信息隐式表示或第一强化隐式表示、以及p个第一模板关系链的链路隐式表示作为初始隧道监控网络中的第二分支网络的执行数据，获得模板隧道路段隐式表示，包括：步骤S30A：将每一第一模板关系链的链路隐式表示和s个任务偏好数组加载到s个
任务适应组件，获得每一第一模板关系链的s个异常关注数组，每一任务适应组件输出一个异常关注数组，每一任务偏好数组用于表征对应任务适应组件针对异常信息模板的偏好度；
步骤S30B：将每一第一模板关系链的s个异常关注数组、s个任务偏好数组和模板
异常信息隐式表示加载到动态路由组件，获得每一第一模板关系链的第二整合隐式表示；
步骤S30C：将p个第一模板关系链的第二整合隐式表示加载到平均降维组件，获得模板隧道路段隐式表示。

[0092] 本申请实施例中，步骤S30是神经网络处理流程中的一个关键环节，尤其当第二分支网络采用了更为复杂的结构，包括多个任务适应组件、动态路由组件以及平均降维组件时，该步骤的实现变得更加丰富和灵活。

[0093] 在步骤S30A中，管控系统将每个第一模板关系链的链路隐式表示与事先定义好的s个任务偏好数组一起加载到s个任务适应组件中。每个任务适应组件都是一个专家网络（Expert Network），它们被设计用来处理特定类型的任务或异常信息，并根据任务偏好数组调整其处理策略。

[0094] 每个任务适应组件都是一个独立的神经网络，可能包含多个隐藏层、激活函数和输出层。它们的作用是对输入的链路隐式表示进行特征提取和转换，以生成对应的异常关注数组。异常关注数组反映了组件对当前输入链路隐式表示中异常信息的关注程度和识别结果。每个任务适应组件都关联一个任务偏好数组，该数组在训练前被定义，用于指导组件在处理特定类型异常信息时的行为。任务偏好数组可能包含一系列权重或概率值，表示组件对不同特征或异常类型的偏好程度。

[0095] 对于每个第一模板关系链的链路隐式表示，管控系统将其与s个任务偏好数组一起作为输入传递给对应的任务适应组件。每个组件独立处理输入，并输出一个异常关注数组。假设有p个第一模板关系链，每个组件将为每个关系链生成一个异常关注数组，因此总共会生成ps个异常关注数组。

[0096] 例如，假设有2个任务适应组件（s=2），每个组件的任务偏好数组分别偏向于识别“渗水”和“裂缝”两种异常信息。对于第一模板关系链“A隧道段→渗水”，其链路隐式表示为link_rep_A=[0.6,0.2,‑0.1,0.3]。管控系统将这个表示与两个任务偏好数组一起加载到两个任务适应组件中。

[0097] 组件1（偏向于渗水识别）：根据link_rep_A和自身的任务偏好数组，生成异常关注数组focus_arr_A1=[0.8,0.1,0.05,0.05]，表示对“渗水”特征的强关注。

[0098] 组件2（偏向于裂缝识别）：同样处理link_rep_A，但由于任务偏好不同，生成的异常关注数组focus_arr_A2=[0.2,0.3,0.4,0.1]可能更关注与裂缝不直接相关的特征。

[0099] 在步骤S30B中，管控系统将每个第一模板关系链的s个异常关注数组、s个任务偏好数组以及模板异常信息隐式表示加载到动态路由组件中。动态路由组件的作用是根据这些输入动态地决定每个异常关注数组的权重，并将它们整合成一个第二整合隐式表示。

[0100] 动态路由是一种能够根据输入内容动态调整信息流动路径的机制。在这里，它根据任务偏好数组和模板异常信息隐式表示来计算每个异常关注数组的权重，从而实现对不同组件输出结果的智能整合。动态路由组件可能采用注意力机制或门控机制来计算权重。例如，它可以将模板异常信息隐式表示与每个任务偏好数组进行交互，以评估每个异常关注数组与当前监控任务的相关性，并据此分配权重。根据计算出的权重，动态路由组件将每个第一模板关系链的s个异常关注数组加权求和（或采用其他合并策略），生成对应的第二整合隐式表示。

