实验室采购AI赋能实验室管理系统开发服务
实验室采购AI赋能实验室管理系统开发服务
竞价结果公告(****)
开始时间：2024-11-18 22:20:33 截止时间：2024-11-21 22:20:00
成交单位：****
成交价： 84000.000元
说明：各有关当事人对竞价结果有异议的，可以在竞价结果公告发布之日起3天内通过规定途径提起异议，逾期将视为无异议，不予受理。
| 采购单位：**** | 联系人：孟老师 |
| E-mail：无 | 联系电话：156****4146 |
| 传真：无 | 联系手机：无 |
| 邮编：无 | 平台联系电话（异议）：020-****9972；****@qq.com |
| 项目名称： 实验室采购AI赋能实验室管理系统开发服务 | 竞价编号：**** |
| 采购类型：货物类 | 开始时间：2024-11-18 22:20:33 |
| 项目预算(元)：90,500.00 | 结束时间：2024-11-21 22:20:00 |
| 质保期及售后要求：3年维护服务,软件更新服务 | |
| 其他要求：无 |
暂无
响应情况
| 资格条件 | 符合政府采购法第22条规定,具备相应的开发能力 | 全部满足 | |||||
| 付款方式 | 甲方货物验收通过后，收到正式发票后15 ****银行转账向乙方支付100%合同款项。 | 全部满足 | |||||
| 交付时间 | 签订合同后10天送货 | 签订合同后 10 天送货。 | |||||
| 交付地址 | **市**区**大道西55号****石牌校区 | ||||||
| 质保期及售后要求 | 3年维护服务,软件更新服务 | 全部满足 | |||||
| 其他要求： | 无 | 无 | |||||
| AI赋能实验室管理系统开发服务 | 定制、定制开发 | 1.00 | 定制 | 定制开发 | 84000.000元 | ||
| 总报价 | 84000.000 元 | ||||||
| AI赋能实验室管理系统开发服务 | 一、项目背景与目标 随着实验室建设的不断发展，传统的人工巡检方式已难以满足高效率、全天候的管理需求。因此，开发一套基于AI技术的智能巡检系统显得尤为重要。本系统旨在通过集成先进的图像处理与机器学习算法，实现对摄像头画面的实时分析，从而自动触发相应的警报或执行相应预案，提高实验室管理的智能化水**响应速度。 二、系统需求概述 基础功能需求: 实时视频捕获：系统需能够实时接入并捕获指定摄像头的视频流。 智能人物检测：利用深度学习算法，对视频画面进行智能分析，准确识别并标记出场景内的人员。 异常告警：当检测到场景内有异常活动时，系统自动触发告警机制，上报实验室预约系统。 历史记录查询：提供历史视频回放和检测结果查询功能，便于事后分析和审计。 多场景支持：系统应具备良好的扩展性，能够支持不同环境（如白天、夜晚、室内、室外等）和不同摄像头类型的视频分析。 性能需求 高准确率：人物检测准确率需达到95%以上，误报率和漏报率控制在较低水平。 实时性：视频处理延迟应小于1秒，确保及时响应。 稳定性：系统需具备高可用性和容错能力，确保长时间稳定运行。 **消耗：优化算法设计，减少计算**消耗，降低对硬件的要求。 安全需求 数据加密：确保视频数据传输和存储过程中的加密保护，防止信息泄露。 访问控制：实施严格的访问控制策略，确保只有授权用户才能访问系统。 日志审计：记录系统操作日志，便于追踪和审计。 具体模块需求: (一) ****实验室巡检/预约实验室空置巡检 1）每个预约的时段(上午、下午和晚上)内，AI每5分钟读取1次被试间摄像头图像，如果在预约时段内出现了3个或3个以上的不同面孔，即判断为正常实验。对每个人体ROI上进行人脸检测，再进行人脸3万多个3D特征点检测和3D校正，最后进行人脸高维特征提取，****实验室存在不同的人。准确率95%。如果存在符合****实验室的行为，将该实验室的号码和当前预约时间段通报给管理平台。 