隧道监控量测是现代隧道工程中不可或缺的重要环节，其核心目标是通过实时监测隧道结构变形、应力变化及周边环境参数，确保施工与运营期间的安全性和稳定性。随着隧道工程向深埋、大断面及复杂地质条件发展，传统的监测手段已难以满足高精度、高效率的需求。因此，近年来基于传感器网络、自动化采集系统和数据分析算法的智能监控技术成为研究热点。本论文系统梳理了隧道监控量测的关键技术，包括全站仪、收敛计、光纤传感、三维激光扫描等方法的原理与应用场景，并对比分析了不同技术的优缺点。同时，结合数值模拟与机器学习方法，探讨了监测数据的处理流程与预警模型构建。通过实际工程案例，验证了多源数据融合技术在隧道变形预测中的有效性，为优化施工工艺和降低工程风险提供了理论依据与实践参考。研究结果对提升隧道全生命周期安全管理水平具有重要指导意义。