[0101] 在步骤S30C中，管控系统将p个第一模板关系链的第二整合隐式表示加载到平均降维组件中。该组件的作用是对这些整合表示进行进一步的处理和降维，以生成最终的模板隧道路段隐式表示。平均降维组件可能首先对p个第二整合隐式表示进行平均处理，以减少个体差异并提取共性特征。这种平均操作有助于生成一个更具代表性的隧道路段表示。在平均之后，组件可能采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）或其他降维技术来进一步减少表示的维度。降维的目的不仅是为了减少计算量，还可能是为了去除冗余信息并突出关键特征。经过平均和降维处理后，平均降维组件输出最终的模板隧道路段隐式表示。这个表示综合了所有第一模板关系链的信息，并反映了隧道路段在当前监控任务下的整体状态或特征。通过上述步骤S30A、S30B和S30C的处理流程，管控系统将模板异常信息隐式表示、第一模板关系链的链路隐式表示以及任务偏好数组整合到第二分支网络中，并通过多个任务适应组件、动态路由组件和平均降维组件的协同工作生成了模板隧道路段隐式表示。这一过程不仅充分利用了多个专家网络的专业知识还通过动态路由和降维处理实现了信息的有效整合和压缩。

[0102] 作为一种实施方式，步骤S30A中，将p个第一模板关系链的链路隐式表示和s个任务偏好数组加载到s个任务适应组件，获得每一第一模板关系链的s个异常关注数组，包括：步骤S30A1：在第二支链的链路隐式表示中，抽取目标隧道路段模板的隐式表示、以及与目标异常信息模板相连的每个相邻模板的隐式表示，第二支链为p个第一模板关系链中的关系链，目标隧道路段模板为第二支链中的任一异常信息模板；
步骤S30A2：将目标隧道路段模板的隐式表示分别与s个任务偏好数组进行堆叠，
获得s个第一堆叠数组；
步骤S30A3：将s个第一堆叠数组分别与每一相邻模板的隐式表示进行内积计算，
获得第二支链中每一相邻模板的模板权重；
步骤S30A4：依据每一相邻模板的模板权重对对应相邻模板的隐式表示按权重进
行合并，获得第二支链的s个异常关注数组。

[0103] 本申请实施例中，步骤S30A涉及到将多个第一模板关系链的链路隐式表示与任务偏好数组结合，通过任务适应组件生成异常关注数组。这一过程充分利用了专家网络的专业性和任务偏好数组的指导性，使得系统能够针对不同类型的异常信息生成更具针对性的关注焦点。

[0104] 在步骤S30A1中，管控系统从当前处理的第一模板关系链（这里称为“第二支链”，以区分步骤描述中的不同上下文）的链路隐式表示中抽取出关键信息。这些关键信息包括目标隧道路段模板的隐式表示以及与目标异常信息模板相连的每个相邻模板的隐式表示。

[0105] 目标隧道路段模板的隐式表示：在隧道监控系统中，每个隧道路段都可以被视为一个模板，其隐式表示是对该路段特征的一种抽象和编码。在步骤S30A1中，管控系统需要从链路隐式表示中识别出与目标异常信息模板直接相关的隧道路段模板（即目标隧道路段模板），并提取其对应的隐式表示。这个隐式表示可能是一个高维向量，包含了隧道路段的多种特征信息。除了目标隧道路段模板外，管控系统还需要提取与目标异常信息模板相连的每个相邻模板的隐式表示。这些相邻模板可能代表了与目标隧道路段相邻的其他路段，或者是与目标异常信息有关联的其他实体（如传感器、设备等）。它们的隐式表示同样以高维向量的形式存在，用于后续的计算和分析。

[0106] 例如，假设当前处理的第二支链为“A隧道段→渗水”，其链路隐式表示为link_rep_A=[l1,l2,...,ln]。管控系统从中识别出目标隧道路段模板为“A隧道段”，其对应的隐式表示为tunnel_rep_A=[t1,t2,...,tm]（这里假设已经通过某种方式从link_rep_A中抽取或映射得到）。同时，系统还提取了与目标异常信息模板“渗水”相连的两个相邻模板的隐式表示，分别为neighbor_rep_1=[n11,n12,...,n1p]和neighbor_rep_2=[n21,n22,...,n2q]。

[0107] 在步骤S30A2中，管控系统将目标隧道路段模板的隐式表示与s个任务偏好数组进行堆叠操作，以生成s个第一堆叠数组。这些任务偏好数组是事先定义的，用于指导任务适应组件在处理不同类型异常信息时的行为。

[0108] 每个任务适应组件都关联一个任务偏好数组，该数组包含了一系列权重或概率值，用于表示组件对不同类型异常信息的偏好程度。这些偏好值可能是基于领域知识、历史数据或专家经验设定的。管控系统将目标隧道路段模板的隐式表示与每个任务偏好数组在维度上进行拼接（如果维度不匹配，可以进行适当的缩放、填充或截断操作）。这样，每个任务偏好数组都生成了一个与之对应的第一堆叠数组。