2）每个预约的时段(上午、下午和晚上)内，AI每5分钟读取1次被试间摄像头图像，如果在预约时段内只出现了2个不同的面孔，并且其中1****实验室内持续时间超过1个小时，可以判断为正常实验；否****实验室，****实验室管理平台进行记录和进行累积的判断。 3）如果被试间只出现了1个面孔或一直没有人出现，则判断为“****实验室”的不良实验行为，****实验室管理平台进行记录和进行累积的判断。 (二) “卫生清洁”巡检 每个预约的时段(上午、下午和晚上)内，AI每5分钟读取1次被试间摄像头图像，看有无扫地、拖地的动****实验室视频的学习)，直到该时段结束，如有打扫或拖地动作发生，****实验室管理平台记录为该时段有清洁打扫，如无发生，即记录该时段未进行清洁打扫。****实验室预约有变更的时候通过AI识别系统预约时间段。在AI识别系统记录的预约时间段以及结束后的一段时间段内，它通过实时获取摄像头的帧，对一系列的帧进行视频行为分析，实时分析该视频中是否存在扫地拖地的行为。准确率大于等于85%。如果该时间段内，没有扫地拖地的行为，****实验室的号码和当前预约时间段通报给管理平台。 三、系统架构设计要求 1. 深度学习分布式部署计算框架 需自主研发一款专为深度学习设计的分布式部署计算框架，旨在简化开发流程，提升应用效率。它不仅易于开发和应用，而且提供详尽的接口文档，极大地降低用户的学习成本和使用难度。框架支持多模态功能，能够处理文本、图像、视频等多种数据类型，这使得其在实际应用中更加灵活多变。 框架应兼容市面上绝大多数深度学习模型及其在各主流框架（如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等）上的实现。用户可以无缝地将现有模型迁移至本框架中，无需担心兼容性问题。同时，框架针对不同的硬件平台进行了深度优化，包括但不限于各类服务器、嵌入式设备的CPU/GPU/NPU加速技术，确保了无论是在云端还是边缘侧都能获得最佳的计算性能。 考虑到高性能计算的重要性，框架支持C/C++/Python等多种编程语言的应用开发，为用户提供极大的灵活性。特别是对于一些计算密集型的关键算法，如非极大值抑制和定位回归解码等，应采用C语言进行了重写与优化。经过测试，这些优化后的算法相较于传统的纯Python实现，性能提升近90%，可显著提高了整体计算效率。 在多实例部署方面，应支持高性能远程过程调用（Remote Procedure Call, RPC）技术。通过这项技术，框架能够在单线程环境下达到每秒10万个请求的处理能力（Queries Per Second, QPS），几乎与本地调用相当，跨计算卡乃至跨机器的调用损耗极低。基于此，构建一个既高度可靠又极其灵活的分布式部署架构。在此架构下，用户可以根据实际需求，灵活调整模型实例的数量和分布，无论是增加机器数量、扩展计算卡还是根据任务量动态分配**，都能够轻松实现。这种灵活性不仅最大化了计算**的利用效率，同时也有效降低了硬件投资成本，为用户带来了实实在在的价值。 2. 深度学习图像物品定位模型 ****实验室检测模块和扫地拖地行为检测模块中都使用自研的图像定位模型。它是一种单阶段的深度学习图像物品定位模型，特点是速度快，端对端，前后的手工算法参与少，全流程中人工智能参与率高。该模型是一种先进的实时多目标检测技术，它在定位技术上的优势主要体现在以下几个方面： 高精度与高效率并存：该模型结合了深度学习与传统计算机视觉技术的优点，通过优化网络结构和算法设计，实现了在保持高检测精度的同时，大幅提升了检测速度。这种高效性使得它在实时性要求较高的应用场景中表现尤为突出，如自动驾驶、无人机巡检、智能监控等领域。 多目标同时检测：它能够同时检测图像中的多个目标，并准确地定位每个目标的位置。这一特性对于需要同时关注多个对象的场景非常关键，例如在交通监控中同时识别车辆、行人、交通标志等。 鲁棒性强：它通过引入多种技术手段，如数据增强、多尺度特征融合等，增强了模型对复杂环境的适应能力，即使在光照变化、遮挡、目标姿态变化等情况下，也能保持较高的检测精度和稳定性。 