隧道安全是一个复杂的系统工程，中间任何一个环节没有做好都有可能酿成巨大的事故。目前我国隧道监控中测量技术薄弱，现场监测数据误差很大；监控数据管理和处理数据手段欠缺，数据冗余现象明显、信息利用率低；安全判别人工干预性强，数据模型很少或者功能不强。本文以隧道监控系统为研究背景，研究了隧道监控系统中多传感数据的处理和数据融合问题，对隧道安全情况进行合理的预测与判断，力求尽早发现事故或者险情，及时自动报警并在最短的时间内采取救援措施。本文详细研究了各灾害发生特点，并选取了最适合的多种监测量对隧道数据进行监控，其中特别将氧气浓度作为监测量引入火灾监测以及防尘防有毒气体子系统中。提出基于在ER算法的隧道监控多传感器信息融合的方法，建立了基于ER算法的隧道监控评估方法，提出了适用于隧道监控的特征提取和转化方法并将多传感器的数据的评估结果在ER框架内进行了数据融合。初步仿真结果表明基于ER算法的隧道监控评估方法可以明确给出了各等级发生的概率，减少了信息的不确定程度，提高了评估准确度。本文通过ER算法、DS证据推理以及Yager算法数据融合结果对比，说明该ER算法在不确定信息以及冲突证据方面的合成结果更理想，它弥补了DS证据推理以及Yager算法的不足，更加适用于隧道监控系统，是评估隧道监控系统的有效工具。