[0109] 例如，假设有s=3个任务适应组件，每个组件的任务偏好数组分别为pref_arr_1、pref_arr_2和pref_arr_3。管控系统将目标隧道路段模板的隐式表示tunnel_rep_A与这三个任务偏好数组进行堆叠操作，生成三个第一堆叠数组：stacked_arr_1=[tunnel_rep_A;pref_arr_1]=[t1,t2,...,tm;p11,p12,...,
p1r]
stacked_arr_2=[tunnel_rep_A;pref_arr_2]=[t1,t2,...,tm;p21,p22,...,
p2s]
stacked_arr_3=[tunnel_rep_A;pref_arr_3]=[t1,t2,...,tm;p31,p32,...,
p3t]
其中，pij表示第i个任务偏好数组中的第j个元素，r、s、t分别表示这三个任务偏好数组的长度（注意它们可能不相等）。

[0110] 在步骤S30A3中，管控系统将每个第一堆叠数组与每个相邻模板的隐式表示进行内积计算，以获得相邻模板的模板权重。这些权重反映了相邻模板在当前处理任务中的重要性或相关性。

[0111] 内积是一种衡量两个向量相似性的方法，它计算两个向量对应元素乘积的和。在这里，管控系统分别将每个第一堆叠数组与每个相邻模板的隐式表示进行内积计算，得到一系列模板权重值。为了提高权重的可比性和有效性，管控系统可以对计算出的模板权重进行归一化处理（如使用softmax函数），使得所有相邻模板的权重之和为1。但这一步骤在某些实现中可能是可选的，具体取决于任务适应组件的设计和系统需求。

[0112] 例如，管控系统分别将三个第一堆叠数组stacked_arr_1、stacked_arr_2和stacked_arr_3与两个相邻模板的隐式表示neighbor_rep_1和neighbor_rep_2进行内积计算。类似地，可以计算出所有堆叠数组与所有相邻模板之间的模板权重。步骤S30A4：按权重合并相邻模板的隐式表示在步骤S30A4中，管控系统根据步骤S30A3计算出的模板权重，对相邻模板的隐式表示进行加权平均（或其他形式的合并），以生成第二支链的s个异常关注数组。

[0113] 管控系统根据每个相邻模板的模板权重，对其隐式表示进行加权平均操作。这一操作例如是在隐式表示的对应元素之间进行的，即对每个元素位置上的值按照其对应的权重进行加权求和。经过加权平均后得到的向量或矩阵即为异常关注数组。每个任务适应组件都会生成一个异常关注数组，这些数组反映了组件对当前处理任务中不同类型异常信息的关注程度和识别结果。例如（续前例）假设经过内积计算和归一化处理后得到的模板权重为weights_1=[w11,w12]（对应于stacked_arr_1与两个相邻模板的内积结果），则管控系统可以按照这些权重对neighbor_rep_1和neighbor_rep_2进行加权平均。类似地，可以计算出基于stacked_arr_2和stacked_arr_3的加权平均结果，得到另外两个异常关注数组focus_arr_A2和focus_arr_A3。通过上述步骤S30A1至S30A4的处理流程，管控系统将第一模板关系链的链路隐式表示与任务偏好数组结合，通过任务适应组件生成了多个异常关注数组。这一过程不仅充分利用了任务偏好数组的指导性还通过内积计算和加权平均等操作实现了对相邻模板隐式表示的有效整合和提炼。最终生成的异常关注数组为后续的动态路由和降维处理提供了重要依据也为隧道无人值守智能化监控系统的异常检测和预警功能奠定了坚实基础。

[0114] 作为一种实施方式，步骤S30B，将每一第一模板关系链的s个异常关注数组、s个任务偏好数组和模板异常信息隐式表示加载到动态路由组件，获得每一第一模板关系链的第二整合隐式表示，包括：步骤S30B1：对于每一第一模板关系链，将s个任务偏好数组分别与模板异常信息
隐式表示进行内积计算，获得每一第一模板关系链中的每一异常关注数组的权重；
步骤S30B2：对于每一第一模板关系链，依据s个异常关注数组的权重，对对应的s个异常关注数组按权重进行合并，获得每一第一模板关系链的第二整合隐式表示。

[0115] 本申请实施例中，步骤S30B是动态路由组件处理流程的关键环节，它负责将每个第一模板关系链的多个异常关注数组（由任务适应组件生成）根据任务偏好数组和模板异常信息隐式表示进行智能整合，以生成更具代表性的第二整合隐式表示。这一过程不仅体现了系统对多源信息的综合处理能力，还通过动态路由机制实现了对关键信息的有效聚焦。

