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AI教學(xué)實踐平臺成交結(jié)果公告

所屬地區(qū):湖北 - 武漢 發(fā)布日期:2025-06-08
所屬地區(qū):湖北 - 武漢 招標(biāo)業(yè)主:登錄查看 信息類型:中標(biāo)公告
更新時間:2025/06/08 招標(biāo)代理:登錄查看 截止時間:登錄查看
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(略)BH(略)5
中標(biāo)原因符合需求,價格最低
(略)
供應(yīng)商聯(lián)系電話:(略)
供應(yīng)商資格要求參照《中華人民共和國政府采購法》第二十二條規(guī)定的資格條件。
中標(biāo)金額149500
貨物名稱:(略)
AI(略)套45000一、AI自動駕駛場景地圖包1、交通沙盤:不低于3m*3m。▲2、地圖設(shè)計:(略)絡(luò)模型,包含單行道、雙行道,包含一條支持避障場景的車道。(需提供照片證明)3、地圖元素:地圖元素8種,包括車道線、紅綠燈、停車位、交通標(biāo)識牌等關(guān)鍵元素。4、場景支持:支持三種場景自動駕駛場景,如停車場自動泊車、紅綠燈自動識別、障礙物阻擋智能變道或停止。5、傳感設(shè)備:(略)緣感知設(shè)備,(略)環(huán)境感知、計算與協(xié)同處理。6、無線通信:(略)互聯(lián)。二、AI(略)1、平臺支持小車在線管理,支持在線查看小車參數(shù)、切換小車控制、停止小車運行;2、(略)基端全局監(jiān)控在線顯示,支持全局監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的在線錄制;3、(略)基端AI算法的遠(yuǎn)程重啟,支持AI算法模型的在線上傳;4、(略)基端的空閑車位檢測結(jié)果;5、平臺支持小車的實時狀態(tài)顯示,包括當(dāng)前位置、指令、速度與電池狀態(tài);6、(略)信息的實時展示,包含各小車位置與方向、交通標(biāo)志和標(biāo)線信息;▲7、平臺支持實時雷達(dá)建圖實時顯示;(需提供軟件截圖證明)8、平臺支持通過GUI與小車進(jìn)行實時交互,支持基礎(chǔ)行駛、導(dǎo)航、巡航、自動泊車等7類指令任務(wù);9、平臺支持控制3輛小車之間的協(xié)同行駛;▲10、平臺支持實時顯示、錄制小車攝像頭捕獲的實時視頻數(shù)據(jù),支持在線上傳小車端的AI算法模型,支持在線顯示AI算法模型賦能自動駕駛的實時畫面。(需提供軟件截圖證明)三、(略)1、平臺提供場景編輯器功能,用戶可以在場景中自定義不同類型的車輛、交通標(biāo)志等。2、支持用戶選擇和添加不同類型的車輛不少于5種,例如轎車、卡車、公交車等,以滿足不同應(yīng)用場景的需求。3、支持用戶添加和編輯交通標(biāo)志、路障、(略)燈等,以模擬不同交通場景和情境。▲4、平臺支持自動駕駛的模擬,可接入AI(略)的算法,實現(xiàn)自動駕駛算法模擬,包括避障、車道線檢測、(略)徑規(guī)劃等等。(需提供軟件截圖證明)5、支持用戶嵌入自動駕駛算法,適應(yīng)不同的應(yīng)用場景和需求。6、提供多種傳感器數(shù)據(jù),例如攝像頭、速度等虛擬傳感器,以模擬真實車輛的感知能力。7、支持多個測試用例和測試場景,以驗證自動駕駛算法在各種不同情況下的性能和穩(wěn)定性。8、平臺提供數(shù)據(jù)采集保存功能,支持用戶自行搭建虛擬場景,實現(xiàn)人工智能算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)集搭建。9、平臺支持多個視角的圖像數(shù)據(jù)集采集,支持用戶自由切換進(jìn)行多場景數(shù)據(jù)集構(gòu)建。10、提供數(shù)據(jù)可視化工具和數(shù)據(jù)分析算法,以方便用戶對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化和分析。
自動駕駛小車個150001、小車底盤:尺寸不大于25cm*18cm,后輪雙電機驅(qū)動,前輪舵機驅(qū)動。2、雙目RGB相機:雙目分辨率不小于1280x480,單目不小于640x480。3、三角法激光雷達(dá):支持360°二維環(huán)境精準(zhǔn)感知,掃描頻率不低于5HZ,測距頻率不低于3000Hz,探測范圍不低于8米。4、AI芯片:支持專用2D圖形加速;包含NPU,算力不低于6TOPs;支持8K視頻編解碼,8K顯示輸出;48MPISP,支持多攝像頭輸入。5、控制板:低功耗、高性能的微控制器,主頻不低于72MHZ,支持3個高速12位模數(shù)轉(zhuǎn)換器和2個數(shù)模轉(zhuǎn)換器6、自動駕駛支持:(略)徑規(guī)劃算法、自動避障算法7、(略)感知AI算法,提供五種自動駕駛AI(略)測試驗證,包括紅綠燈檢測、障礙物檢測、標(biāo)識牌檢測、車位檢測、車道線檢測等算法。8、硬件移植:提供AI小車算法硬件移植方案,可移植到小車自帶的AI加速芯片上,幫助小車實現(xiàn)簡單自動駕駛功能,例如車道線檢測、交通指示牌識別、紅綠燈識別、自動泊車等等。
