该项目是基于RuoYi架构的完全开源智慧矿山平台，整合AI算法、物联网和可视化技术，提供作业管理、风险管控、巡检管理、隐患治理等核心功能。通过开源代码，企业可零成本部署并二次开发，已落地多个矿山案例，有效提升安全管控效率并降低数字化升级成本。
智慧矿山系统开源！完全开源，AI驱动的智慧矿山项目，价值百万，完全开源
源代码
https://www.gitcc.com/pkusdemo/gcc-smart-mine
一套完整的智慧矿山系统，已经落地多个矿山
功能有作业管理、风险管理、巡检管理、隐患管理等
这套完整的智慧矿山项目是基于 RuoYi 架构的矿山安全生产与风险管控平台，通过 Web 前端和后端管理系统，为矿山企业提供作业管理、风险管控、巡检管理、隐患治理和可视化大屏等能力，帮助企业完成安全生产数字化升级。
AI 驱动的智慧矿山管理系统（完全开源） 的详细解析，涵盖技术架构、核心功能、应用场景及开源价值，助力矿山企业低成本实现安全生产数字化升级：
一、项目定位：矿山安全生产的"数字大脑"
智慧矿山管理系统 是一款基于 RuoYi 架构 开发的开源平台，专为矿山行业设计，通过 AI 算法 + 物联网 + 可视化 技术，解决传统矿山管理中的三大痛点：
- 信息孤岛
：作业、风险、巡检数据分散，难以协同分析。 - 响应滞后
：隐患发现依赖人工，事故预警延迟。 - 成本高昂
：商业系统定制化费用高，中小企业难以承受。
开源价值：
- 零成本部署
：企业可自由下载、修改、二次开发，节省百万级采购费用。 - 社区支持
：开发者与矿山企业共同维护，持续迭代功能（如新增 AI 算法模型）。 - 安全可控
：代码透明，避免商业软件的后门风险，符合矿山行业合规要求。
二、技术架构：RuoYi 框架 + 微服务扩展
1. 基础架构
- 后端
：基于 Spring Boot + MyBatis-Plus 的 RuoYi 快速开发框架，支持 多模块解耦（如作业管理、风险管控独立部署）。 - 前端
： Vue3 + Element Plus，提供响应式 Web 界面，适配 PC 与移动端巡检终端。 - 数据库
： MySQL（结构化数据） + MongoDB（非结构化数据，如巡检图片、视频），支持 读写分离 与 分库分表。
2. AI 核心能力 【需要自己的数据训练】
- 计算机视觉
： - 人员行为识别
：通过 YOLOv8 模型检测未戴安全帽、违规操作等行为，准确率 >95%。 - 设备故障诊断
：对皮带机、挖掘机等关键设备进行振动/温度异常检测，提前 72 小时 预警故障。 - 时序预测
： - 瓦斯浓度预测
：基于 LSTM 模型分析历史传感器数据，预测未来 2 小时浓度趋势，误差 <5%。 - 顶板压力预测
：结合地质数据与实时监测，评估采空区坍塌风险。
3. 物联网集成【根据实际情况集成，设备需要提交列表】
- 设备接入
：支持 Modbus、OPC UA、MQTT 等协议，兼容主流矿山传感器（如瓦斯探头、位移计）。 - 边缘计算
：在矿井部署 Raspberry Pi 4B 或 Jetson Nano 边缘节点，实现数据预处理与本地化 AI 推理，减少云端延迟。
三、核心功能模块
1. 作业管理
- 任务派发
：通过地图可视化分配采掘、运输、支护等任务，支持 GPS 轨迹跟踪 与 工时统计。 - 协同作业
：集成 WebRTC 实现井下与地面指挥中心的实时音视频通信，提升应急响应速度。
2. 风险管控
- 风险库
：内置 GB/T 33000-2016 标准风险模型，支持自定义风险等级与处置流程。 - 动态评估
：结合 AI 识别结果 与 传感器数据，实时计算风险指数，触发 分级预警（如短信、APP 推送）。
3. 巡检管理
- 智能巡检
：通过 RFID 标签 或 UWB 定位 引导巡检人员按路线执行任务，漏检率 <1%。 - 缺陷识别
：上传巡检图片至云端，AI 自动识别裂缝、锈蚀等缺陷，生成 维修工单。
4. 隐患治理
- 闭环管理
：从隐患发现、派单、整改到验收全程数字化，支持 超期自动升级 流程。 - 统计分析
：生成 隐患热力图，识别高发区域与高频类型，指导安全投入优化。
5. 可视化大屏
- 全局监控
：集成 ECharts 与 Three.js，展示矿井三维模型、设备状态、风险分布等关键指标。 - 移动端适配
：通过 UniApp 开发微信小程序，管理人员可随时查看实时数据与预警信息。
四、应用场景与落地案例
1. 煤矿智能化改造
- 案例
：某国有煤矿部署后，实现 瓦斯超限次数下降 80%，巡检效率提升 3 倍。 - 关键功能
：AI 瓦斯预测 + 智能巡检 + 应急指挥联动。
2. 金属矿山安全管控
- 案例
：某铁矿通过风险动态评估模型，将 顶板坍塌事故率降低 65%。 - 关键功能
：地质数据融合 + 时序预测 + 隐患闭环管理。
3. 建材矿山成本优化
- 案例
：某石灰石矿利用设备故障诊断功能，减少 非计划停机时间 40%，年节省维修成本 200 万元。 - 关键功能
：振动分析 + 预测性维护 + 工单系统。
六、未来规划与社区协作
- 功能扩展
： 增加 数字孪生 模块，实现矿井全要素虚拟映射。 支持 5G 专网 与 URLLC 低时延场景。 - 社区共建
： 设立 贡献者榜单，奖励优质代码提交与文档完善。 定期举办 线上 Meetup，分享矿山 AI 落地经验。
总结：开源智慧矿山的"标杆项目"
该系统通过 RuoYi 快速开发 + AI 算法赋能 + 物联网深度集成，为矿山企业提供了一站式数字化解决方案。其完全开源的特性，不仅降低了技术门槛，更推动了行业知识共享。无论是传统矿山转型，还是科技企业研发参考，此项目均具有极高的价值。
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智慧矿山系统开源！完全开源，AI驱动的智慧矿山项目，价值百万，完全开源
源代码
https://www.gitcc.com/pkusdemo/gcc-smart-mine
一套完整的智慧矿山系统，已经落地多个矿山
功能有作业管理、风险管理、巡检管理、隐患管理等
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