[0116] 在步骤S30B1中，管控系统针对每个第一模板关系链，将其对应的s个任务偏好数组分别与模板异常信息隐式表示进行内积计算，以获得每个异常关注数组的权重。这一计算过程旨在根据当前监控任务的需求（由模板异常信息隐式表示反映）和组件的专业性（由任务偏好数组表示）来确定不同异常关注数组的相对重要性。

[0117] 在步骤S30B2中，管控系统根据步骤S30B1计算出的权重，对每个第一模板关系链的s个异常关注数组进行加权平均（或其他形式的合并），以生成对应的第二整合隐式表示。这一过程实现了对多个异常关注数组的智能整合，使得生成的表示更加符合当前监控任务的需求。加权平均是一种常用的数据合并方法，它根据每个数据点的权重来计算其贡献度，并将所有数据点的贡献度进行累加得到最终结果。在这里，管控系统将每个异常关注数组视为一个数据点，将其对应的权重作为贡献度因子进行加权平均计算。加权平均后的结果即为第二整合隐式表示，它综合了多个异常关注数组的信息，并根据任务偏好和模板异常信息隐式表示的指导进行了智能聚焦。这一表示不仅包含了丰富的异常信息还反映了系统对当前监控任务的理解和响应。例如（续前例）假设步骤S30B1计算出的权重为weight_{A1}=w1，weight_{A2}=w2，weight_{A3}=w3，则管控系统可以按照这些权重对focus_arr_A1、focus_arr_A2和focus_arr_A3进行加权平均计算第二整合隐式表示。通过上述步骤S30B1和S30B2的处理流程，管控系统将每个第一模板关系链的多个异常关注数组根据任务偏好数组和模板异常信息隐式表示进行了智能整合。这一过程不仅充分利用了多个任务适应组件的专业知识还通过动态路由机制实现了对关键信息的有效聚焦。最终生成的第二整合隐式表示不仅包含了丰富的异常信息还反映了系统对当前监控任务的理解和响应为后续的平均降维处理和最终的模板隧道路段隐式表示的生成提供了有力支持。

[0118] 作为另外一种实施方式，步骤S31，将每一第二模板关系链的链路隐式表示分别加载到第一融合组件，获得每一第二模板关系链的语义隐式表示，包括：步骤S31a：在第三支链的链路隐式表示中，抽取目标异常信息模板的隐式表示、以及与目标异常信息模板相连的每个相邻模板的隐式表示，第三支链为q个第二模板关系链中的关系链，目标异常信息模板为第三支链中的任一异常信息模板；
步骤S31b：分别将目标异常信息模板的隐式表示与每一相邻模板的隐式表示进行
内积计算，获得第三支链中每一相邻模板的模板权重；
步骤S31c：依据每一相邻模板的模板权重，对对应相邻模板的隐式表示按权重进
行合并，获得第三支链的语义隐式表示。

[0119] 本申请实施例中，步骤S31作为第一分支网络处理流程的关键环节，其实现方式多种多样。以上另外一种实施方式，侧重于通过精细化的特征提取和权重分配来生成每个第二模板关系链的语义隐式表示。

[0120] 在步骤S31a中，管控系统关注于当前处理的第二模板关系链（这里称为“第三支链”，以区分不同的上下文），并从中抽取关键信息。这些关键信息包括目标异常信息模板的隐式表示，以及与该目标异常信息模板相连的每个相邻模板的隐式表示。

[0121] 目标异常信息模板的隐式表示：目标异常信息模板指的是当前第三支链中表征异常信息的模板，如“渗水”、“裂缝”等。其隐式表示是一个高维向量或矩阵，包含了该异常信息的多种特征描述。这些特征可能包括异常的类型、严重程度、发生频率、影响范围等，通过历史监控数据和领域知识预先定义并编码而成。

[0122] 相邻模板指的是与目标异常信息模板在关系链中直接相连的模板，这些模板可能代表了与异常信息相关联的隧道路段、设备、时间戳等实体。每个相邻模板同样具有对应的隐式表示，用于描述其特有的属性和状态。

[0123] 例如，假设当前处理的第三支链为“渗水→A隧道段”，其中“渗水”即为目标异常信息模板，其隐式表示可以假设为anomaly_rep_leak=[l1,l2,...,ln]。与该异常信息模板相连的相邻模板可能包括“A隧道段”（代表发生渗水的具体隧道路段）以及其他可能的相邻实体（如“2023年5月1日”代表渗水发生的时间戳）。这些相邻模板的隐式表示分别为tunnel_seg_rep_A=[t1,t2,...,tm]和timestamp_rep=[ts1,ts2,...,tsp]等。