先进的实现：它引入了动态卷积技术，使得卷积核在每次前向传播过程中根据输入特征动态调整。这种机制能够根据目标的具体形状和大小自适应地调整卷积核的大小和形状，从而提高检测精度。相比传统的静态卷积，动态卷积能够更好地捕捉目标的细节特征。它还采用了多尺度特征融合技术，通过在不同尺度的特征图之间进行信息交换和融合，增强了模型对多尺度目标的检测能力。这种融合机制不仅提高了小目标的检测精度，还增强了对复杂背景中目标的识别能力。传统的目标检测模型通常使用预定义的锚点来生成候选框，而它通过自适应锚点生成技术，根据训练数据动态调整锚点的大小和比例。这种机制能够更加准确地匹配不同目标的形状和尺度，从而提高检测的准确性和召回率。另外，引入了注意力机制，通过在特征图上施加注意力权重，使得模型能够更关注于目标的关键区域，从而提高检测的准确性和鲁棒性。这种机制在处理复杂背景和遮挡情况下的目标检测时尤为有效。它在后处理阶段采用了高效的非极大值抑制算法，通过优化实现方式，大幅提升了检测速度。此外，它还引入了基于分数的筛选机制，进一步提高了检测结果的准确性和稳定性。为了实现实时检测，它在网络设计上采用了轻量化策略，通过减少网络层数、优化卷积操作等方式，降低了模型的计算复杂度。这种设计使得它能够在嵌入式设备和移动端等**受限的平台**效运行。此外，通过引入多种数据增强技术，如随机裁剪、旋转、缩放、颜色变换等，增加了训练数据的多样性和复杂性。这不仅提高了模型的泛化能力，还增强了其对复杂环境的适应性。 3. 视频行为分析模型 它是一个可以输入多帧图片或者一段视频的视频分类模型，对该帧集合的内容结合起来进行分析。而在视频处理中，它用了二维卷积网络结合时序建模。这类方法包括时间位移模块模型，如经典的时序段网络。它通过引入时序位移模块，在不增加计算量的情况下，有效地对时序信息进行建模，非常适合工业应用。它还在上述基础上进行了多项技术创新，从而在性能上取得了突破。具体来说，该模型采用了视频混合技术，通过将两个视频以一定权值叠加，生成新的输入视频，增强了网络在时空上的抗干扰能力。此外，模型使用了更优的骨干网络并通过特征聚合技术在特征平均后再进行分类，减少了帧级特征的干扰。在训练策略方面，采用了余弦退火学习率和全连接层学习率缩放，使模型更快更稳定地收敛。为了防止过拟合，模型还使用了标签平滑技术。最后，通过精确的批归一化计算和知识蒸馏技术，进一步提升了模型的精度和泛化能力。 四、实施节点 需求分析与设计：明确系统需求，完成系统架构设计和算法选型。预计用时2天 算法开发与测试：开发基于深度学习的人物检测算法，并进行充分测试以确保其准确性和效率。预计用时15天 系统集成与部署：将算法集成到系统中，完成系统部署和调试。预计用时2天 用户培训与测试：对用户进行系统操作培训，进行全面的功能测试和性能测试。预计用时2天. 上线运行与维护：系统正式上线运行，定期进行系统维护和升级,3年免费维保。 " | 一、项目背景与目标 随着实验室建设的不断发展，传统的人工巡检方式已难以满足高效率、全天候的管理需求。因此，开发一套基于AI技术的智能巡检系统显得尤为重要。本系统旨在通过集成先进的图像处理与机器学习算法，实现对摄像头画面的实时分析，从而自动触发相应的警报或执行相应预案，提高实验室管理的智能化水**响应速度。 二、系统需求概述 基础功能需求: 实时视频捕获：系统需能够实时接入并捕获指定摄像头的视频流。 智能人物检测：利用深度学习算法，对视频画面进行智能分析，准确识别并标记出场景内的人员。 异常告警：当检测到场景内有异常活动时，系统自动触发告警机制，上报实验室预约系统。 历史记录查询：提供历史视频回放和检测结果查询功能，便于事后分析和审计。 多场景支持：系统应具备良好的扩展性，能够支持不同环境（如白天、夜晚、室内、室外等）和不同摄像头类型的视频分析。 性能需求 高准确率：人物检测准确率需达到95%以上，误报率和漏报率控制在较低水平。 实时性：视频处理延迟应小于1秒，确保及时响应。 