智能矿山项目
目标：以“可复用、可验证、可扩展”为原则，持续汇总智能矿山的数据集、论文、工具和示例代码，帮助研究与工程团队快速落地。
这是一个用于整理智能矿山资源、收集智能矿山领域知识的仓库，旨在为从业者与研究者提供系统化的资料与参考。
- 克隆仓库：
git clone <repo_url>。 - 浏览 README，按需求定位数据集、论文或工具资源。
- 若要贡献：
- 先检索是否已有同类条目，避免重复。
- 在对应表格补充最少字段：名称、任务/场景、模态、规模或关键指标、许可、官方链接/DOI。
- 在 Issue/PR 中附来源说明（官网/论文/镜像下载），必要时标注“需授权”。
- 变更前确认版权与许可合规性，避免上传受限或敏感数据。
面向智能矿山的关键任务（感知、定位、作业监测、安全预警、调度优化等）收集数据集、论文、工具和示例代码，帮助团队快速找到可复用的基线与资料。欢迎围绕下述方向补充：
- 场景覆盖：露天/井下矿卡、装载机、行人、设备状态监测，矿区遥感巡检，多模态协同（相机+LiDAR+IMU）。
- 应用示例：安全帽佩戴检测、人员/车辆轨迹跟踪、尾矿库识别、粉尘/烟雾监测、矿卡编队调度。
- 工程实践：数据闭环、在线评测、模型部署与监控、仿真与数字孪生。
智能矿山相关的数据集资源，按任务与模态整理（优先列出可公开获取的资源）。
| 数据集 | 任务/场景 | 模态 | 规模/备注 | 许可 | 链接/来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| AutoMine Dataset | 感知、定位 | 多模态（LiDAR/相机/GNSS/IMU） | 约 8 小时采集，包含雨雪/昼夜场景 | 研究许可 | Homepage |
| Safety Helmet Wearing | 安全帽检测 | 图像 | 18k+ 标注，适合安全监控 | CC BY-NC 4.0 | GitHub |
| PPE-Helmet (Roboflow) | PPE 安全帽检测 | 图像 | 3.5k+ 图像，COCO/YOLO 标注 | CC BY 4.0 | Roboflow |
| Mine-SAR Demo | 煤矿作业监测 | 雷达 + 视频 | 小规模公开样例，便于扩展私有数据 | 待确认 | 待补充 |
| AeroScapes | 俯视语义分割 | UAV 图像 | 30 类、17k 图像 | CC BY-NC 4.0 | DatasetNinja |
| Cityscapes | 语义分割 | 城市场景图像 | 5k 精标，常用于预训练与迁移 | 非商业 | Homepage |
| 尾矿库遥感检测 | 遥感目标检测 | 高分辨率遥感 | 2k+ 遥感影像（尾矿库/水体等） | 需授权 | UrbanComp |
| WHU-CDD/LEVIR-CD | 遥感变化检测 | 遥感光学 | 数千张成对遥感影像，适合尾矿库/道路监测 | 研究许可 | WHU CDD / LEVIR-CD |
| MARS/VisDrone | 车辆/行人跟踪 | 视频 | 20k+ 视频片段，可用于矿区行人/车辆迁移学习 | 研究许可 | MARS / VisDrone |
| Dust-Detection (示例位) | 粉尘/烟雾检测 | 视频 + 图像 | 小规模公开样本，可结合私有数据扩充 | 待确认 | 待补充 |
欢迎补充更多公开矿山感知、安全监测、调度相关数据集，并注明许可、下载方式与基线论文。
| 论文标题 | 方向 | 年份 | 链接/DOI |
|---|---|---|---|
| Digital Twin and Intelligent Mining: A Survey | 数字孪生/智能矿山综述 | 2023 | 待补充（建议补 DOI/出版社） |
| Safety Management and Intelligent Perception in Open-Pit Mines: A Review | 安全生产与感知 | 2022 | 待补充 |
| Mine Robotics and Autonomous Haulage: A Review | 无人矿卡/编队 | 2021 | 待补充 |
| SLAM and Multi-Sensor Fusion for Underground Mines: A Survey | 井下定位与建图 | 2020 | 待补充 |
| 论文标题 | 期刊 | 年份 | 链接 |
|---|---|---|---|
| An Efficient Large Kernel Convolution Network Designed for Neural Engineering Applications of Artificial Intelligence | Engineering Applications of Artificial Intelligence | 2024 | https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.109887 |
| An Efficient Segmentation Model With Multipath Attention Mechanism Enabling Particle Size Characterization of Coal Dust | IEEE Transactions on Industrial Informatics | 2024 | 10.1109/TII.2023.3342482 |
| Safety Helmet Detection via YOLOv8 (示例) | 预印本/会议 | 2023 | 待补充（论文/代码链接） |
| Multimodal Perception for Open-Pit Trucks Using LiDAR-Camera Fusion | 期刊/会议 | 2022 | 待补充 |
建议补充近三年智能矿山目标检测/分割/预警方向的论文（含代码/模型链接），按年份降序更新。
- 数据处理与标注流程：采集→清洗→标注→质检→版本管理。
- 模型基线：建议记录任务、骨干、训练命令、指标、推理配置。
- 系统架构：传感器布局、边缘计算、云端训练与调度管控的组件关系。
- 运维指标：在线监控（精度/延迟/稳定性）、异常告警策略与闭环。
- 最小训练示例：基于公开数据集（如 Safety Helmet）使用 MMDetection/YOLO 进行目标检测训练，提供依赖、命令与示例日志。
- 推理 Demo：加载训练模型对单张矿区图片或视频片段进行检测/分割，并输出可视化结果。
- 数据处理脚本：标注格式转换（VOC/COCO）、数据增广与小样本抽取。
- 标注与质检：CVAT、Label Studio（支持视频与多边形标注），可结合开源质检脚本。
- 仿真与重演：CARLA、NVIDIA Isaac Sim 的矿区场景配置，用于生成合成数据与安全演练。
- 可视化与监控：TensorBoard、ClearML/Weights & Biases 追踪训练；Grafana+Prometheus 监测在线服务。
- 数据与模型管理：DVC/Weights & Biases Artifact 进行数据版本与模型产物管理。
- 提交 Issue 描述新增资源或问题，并说明来源与许可状态。
- Fork 后提交 PR，确保表格列齐、链接有效，必要时附简单摘要。
- 遵循 Markdown 书写规范：表格使用对齐标题，列表语义清晰，外链注明来源。
- 变更前请自查版权与许可合规性，避免上传受限内容。
计划采用 MIT License（待补充 LICENSE 文件），在正式发布前请勿用于商业用途。