[0124] 在步骤S31b中，管控系统利用内积计算来评估目标异常信息模板与每个相邻模板之间的相关性，并据此为每个相邻模板分配一个权重。这一权重反映了相邻模板在描述目标异常信息时的重要性或贡献度。

[0125] 在步骤S31c中，管控系统根据步骤S31b计算出的模板权重，对相邻模板的隐式表示进行加权平均或其他形式的合并操作，以生成当前第三支链的语义隐式表示。这一表示不仅包含了目标异常信息模板的特征描述，还融合了与之相关联的相邻模板的信息，从而形成了对异常信息更全面、深入的语义理解。

[0126] 加权平均是一种常用的数据合并方法，它根据每个数据点的权重来计算其贡献度，并将所有数据点的贡献度进行累加得到最终结果。在这里，管控系统使用步骤S31b中计算出的权重作为贡献度因子，对相邻模板的隐式表示进行加权平均。加权平均后的结果即为当前第三支链的语义隐式表示。这个表示综合了目标异常信息模板及其相邻模板的信息，反映了它们之间的复杂关系和相互作用。在隧道监控系统中，这样的语义隐式表示有助于更准确地识别异常类型、评估异常影响范围以及预测异常发展趋势。

[0127] 通过上述步骤S31a至S31c的处理流程，管控系统从每个第二模板关系链中提取出了丰富的语义信息，并生成了对应的语义隐式表示。这一过程不仅依赖于精细化的特征提取技术还充分利用了内积计算和加权平均等数学工具来实现对多源信息的有效整合。

[0128] 作为一种实施方式，步骤S40，依据模板异常信息隐式表示与模板隧道路段隐式表示对初始隧道监控网络进行调试，获得目标隧道监控网络，包括：步骤S41：确定模板异常信息隐式表示与模板隧道路段隐式表示之间的区别，获得目标误差；
步骤S42：依据目标误差对初始隧道监控网络的网络参变量进行优化，获得目标隧道监控网络。

[0129] 本申请实施例中，步骤S40是神经网络训练过程中的一个核心环节，它涉及到利用模板异常信息隐式表示与模板隧道路段隐式表示之间的差异来调试和优化初始隧道监控网络，从而生成性能更优的目标隧道监控网络。这一过程不仅是对网络模型适应性和准确性的重要提升，也是实现隧道智能化监控目标的关键步骤。

[0130] 在步骤S41中，管控系统的首要任务是量化模板异常信息隐式表示与模板隧道路段隐式表示之间的差异。这种差异反映了网络在理解隧道监控数据中异常信息与隧道路段之间关系时的准确性，是评估网络性能的重要指标。为了量化这种差异，管控系统例如采用一种损失函数（或称为代价函数）来计算目标误差。

[0131] 在这里，交叉熵（CrossEntropy）被用作损失函数的一个示例。交叉熵是衡量两个概率分布之间差异的一种方法，它特别适用于分类问题中的多类别预测。虽然在本例中，处理的是隐式表示（而非直接的概率分布），但可以通过某种方式（如softmax函数）将隐式表示转换为概率形式，或者将交叉熵的概念扩展到更一般的差异度量上。为了计算交叉熵，管控系统首先需要确定一个“真实”或“期望”的模板隧道路段隐式表示（尽管在实际训练中，这个“真实”表示可能并不存在，而是由系统内部生成的某种标准或目标表示替代）。然后，系统将模板异常信息隐式表示与模板隧道路段隐式表示（无论是实际输出还是目标输出）进行比较，通过交叉熵公式计算它们之间的差异。

[0132] 计算出的交叉熵值即为目标误差，它反映了模板异常信息隐式表示与模板隧道路段隐式表示之间的差异程度。误差越小，表示网络对异常信息与隧道路段之间关系的理解越准确；误差越大，则表示网络需要进一步优化以提高其性能。

