科研院基于AI的覆冰圖像前端識別技術研究與開發招標
（招標編號：0002200000078021）
一、招標條件
科研院基于AI的覆冰圖像前端識別技術研究與開發（招標編號：0002200000078021），已由項目審批機關批準，項目資金來源為自籌資金 ， 本項目已具備招標條件，現進行公開招標。
招標項目所在地區：廣東廣州
二、采購范圍及標的物清單
（一）項目概況：
現有的覆冰監測技術存在測量精度不高、可靠性差、計算模型實用性不足，交直流融冰裝置融冰操作時間長、復雜且需停電實施等問題；針對現有配網線路急需低成本、易維護的覆冰監測裝置代替人工觀冰，研究一種主配網均適用的防凍型覆冰監測終端，實現輸配電線路覆冰類型和發展趨勢自動識別預警的監測裝置，為覆冰監測逐步替代人工觀冰提供技術保障。
（二）采購范圍：
1、本次招標采購內容：
（1）基于AI的覆冰圖像識別硬件模塊研究與開發
1）邊緣硬件設計與開發
2）供電電源設計與開發
3）硬件模塊測試
（2）基于AI的覆冰圖像識別軟件模塊設計與開發
1）軟件模塊架構設計
2）邊緣計算覆冰厚度算法設計與開發
3）邊緣計算覆冰厚度算法測試
2、本次采購預期交付的成果：
（1）開發基于AI的覆冰圖像識別樣機2套，包含基于AI的邊緣硬件和供電電源，其中邊緣硬件需支持Linux系統、具備前端邊緣計算能力，支持典型的深度學習框架，典型功耗不超過10W；分別提供用于10kV配電線路和110kV及以上輸電線路電源各1套，輸出需滿足直流電壓12V，輸出電流最大5A。
（2）提交《基于AI的覆冰圖像識別樣機設計報告》1份，包括基于AI的邊緣硬件和供電電源詳細設計內容。
（3）提交《基于AI的覆冰圖像識別樣機測試報告》1份，包括基于AI的邊緣硬件和供電電源測試詳細內容。
（4）開發基于AI的覆冰圖像識別代碼1套，實現基于AI的邊緣計算覆冰厚度能力，能在嵌入式Linux系統上運行，導線厚度識別誤差小于5mm，單張圖片計算時長不超過1s。
（5）提交《基于AI的覆冰圖像識別算法設計與開發報告》1份，包括基于AI的覆冰圖像識別算法詳細設計流程、模型訓練、參數調優等內容。
（6）提交《基于AI的覆冰圖像識別算法測試報告》1份，主要說明基于AI的覆冰圖像識別算法訓練庫和測試庫搭建、算法有效性和運算效率測試。
（7）提交《基于AI的覆冰圖像識別樣機試運行分析報告》1份，對試運行情況進行總結。
（8）4項發明專利需完成實質審查或授權，2篇論文（核心期刊或EI檢索及以上）需錄用或發表，知識產權歸屬由 科學研究院確定，不能出現乙方單位名稱和人員姓名。
（三）標的物清單：
序號 | 標的名稱 | 標包序號 | 標包名稱 | 最大中標數量 | 最高限價(萬元) | 工期 | 項目建設單位 | 招標文件收取費用（元） | 保證金 |
1 | 科研院基于AI的覆冰圖像前端識別技術研究與開發 | 1 | 科研院基于AI的覆冰圖像前端識別技術研究與開發 | / | 72 | 2022年9月項目驗收 | 科學研究院 | 不收取 | 不收取 |
三、投標人資格要求
通用資格： | |
通用資格要求 | |
序號 | 內容 |
1 | 投標人必須是具有獨立承擔民事責任能力的企業法人、事業單位法人或其它組織。投標人屬于分支機構的，應當提供總公司出具的項目授權； |
2 | 投標人法定代表人為同一個人的兩個及兩個以上法人，母公司、全資子公司及其控股公司，不得同時參與投標，否則按廢標處理； |
3 | 在中國電力招標采購網或 科學研究院的承包商資信檔案中無處于限制投標資格的處罰期內； |
4 | 投標人自2017年至今，不曾在任何合同中嚴重違約或被逐或因投標人的原因而使任何合同被解除； |
5 | 投標人應具有良好的商業信譽，沒有處于被責令停業、財產被接管、凍結、破產狀態； |
6 | 投標人沒有誠信和廉潔方面的不良記錄； |
7 | 本項目不接受聯合體投標。 |
四、招標文件的獲取
本項目招標人通過供應鏈統一服務平臺主要負責人或授權的 招標人或其招標代理機構 2021年01月20日
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項目聯系人：李楊
聯系電話：010-51957458
傳真：010-51957412
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