第一章

1.招標條件

    本招標項目名稱為：朔黃鐵路重載鐵路鋼軌探傷車傷損數據智能識別系統研究公開招標，項目招標編號為：CEZB230201379， 本項目已具備招標條件，現對該項目進行國內資格后審公開招標。

2.項目概況與招標范圍

    2.1 項目概況、招標范圍及標段（包）劃分：2.1.1項目概況：
鋼軌探傷車每年產生大量檢測數據，鋼軌探傷檢測系統雖帶有傷損自動識別功能，但其識別準確率低、誤報較多，甚至偶有傷損漏報現象發生，實際使用過程中仍然需要依靠有經驗的回放人員對探傷車檢測數據進行全程人工回放和傷損數據的記錄。這種全人工數據分析的方式不但工作量大、耗時較長，而且傷損識別準確率因人而異參差不齊，可能發生傷損漏報，給列車運行安全帶來隱患和風險。
因此有必要開發一套傷損識別率高、識別速度快、適用于重載鐵路的鋼軌探傷車傷損數據智能識別系統，能夠實現以計算機識別為主、人工判斷為輔的數據回放方式，降低數據回放的勞動強度，并減少傷損漏報、錯報，降低安全風險。
2.1.2招標范圍：
研制一套適用于重載鐵路（75kg/m、60kg/m）鋼軌的探傷車傷損數據智能識別系統，通過深度學習、機器學習等人工智能技術對鋼軌探傷車檢測數據中的傷損進行自動識別，達到預定技術指標，實現“大傷無漏報、降低誤報”的識別效果，經過短時間的人工核對和編輯就能按照預定格式生成探傷報告。傷損智能識別算法功能總共分為三大核心部分：
（1）超聲波信號數據解析及噪點分析
超聲波信號數據解析及噪點分析，根據現有文件解析格式將數據文件解析成回波點等可用的數據集群。對初始回波點數據采用無監督聚類方法先初步進行噪點分析，對于散點噪聲進行初步確認。
（2）候選目標框處理并進行定位
候選框處理并進行定位，首先使用Hourgglass這一對抗生成網絡對初始數據進行擴增。再分為兩部分進行處理，分別為非結構化數據、結構化數據。對于非結構化數據，采用基于anchor的機制確定目標的位置，再使用二級金字塔損失處理來強化一級定位效果，避免目標的定位損失、丟失。結構化數據，使用基于時序序列的結構分析，初步確定噪聲的分布，再使用無監督聚類的方法自適應確定精確目標范圍并確定噪聲中沒有遺漏目標。
（3）專家系統得到精確的目標位置信息
專家系統，將探傷作業中具體規則加入，基于多種過濾器進行篩選。篩選后，再對位置校正，得到精確的目標位置信息。
技術指標如下:
（1）自動傷損識別速度不低于80km/h；
（2）傷損檢測識別率：二級以上疑似傷損報警大于99.9%；一級疑似傷損報警大于98%；
（3）傷損識別框選數：低于目前車載在用系統框選數量的10%以下。

2.1.3其他：

標段劃分：本項目共劃分1個標段；

服務

    2.2 其他：/

3.投標人資格要求

    3.1 資質條件和業績要求：

    【1】資質要求：投標人須為依法注冊的獨立法人或其他組織，須提供有效的證明文件。

    【2】財務要求：/

    【3】業績要求：自2018年1月1日至投標截止日，投標人須至少具有鋼軌探傷車探傷系統或鋼軌探傷車整車的供貨業績1份，投標人須提供能證明本次招標業績要求的合同掃描件或有效科研任務書（合同掃描件須至少包含：合同買賣雙方蓋章頁、合同簽訂時間和業績要求中的關鍵信息頁）。

    【4】信譽要求：/

    【5】

    【6】其他主要人員要求：/

    【7】設備要求：/

    【8】其他要求：/

    3.2 本項目不接受聯合體投標。

4.

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