[0133] 在步骤S42中，管控系统利用步骤S41计算出的目标误差来指导初始隧道监控网络的优化过程。这一过程例如涉及反向传播算法（Back  propagation）和梯度下降法（Gradient Descent）等优化技术的应用。反向传播算法是一种训练神经网络的有效方法，它通过计算损失函数关于网络参数的梯度来指导参数的更新方向。在步骤S42中，管控系统首先根据目标误差计算梯度，这些梯度指明了如何调整网络参数以减小误差。得到梯度后，管控系统采用梯度下降法来更新网络参数。具体来说，它将每个参数沿着其梯度的反方向移动一小步（步长由学习率控制），以减少误差。这个过程会重复进行多次迭代，直到误差收敛到一个可接受的范围内或达到预设的迭代次数上限。在每次迭代中，管控系统都会根据最新的梯度信息更新网络的权重和偏置等参数。这些参数的优化使得网络能够更好地捕捉异常信息与隧道路段之间的关系特征，从而提高其监控性能。例如（续前例）假设在第一次迭代后计算出的目标误差较大，管控系统通过反向传播算法计算出各个网络参数的梯度。然后，它根据这些梯度使用梯度下降法更新网络的权重和偏置。经过多次迭代后，随着目标误差的逐渐减小，初始隧道监控网络的性能将得到提升，最终生成目标隧道监控网络。这个网络能够更准确地处理隧道监控数据中的异常信息并生成有效的预警信息，为隧道的安全运行提供有力保障。通过上述步骤S41和S42的处理流程，管控系统利用模板异常信息隐式表示与模板隧道路段隐式表示之间的差异来调试和优化初始隧道监控网络。

[0134] 基于前述步骤，训练获得目标隧道监控网络，下面介绍基于该目标隧道监控网络实现的隧道无人值守智能化监控方法，具体可以包括以下步骤：步骤S100：获取p个第一目标关系链和q个第二目标关系链，p和q均是不为0的自然数；
步骤S200：抽取每一第一目标关系链的链路隐式表示和每一第二目标关系链的链
路隐式表示；
步骤S300：将p个第一目标关系链的链路隐式表示和q个第二目标关系链的链路隐
式表示作为目标隧道监控网络的执行数据，获得目标异常信息隐式表示和目标隧道路段隐式表示；
步骤S400：依据目标异常信息隐式表示和目标隧道路段隐式表示确定目标隧道异
常预警信息。

[0135] 如前，目标隧道监控网络是以模板异常信息隐式表示和模板隧道路段隐式表示为调试模板对初始隧道监控网络进行调试获得的神经网络，模板异常信息隐式表示为基于初始隧道监控网络中的第一分支网络对q个第二模板关系链的链路隐式表示处理得到，模板隧道路段隐式表示为基于初始隧道监控网络中的第二分支网络对模板异常信息隐式表示或第一强化隐式表示、以及p个第一模板关系链的链路隐式表示处理得到，第一强化隐式表示用于指导第二分支网络根据第一分支网络的结果进行适应性调整。

[0136] 本申请实施例中，经过前文的复杂训练过程，管控系统成功构建了一个高效、精准的目标隧道监控网络。这一网络能够基于输入的隧道监控数据，自动分析并识别出潜在的异常信息，进而生成相应的异常预警信息。

[0137] 步骤S100中，获取p个第一目标关系链和q个第二目标关系链，在隧道无人值守智能化监控的实际运行过程中，管控系统首先需要实时或定期地获取隧道监控数据，并从中提取出关键的关系链信息。这些关系链信息包括两种类型：第一目标关系链和第二目标关系链。第一目标关系链：这类关系链表征了从隧道路段出发，隧道路段具有特定异常信息的历史或实时包含关系。例如，“A隧道段→当前渗水”就构成了一个第一目标关系链，表示A隧道段当前存在渗水异常。在实际应用中，管控系统可能通过实时传感器数据、视频监控或人工巡检等方式发现这类关系链。第二目标关系链：与第一目标关系链相反，第二目标关系链表征了从异常信息出发，该异常信息出现在哪些隧道路段中的历史或实时包含关系。例如，“渗水→A隧道段、B隧道段”就构成了两个第二目标关系链，表示渗水异常同时出现在A隧道段和B隧道段。这类关系链的获取同样依赖于实时监控数据和历史记录的综合分析。

[0138] 在步骤S100中，管控系统通过其内置的数据采集模块或接口，从隧道监控系统中获取到p个第一目标关系链和q个第二目标关系链。这些关系链的数量（p和q）会根据实际监控需求和隧道规模的不同而有所变化，但均为不为0的自然数。例如，假设在某次实时监控中，管控系统发现了以下关系链信息：第一目标关系链（p=3）：“A隧道段→当前渗水”；“B隧道段→裂缝扩展”；“C隧道段→温度异常”；
第二目标关系链（q=2）：“渗水→A隧道段、D隧道段”；“裂缝→B隧道段”；这些关系链构成了后续处理的基础数据。

[0139] 在获取到关系链信息后，管控系统将这些关系链转换为机器可理解的格式，即链路隐式表示。链路隐式表示是对关系链中实体及其关系的抽象编码，例如采用高维向量或矩阵的形式来表示。在步骤S200中，管控系统利用预定义的编码规则或机器学习模型（如嵌入层、自编码器等），将每个第一目标关系链和第二目标关系链转换为对应的链路隐式表示。这些表示不仅包含了关系链中的关键信息（如隧道路段名称、异常信息类型等），还通过向量空间中的位置关系反映了它们之间的相似性和差异性。