AI(略)套400001、數(shù)據(jù)支持:平臺支持目標(biāo)檢測、語義分割、圖像分類、姿態(tài)估計數(shù)據(jù)集,至少各2個。提供4種數(shù)據(jù)集的下載和使用,支持?jǐn)?shù)據(jù)集的可視化展示。(a)數(shù)據(jù)標(biāo)注功能支持:支持目標(biāo)檢測、語義分割、圖像分類、姿態(tài)估計的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能;(b)數(shù)據(jù)集管理功能支持:支持公開數(shù)據(jù)集收藏,私有數(shù)據(jù)集內(nèi)容編寫介紹,用戶可以自行上傳圖像壓縮包進(jìn)行,創(chuàng)建私有數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像標(biāo)注,編寫內(nèi)容介紹;▲(c)數(shù)據(jù)集統(tǒng)計功能支持:支持訓(xùn)練測試分布、數(shù)據(jù)集類別分布、圖像分辨率分布等統(tǒng)計信息展示,支持用戶自行上傳的數(shù)據(jù)集標(biāo)注完成后統(tǒng)計數(shù)據(jù)展示;(需提供軟件截圖證明)2、預(yù)處理算法:支持?jǐn)?shù)據(jù)集的預(yù)處理和數(shù)據(jù)增強功能,以提高模型的泛化能力。3、AI算法開發(fā)支持,支持目標(biāo)檢測、語義分割、圖像分類、姿態(tài)估計至少共十種算法開發(fā),支持拖拽式可視化編程開發(fā):(a)支持圖像分類算法模型MobileNet、ResNet、VGGNet、ViT的開發(fā),支持訓(xùn)練器(學(xué)習(xí)率)、優(yōu)化器(模型損失權(quán)重)、數(shù)據(jù)集(batch_size)等參數(shù)的在線配置;▲(b)支持目標(biāo)檢測算法模型YOLOX、SSD、DETR的開發(fā),支持訓(xùn)練器(學(xué)習(xí)率)、優(yōu)化器(模型損失權(quán)重)、數(shù)據(jù)集(batch_size)等參數(shù)的在線配置;(需提供軟件截圖證明)▲(c)支持語義分割算法模型ddrNet、FCN、HRNet的開發(fā),支持訓(xùn)練器(學(xué)習(xí)率)、優(yōu)化器(模型損失權(quán)重)、數(shù)據(jù)集(batch_size)等參數(shù)的在線配置;(需提供軟件截圖證明)(d)支持姿態(tài)估計算法模型HourglassNet、HRNet、SimpleBaseline2D的開發(fā),支持訓(xùn)練器(學(xué)習(xí)率)、優(yōu)化器(模型損失權(quán)重)、數(shù)據(jù)集(batch_size)等參數(shù)的在線配置;▲4、可視化教學(xué):平臺支持圖形化的編程學(xué)習(xí),支持學(xué)生在沒有編程基礎(chǔ)的情況下,實現(xiàn)模型構(gòu)建,(略)絡(luò)組成模塊化展示給學(xué)生,支持至少兩個層級的模型可視化,用于學(xué)生對關(guān)鍵技術(shù)的學(xué)習(xí);(需提供軟件截圖證明)5、(略):(a)實時進(jìn)度查詢:支持訓(xùn)練進(jìn)度的可視化顯示,支持多個訓(xùn)練任務(wù)管理;(b)實時中間結(jié)果顯示:支持損失函數(shù)、精度的在線顯示,供學(xué)生分析訓(xùn)練過程;(c)訓(xùn)練類型支持:支持?jǐn)帱c續(xù)訓(xùn)、支持多卡并行訓(xùn)練,在線顯示服務(wù)器訓(xùn)練狀態(tài),供系統(tǒng)管理;6、(略):(a)測試任務(wù)管理:平臺支持測試任務(wù)管理,可以靈活選擇模型與任務(wù)進(jìn)行測試,支持多個測試任務(wù)并行;(b)單例測試:支持單張圖像、單個視頻的推理測試,可以選擇自行上傳圖像或者測試集圖像;(c)數(shù)據(jù)集測試:支持?jǐn)?shù)據(jù)集的整體性能測試,測試完成后顯示mAP、準(zhǔn)確度等定量指標(biāo);7、(略):(a)移植任務(wù)管理:平臺支持移植任務(wù)管理,可以靈活選擇移植的模型,支持多個移植任務(wù)并行;▲(b)移植類型支持:支持瑞芯微RKNN、算能bModel(略),支持ONNX、rknn、bmodel導(dǎo)出;(需提供軟件截圖證明)▲(c)移植參數(shù)在線配置:支持在線配置移植參數(shù),如目標(biāo)硬件、量化圖像數(shù)量、運行推向尺寸、量化比特數(shù)、預(yù)處理參數(shù)等。(需提供軟件截圖證明)8、支持運行嵌入式AI實訓(xùn)實驗、包括計算機視覺、(略)處理、自然語言處理等領(lǐng)域9、支持專用2D圖形加速;包含NPU,算力等效可達(dá)20TOPs;支持8K視頻編解碼,8K顯示輸出;48MPISP,支持多攝像頭入。3、配備攝像頭麥克風(fēng)揚聲器等傳感器。4、4G內(nèi)存,512G存儲。5、支持Pytorch、onnx等主流框架部署6、支持為教學(xué)場景深度定制的Linux(略),和各種主流編程器、python庫及開發(fā)環(huán)境、深度學(xué)習(xí)計算框架。▲7、尺寸不大于25cm*15cm*10cm。(需提供照片證明)
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