稳定性：系统需具备高可用性和容错能力，确保长时间稳定运行。 **消耗：优化算法设计，减少计算**消耗，降低对硬件的要求。 安全需求 数据加密：确保视频数据传输和存储过程中的加密保护，防止信息泄露。 访问控制：实施严格的访问控制策略，确保只有授权用户才能访问系统。 日志审计：记录系统操作日志，便于追踪和审计。 具体模块需求: (一) ****实验室巡检/预约实验室空置巡检 1）每个预约的时段(上午、下午和晚上)内，AI每5分钟读取1次被试间摄像头图像，如果在预约时段内出现了3个或3个以上的不同面孔，即判断为正常实验。对每个人体ROI上进行人脸检测，再进行人脸3万多个3D特征点检测和3D校正，最后进行人脸高维特征提取，****实验室存在不同的人。准确率95%。如果存在符合****实验室的行为，将该实验室的号码和当前预约时间段通报给管理平台。 2）每个预约的时段(上午、下午和晚上)内，AI每5分钟读取1次被试间摄像头图像，如果在预约时段内只出现了2个不同的面孔，并且其中1****实验室内持续时间超过1个小时，可以判断为正常实验；否****实验室，****实验室管理平台进行记录和进行累积的判断。 3）如果被试间只出现了1个面孔或一直没有人出现，则判断为“****实验室”的不良实验行为，****实验室管理平台进行记录和进行累积的判断。 (二) “卫生清洁”巡检 每个预约的时段(上午、下午和晚上)内，AI每5分钟读取1次被试间摄像头图像，看有无扫地、拖地的动****实验室视频的学习)，直到该时段结束，如有打扫或拖地动作发生，****实验室管理平台记录为该时段有清洁打扫，如无发生，即记录该时段未进行清洁打扫。****实验室预约有变更的时候通过AI识别系统预约时间段。在AI识别系统记录的预约时间段以及结束后的一段时间段内，它通过实时获取摄像头的帧，对一系列的帧进行视频行为分析，实时分析该视频中是否存在扫地拖地的行为。准确率大于等于85%。如果该时间段内，没有扫地拖地的行为，****实验室的号码和当前预约时间段通报给管理平台。 三、系统架构设计要求 1. 深度学习分布式部署计算框架 需自主研发一款专为深度学习设计的分布式部署计算框架，旨在简化开发流程，提升应用效率。它不仅易于开发和应用，而且提供详尽的接口文档，极大地降低用户的学习成本和使用难度。框架支持多模态功能，能够处理文本、图像、视频等多种数据类型，这使得其在实际应用中更加灵活多变。 框架应兼容市面上绝大多数深度学习模型及其在各主流框架（如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等）上的实现。用户可以无缝地将现有模型迁移至本框架中，无需担心兼容性问题。同时，框架针对不同的硬件平台进行了深度优化，包括但不限于各类服务器、嵌入式设备的CPU/GPU/NPU加速技术，确保了无论是在云端还是边缘侧都能获得最佳的计算性能。 考虑到高性能计算的重要性，框架支持C/C++/Python等多种编程语言的应用开发，为用户提供极大的灵活性。特别是对于一些计算密集型的关键算法，如非极大值抑制和定位回归解码等，应采用C语言进行了重写与优化。经过测试，这些优化后的算法相较于传统的纯Python实现，性能提升近90%，可显著提高了整体计算效率。 在多实例部署方面，应支持高性能远程过程调用（Remote Procedure Call, RPC）技术。通过这项技术，框架能够在单线程环境下达到每秒10万个请求的处理能力（Queries Per Second, QPS），几乎与本地调用相当，跨计算卡乃至跨机器的调用损耗极低。基于此，构建一个既高度可靠又极其灵活的分布式部署架构。在此架构下，用户可以根据实际需求，灵活调整模型实例的数量和分布，无论是增加机器数量、扩展计算卡还是根据任务量动态分配**，都能够轻松实现。这种灵活性不仅最大化了计算**的利用效率，同时也有效降低了硬件投资成本，为用户带来了实实在在的价值。 2. 深度学习图像物品定位模型 ****实验室检测模块和扫地拖地行为检测模块中都使用自研的图像定位模型。