[0140] 对于简单的系统，管控系统可能采用一种基于规则的编码方式，将隧道路段名称和异常信息类型映射为固定的向量索引或二进制编码。然而，这种方式往往难以捕捉复杂的关系和上下文信息。更先进的方法是利用机器学习模型来自动生成链路隐式表示。例如，可以使用一个嵌入层来学习隧道路段和异常信息的分布式表示（embeddings），这些表示在训练过程中被优化以捕捉实体之间的语义关系。例如（续前例），假设管控系统采用嵌入层来生成链路隐式表示。对于第一目标关系链“A隧道段→当前渗水”，其链路隐式表示可能是一个拼接了两个嵌入向量的长向量：“A隧道段”的嵌入向量：[a1,a2,...,an]；“当前渗水”的嵌入向量：[w1,w2,...,wm]；拼接后的链路隐式表示为：[a1,a2,...,an,w1,w2,...,wm]。

[0141] 类似地，第二目标关系链的链路隐式表示也可以通过拼接相应实体的嵌入向量来生成。

[0142] 在步骤S300中，管控系统将步骤S200中生成的链路隐式表示作为目标隧道监控网络的输入数据。目标隧道监控网络是一个经过复杂训练过程的神经网络模型，它能够自动处理输入数据并生成相应的输出表示。目标隧道监控网络可能包含多个层次的结构，如卷积层、池化层、全连接层以及专门设计的融合组件和路由组件等。这些组件协同工作以提取输入数据中的关键特征并生成最终的输出表示。在目标隧道监控网络中，输出例如包括两种类型的隐式表示：目标异常信息隐式表示和目标隧道路段隐式表示。前者反映了当前监控到的异常信息的综合特征；后者则描述了与这些异常信息相关联的隧道路段的综合状态。

[0143] 管控系统将p个第一目标关系链的链路隐式表示和q个第二目标关系链的链路隐式表示分别传递给目标隧道监控网络的不同输入通道（如果网络设计为支持多通道输入的话）。网络内部通过多层处理（如卷积、池化、非线性激活等）逐步提取和转换输入特征，并最终生成目标异常信息隐式表示和目标隧道路段隐式表示。例如（续前例），假设目标隧道监控网络已经根据前文的训练过程优化完毕。管控系统将步骤S200中生成的链路隐式表示作为输入传递给网络，并等待网络输出目标异常信息隐式表示和目标隧道路段隐式表示。这些表示可能是高维向量或矩阵的形式，包含了丰富的特征信息和上下文关系。

[0144] 在步骤S400中，管控系统根据步骤S300中生成的目标异常信息隐式表示和目标隧道路段隐式表示来确定最终的异常预警信息。这一过程可能涉及进一步的特征分析、模式匹配或分类决策等操作。

[0145] 管控系统首先对目标异常信息隐式表示和目标隧道路段隐式表示进行深入的特征分析。这可能包括计算特定特征的统计量（如均值、方差、最大值等）、进行主成分分析（PCA）以降维并提取主要特征方向或利用聚类算法来发现潜在的异常模式等。在特征分析的基础上，管控系统尝试将当前的特征表示与预设的异常模式库进行匹配。异常模式库可能包含了历史上已经识别并分类的各种异常情况的特征模板或原型。通过计算相似度得分或距离度量等指标来评估匹配程度，并据此判断当前监控数据是否属于已知的异常类别。如果系统采用基于分类的方法来处理异常检测问题，则可以直接将目标异常信息隐式表示和目标隧道路段隐式表示作为分类器的输入，并根据分类器的输出来确定异常预警信息。
分类器可能是一个支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络或其他类型的机器学习模型。一旦确定了异常类别或模式匹配成功，管控系统就可以生成相应的异常预警信息。这些信息可能包括异常类型、发生位置、影响范围、严重程度以及建议的应对措施等。预警信息将被传递给隧道管理部门或相关责任人以便及时采取必要的行动来消除安全隐患。

[0146] 例如，假设经过特征分析和模式匹配后，管控系统确定当前监控数据中存在渗水异常且主要影响A隧道段和D隧道段。系统生成了以下异常预警信息：异常类型：渗水；发生位置：A隧道段、D隧道段；影响范围：A隧道段XX米至YY米区间、D隧道段ZZ米至WW米区间；严重程度：中（基于历史数据和当前监控指标的综合评估）；建议措施：立即启动应急预案，组织人员前往现场排查并采取措施防止渗水扩散；同时加强相关区域的监控和巡检力度以确保安全。这条预警信息将被及时传递给隧道管理部门以便他们能够快速响应并处理异常情况从而保障隧道的安全运行。

