Rozwiązania do detekcji obiektów.

Usługi doradcze w zakresie działalności gospodarczej, w tym usługi badawcze i eksperymentalno-rozwojowe

Tryb zamówienia	Zapytanie ofertowe
Rodzaj zamówienia	Usługi
Tytuł	Rozwiązania do detekcji obiektów.
Zamawiający	Dostępne dla zalogowanych
Miejsce realizacji	Warszawa
Data publikacji	2025-06-18
Data składania ofert	26/06/2025, Godzina 16:00
Dokumenty do pobrania	Dostępne dla zalogowanych
Kod CPV	733000005 Projekt i realizacja badań oraz rozwój 731100006 Usługi badawcze
Numer przetargu	6335943

<div>
 <h1>Dotyczące stworzenia rozwiązania do detekcji obiektów z wysokości z wykorzystaniem algorytmów AI.</h1>

<h2>Załączniki</h2>
 <ul>
 <li><a href="https://bazakonkurencyjnosci.funduszeeuropejskie.gov.pl/api/files/2113449">Zapytanie ofertowe</a></li>
 <li><a href="https://bazakonkurencyjnosci.funduszeeuropejskie.gov.pl/api/files/2113450">zał. nr 1</a></li>
 <li><a href="https://bazakonkurencyjnosci.funduszeeuropejskie.gov.pl/api/files/2113451">zał. nr 2</a></li>
 <li><a href="https://bazakonkurencyjnosci.funduszeeuropejskie.gov.pl/api/files/2113452">zał. nr 3</a></li>
 </ul>
 
 <h2>Części zamówienia</h2>

<h3>Rozwiązania do detekcji obiektów. </h3>
 Przedmioty zamówienia
 Przedmiotem zamówienia jest W ramach zamówienia Wykonawca dostarczy zintegrowane środowisko umożliwiające przetwarzanie strumieni wideo w czasie rzeczywistym, cyfrową stabilizację obrazu oraz zaawansowaną detekcję i śledzenie obiektów z wykorzystaniem algorytmów sztucznej inteligencji. System musi obsługiwać wiele kanałów wizyjnych (RGB, eSWIR, LWIR), synchronizować dane z czujnikami pomocniczymi (IMU, LRF) oraz zapewniać minimalne opóźnienia odpowiednie dla przetwarzania brzegowego (edge computing). 
 
Zakres prac obejmuje: 
 
•	Opracowanie i integrację modułów akwizycji wideo z obsługą różnych typów sensorów obrazowania i optyki. 
 
•	Implementację cyfrowej stabilizacji obrazu oraz narzędzi poprawy jakości obrazu w czasie rzeczywistym. 
 
•	Projektowanie i trening modeli detekcji oraz śledzenia obiektów z użyciem metod głębokiego uczenia, wraz z automatycznym re-treningiem i optymalizacją parametrów. 
 
•	Stworzenie środowiska do augmentacji danych oraz narzędzi do analizy statystycznej zbiorów danych. 
 
•	Kodowanie strumieni wideo i synchronizacja metadanych zgodnie z obowiązującymi standardami operacyjnymi. 
 
•	Udostępnienie funkcji strumieniowania z użyciem standardowych protokołów sieciowych, w tym transmisji metadanych i sterowania przez API. 
 
•	Zaprojektowanie architektury modułowej wspierającej konteneryzację i elastyczne wdrażanie komponentów. 
 
 
VI.	Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia 
Zamawiający w ramach zamówienia oczekuje wykonania następujących prac: 
Etap I – Prototyp funkcjonalny (Proof of Concept – PoC) 
Cel: Weryfikacja technicznej wykonalności kluczowych komponentów systemu w środowisku deweloperskim. 
Zakres prac: 
•	Opracowanie i wstępna analiza zbiorów danych oraz narzędzi do augmentacji (może być realizowane przez inny podmiot). 
•	Implementacja bazowego środowiska akwizycji wideo z kamer RGB (VIS), obsługa sterowników, wstępna synchronizacja. 
•	Wdrożenie uproszczonego modelu detekcji i śledzenia obiektów – przy wykorzystaniu istniejącego, zoptymalizowanego modelu. 
•	Prototyp cyfrowej stabilizacji obrazu (EIS) oraz wstępna integracja kanału zapisu i kodowania sygnału wideo. 
•	Weryfikacja przesyłania danych przez RTSP/TCP oraz zgodności z formatem metadanych (STANAG 4609). 
•	Wynik: wstępny demonstrator z raportem funkcjonalnym i planem integracji. 
 
Etap II – MVP i integracja systemowa 
Cel: Opracowanie kompletnego systemu działającego w czasie rzeczywistym na module NVIDIA Jetson Orin NX. 
Zakres prac: 
•	Rozszerzenie akwizycji na wielokanałowe wejścia (eSWIR, LWIR), synchronizacja czasowa, kalibracja i overlay danych (fuzja). 
•	Pełna integracja EIS i stabilizacji wideo wspierającej gimbal mechaniczny. 
•	Wdrożenie detekcji i numerowania obiektów z wykorzystaniem dostarczonego lub otwartego modelu (bez konieczności trenowania). 
•	Optymalizacja działania systemu na Orin NX: kodowanie H.264/H.265, transmisja danych i sterowanie przez API. 
•	Architektura kontenerowa (Docker) z opcjonalnym wykorzystaniem ROS2. 
•	Wynik: kompletny, operacyjny system gotowy do testów polowych. 
 