它是一种单阶段的深度学习图像物品定位模型，特点是速度快，端对端，前后的手工算法参与少，全流程中人工智能参与率高。该模型是一种先进的实时多目标检测技术，它在定位技术上的优势主要体现在以下几个方面： 高精度与高效率并存：该模型结合了深度学习与传统计算机视觉技术的优点，通过优化网络结构和算法设计，实现了在保持高检测精度的同时，大幅提升了检测速度。这种高效性使得它在实时性要求较高的应用场景中表现尤为突出，如自动驾驶、无人机巡检、智能监控等领域。 多目标同时检测：它能够同时检测图像中的多个目标，并准确地定位每个目标的位置。这一特性对于需要同时关注多个对象的场景非常关键，例如在交通监控中同时识别车辆、行人、交通标志等。 鲁棒性强：它通过引入多种技术手段，如数据增强、多尺度特征融合等，增强了模型对复杂环境的适应能力，即使在光照变化、遮挡、目标姿态变化等情况下，也能保持较高的检测精度和稳定性。 先进的实现：它引入了动态卷积技术，使得卷积核在每次前向传播过程中根据输入特征动态调整。这种机制能够根据目标的具体形状和大小自适应地调整卷积核的大小和形状，从而提高检测精度。相比传统的静态卷积，动态卷积能够更好地捕捉目标的细节特征。它还采用了多尺度特征融合技术，通过在不同尺度的特征图之间进行信息交换和融合，增强了模型对多尺度目标的检测能力。这种融合机制不仅提高了小目标的检测精度，还增强了对复杂背景中目标的识别能力。传统的目标检测模型通常使用预定义的锚点来生成候选框，而它通过自适应锚点生成技术，根据训练数据动态调整锚点的大小和比例。这种机制能够更加准确地匹配不同目标的形状和尺度，从而提高检测的准确性和召回率。另外，引入了注意力机制，通过在特征图上施加注意力权重，使得模型能够更关注于目标的关键区域，从而提高检测的准确性和鲁棒性。这种机制在处理复杂背景和遮挡情况下的目标检测时尤为有效。它在后处理阶段采用了高效的非极大值抑制算法，通过优化实现方式，大幅提升了检测速度。此外，它还引入了基于分数的筛选机制，进一步提高了检测结果的准确性和稳定性。为了实现实时检测，它在网络设计上采用了轻量化策略，通过减少网络层数、优化卷积操作等方式，降低了模型的计算复杂度。这种设计使得它能够在嵌入式设备和移动端等**受限的平台**效运行。此外，通过引入多种数据增强技术，如随机裁剪、旋转、缩放、颜色变换等，增加了训练数据的多样性和复杂性。这不仅提高了模型的泛化能力，还增强了其对复杂环境的适应性。 3. 视频行为分析模型 它是一个可以输入多帧图片或者一段视频的视频分类模型，对该帧集合的内容结合起来进行分析。而在视频处理中，它用了二维卷积网络结合时序建模。这类方法包括时间位移模块模型，如经典的时序段网络。它通过引入时序位移模块，在不增加计算量的情况下，有效地对时序信息进行建模，非常适合工业应用。它还在上述基础上进行了多项技术创新，从而在性能上取得了突破。具体来说，该模型采用了视频混合技术，通过将两个视频以一定权值叠加，生成新的输入视频，增强了网络在时空上的抗干扰能力。此外，模型使用了更优的骨干网络并通过特征聚合技术在特征平均后再进行分类，减少了帧级特征的干扰。在训练策略方面，采用了余弦退火学习率和全连接层学习率缩放，使模型更快更稳定地收敛。为了防止过拟合，模型还使用了标签平滑技术。最后，通过精确的批归一化计算和知识蒸馏技术，进一步提升了模型的精度和泛化能力。 四、实施节点 需求分析与设计：明确系统需求，完成系统架构设计和算法选型。预计用时2天 算法开发与测试：开发基于深度学习的人物检测算法，并进行充分测试以确保其准确性和效率。预计用时15天 系统集成与部署：将算法集成到系统中，完成系统部署和调试。预计用时2天 用户培训与测试：对用户进行系统操作培训，进行全面的功能测试和性能测试。预计用时2天. 上线运行与维护：系统正式上线运行，定期进行系统维护和升级,3年免费维保。 amp;quot; | |||||
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