[0147] 作为一种实施方式，步骤S400，依据目标异常信息隐式表示和目标隧道路段隐式表示确定目标隧道异常预警信息，包括：步骤S410：获取目标异常信息隐式表示与目标隧道路段隐式表示之间的点积，获
得目标异常信息隐式表示与目标隧道路段隐式表示之间的共性度量值；
步骤S420：依据共性度量值从参考异常预警信息集合中确定目标隧道异常预警信
息。

[0148] 本申请实施例中，步骤S400是异常预警信息生成的关键环节，它基于目标隧道监控网络输出的目标异常信息隐式表示和目标隧道路段隐式表示来判定当前的隧道监控状态，并据此生成相应的异常预警信息。

[0149] 在步骤S410中，管控系统首先计算目标异常信息隐式表示与目标隧道路段隐式表示之间的点积。点积作为一种数学运算，能够衡量两个向量在方向上的相似度或“对齐”程度。在这里，点积的计算结果反映了目标异常信息与目标隧道路段之间的关联强度或共性特征，为后续从参考异常预警信息集合中选择合适的预警信息提供了依据。计算出的点积值即为共性度量值，它反映了目标异常信息隐式表示与目标隧道路段隐式表示之间的相似性或关联强度。点积值越大，表示两者之间的共性特征越明显，即当前监控到的异常信息与特定隧道路段之间的关联越紧密。

[0150] 在步骤S420中，管控系统利用步骤S410计算出的共性度量值，在预先定义的参考异常预警信息集合中查找与当前监控状态最匹配的预警信息。参考异常预警信息集合是一个包含了多种异常类型、发生位置、影响范围及建议应对措施等信息的数据库或知识库，用于为系统生成具体的预警信息提供支持。参考异常预警信息集合可能以数据库表、文件、内存数据结构等多种形式存在，其中每条记录都包含了一个或多个异常预警信息的详细描述。这些预警信息可能根据历史监控数据、领域知识或专家经验预先定义并编码而成。管控系统根据共性度量值在参考异常预警信息集合中查找匹配的预警信息。

[0151] 匹配策略可能包括以下几种：设定一个或多个阈值，将共性度量值与这些阈值进行比较以确定预警信息的类别
或等级。例如，如果共性度量值大于某个特定阈值，则认为当前监控状态与集合中的某一类异常高度相关，从而选择对应的预警信息。

[0152] 计算共性度量值与集合中每条预警信息对应的度量值（可能通过某种方式预先计算并存储）之间的相似度或距离，并按照相似度从高到低对预警信息进行排序。选择相似度最高的预警信息作为输出。定义一系列规则来映射共性度量值与预警信息之间的关系。当共性度量值满足某条规则的条件时，即触发该规则对应的预警信息生成逻辑。

[0153] 一旦找到合适的预警信息，管控系统将其格式化为易于理解和操作的文本或指令形式，并准备将其传递给隧道管理部门或相关责任人。预警信息可能包含异常类型、发生位置、影响范围、严重程度、建议应对措施等内容。例如（续前例）假设参考异常预警信息集合中包含了多种异常类型的预警信息，并且每条信息都关联了一个特定的共性度量值范围或阈值。管控系统将步骤S410计算出的共性度量值（0.44）与集合中的阈值进行比较，发现该值落在“渗水异常”的阈值范围内。因此，系统选择与该异常类型对应的预警信息作为输出：根据目标隧道路段隐式表示推断的具体隧道路段（可以进一步处理来确定具体位置），初步估计或基于历史数据推测的影响范围‑严重程度，根据共性度量值的大小和集合中的定义来判定（例如，共性度量值越大表示异常越严重），针对渗水异常制定的标准应对措施或紧急预案最终生成的预警信息将详细描述了当前监控到的渗水异常及其相关信息，为隧道管理部门提供了及时、准确的预警支持。通过这一过程，隧道无人值守智能化监控系统能够实现对隧道状态的持续监控和快速响应，有效保障了隧道的安全运行。

[0154] 图2为本申请实施例提供的一种管控系统的硬件实体示意图，如图2所示，该管控系统1000的硬件实体包括：处理器1001和存储器1002，其中，存储器1002存储有可在处理器1001上运行的计算机程序，处理器1001执行程序时实现上述任一实施例的方法中的步骤。

[0155] 以上所述，仅为本申请的实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。