Etap III – Testy integracyjne i przekazanie produktu 
Cel: Walidacja funkcjonalna systemu oraz przygotowanie do wdrożenia. 
Zakres prac: 
•	Testy działania w warunkach rzeczywistych: m.in. detekcja obiektów w różnych kanałach, mikrodrgania, synchronizacja. 
•	Weryfikacja parametrów działania: stabilność systemu, niezawodność transmisji, opóźnienia detekcji, zapis danych. 
•	Dokumentacja operacyjna, opis interfejsów API, instrukcja użytkownika. 
•	Przekazanie kompletnego kodu źródłowego i skryptów uruchomieniowych. 
•	Model licencyjny: 
o	preferowana otwarta licencja (np. MIT, BSD, Apache 2.0), lub 
o	przekazanie praw majątkowych do kodu w zakresie niezbędnym do realizacji projektu. 
Wynik: gotowy do użycia produkt, z pełną dokumentacją techniczną i integracyjną, wdrożony na platformie Jetson Orin NX. 
 
Zamawiający oczekuje weryfikacji działania algorytmu detekcji na przykładowym losowym zbiorze 50 danych obrazowych (obrazach) i oczekiwaną wartością metryki mAP (mean Average Precision) powyżej 0,5. Wykonawca przeprowadzi testy i z nich raport. Zamawiający zastrzega sobie prawo uczestnictwa w w/w testach. Etap zakończy protokolarne przekazanie raportu z prac i testów końcowych wraz z wynikami prac – w sposób opisany w „Wymaganiach Technicznych” pkt. 4 poniżej. 
Wymagania Techniczne: 
 
1.	Platformy docelowe: Oprogramowanie musi być zoptymalizowane na moduł NVIDIA Jetson Orin NX (GPU z obsługą CUDA/TensorRT/NVIDIA-DLA) 
2.	System musi obsługiwać dwa niezależne, zsynchronizowane czasowo strumienie wideo. Strumień główny RGB, wejściowy musi mieć rozdzielczość co najmniej 1920 x 1080 i 30 klatek na sekundę, kodowany w H.265. Strumień pomocniczy monohromatyczny, musi mieć rozdzielczość 1920 x 1080 i 30 klatek na sekundę, kodowany w H.264. Algorytmy AI do detekcji obiektów muszą być stosowane niezależnie do każdego strumienia. Oba strumienie wideo muszą być zapisywane na dysku w formacie MP4 wraz z metadanymi zawierającymi datę, czas i informacje o wykrytych obiektach zapisanymi w formacie tekstowym powiązanym z plikiem wideo. 
3.	Minimalne opóźnienie obliczeniowe: Cel to minimalizacja opóźnienia w detekcji i śledzeniu obiektów. System musi zapewnić detekcję obiektów z minimalną prędkością 10 klatek na sekundę (FPS) przy rozdzielczości 1920 x 1080 dla sygnału RGB i 10 klatek na sekundę (FPS) przy rozdzielczości 1920 x 1080 dla sygnału monochromatycznego. Oznacza to, że docelowe maksymalne opóźnienie detekcji obiektu wynosi odpowiednio 100 ms i 100 ms, z akceptowalną tolerancją +/- 25 ms. 
4.	Modularność i konteneryzacja: Architektura modułowa z możliwością uruchamiania komponentów w kontenerach (Docker) oraz opcjonalnym użyciem ROS2 
5.	Odporność i niezawodność: Mechanizmy automatycznego przywracania połączeń (np. ponowne ustanawianie strumienia wideo) oraz obsługi błędów sensorów. Wymagane jest logowanie błędów oraz samo-nadzór procesów (watchdog, autorestart) 
6.	Dokumentacja i testy: Pełna dokumentacja interfejsów API i algorytmów oraz skrypty testowe umożliwiające przeprowadzenie testów offline/regresyjnych 
7.	Wykonawca zobowiązuje się do dostarczenia Zamawiającemu pełnego, czytelnego i odpowiednio skomentowanego kodu źródłowego opracowanego rozwiązania AI, wraz z wszelką dokumentacją niezbędną do jego kompilacji, uruchomienia i modyfikacji, na licencji o której mowa w Etapie III, w formie repozytorium Git (GitHub) i archiwum ZIP, kompatybilnego z systemem operacyjnym Linux i środowiskiem NVIDIA CUDA, najpóźniej w terminie podpisania końcowego protokołu odbioru. Niedostarczenie kodu źródłowego w wymaganym terminie i formie będzie traktowane jako niewykonanie umowy.

<h2>Kryteria oceny</h2>
 Cena netto (C) oblicza się według poniższego wzoru: 
C1=CB/Cob x[100]pkt. 
gdzie: 
	C1 – liczba punktów przyznanych Wykonawcy za zaoferowaną cenę, 
	CB – najniższa zaoferowana cena w postępowaniu, 
	COB – cena zaoferowana w ofercie badanej.
 
 <h2>Warunki zmiany umowy</h2>

Szczegółowy opis zawarto w zapytaniu ofertowym.
 </div>