基于深度学习的地铁结构损害智能识别技术研发课题地铁病害检测装置结构和电子系统加工及测试委外项目招标公告
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| 项目名称 | 省份 | ||
| 业主单位 |
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业主类型 | |
| 总投资 | 建设年限 | ||
| 建设地点 | |||
| 审批机关 | 审批事项 | ||
| 审批代码 | 批准文号 | ||
| 审批时间 | 审批结果 | ||
| 建设内容 | |||
我单位（中铁第一勘察设计院集团有限公司，以下简称“铁一院”）拟组织基于深度学习的地铁结构损害智能识别技术研发课题地铁病害检测装置结构和电子系统加工及测试委外项目公开招标，具体事项敬告如下：
一、项目名称：基于深度学习的地铁结构损害智能识别技术研发课题地铁病害检测装置结构和电子系统加工及测试委外项目
二、项目编号：TYY2023-ZB102
三、项目内容
（一）项目概况
本课题拟依托西安、上海、无锡以及南京等城市在建或运营地铁项目，针对城市地铁隧道及车站施工和运营过程中，由于设计或施工水平不足、工程地质条件的不确定、缺少及时维护检测等原因，导致的地铁结构出现渗漏水、裂缝、掉块、管片错台、沉降和收敛等病害的问题，对病害进行智能识别及发展预测，为病害治理提供决策依据，实现智能运维。
（二）委外内容
（1）采用信号集成模块搭建多元数据信息采集装置
针对地铁病害所处的环境，完成检测小车的各个部件（轮子、动力装置、速度控制器以及载物台的结构加工）和电子系统所包含的传感器的（图像采集装置、温湿度传感器等，定位信息）加工工作，加工成线路和功能一体化的地铁隧道病害收集装置。用采集装置对地铁隧道病害进行采集并建立2个数据库：一个是采用高频录像设备采集地铁结构（车站和隧道结构）外观的视频数据，将视频截取为图片信息，建立数据集。分析结构外观破损及渗漏特征，依据衬砌破损程度、裂缝大小、裂缝形态、渗流量大小等关键特征，进行等级划分。按照建立的等级划分原则对图片进行分类标签，并将数据集分为训练集和验证集。
（2）建立地铁结构损害程度分级大数据库，以及高精度的计算机视觉损害识别卷积神经网络模型
对于处理的信息数据，建立地铁结构损害程度分级大数据库。本项目对Yolov2 神经网络算法以及卷积神经网络算法进行改进，并采用迁移学习对网络中的超参数进行优化，搭建分类精度较高的深度学习模型。其中包括：CNN（卷积神经网络）病害识别的准确性测试；CNN病害分类的准确性测试；识别技术的稳定性测试；识别技术的泛化能力测试；Yolo病害信息描述的精准性测试。
（3）搭建结构损害智能化精准探测应用平台
采用阿里云大数据存储平台，通过数据采集系统将采集的数据实时上传至搭建的数据库，然后设计破损及渗漏病害智能化精准识别分类平台，并采用前面搭建的卷积神经网络进行病害识别及定位。针对破损程度及危险等级较大的病害，并通过搭建应力、湿度、温度、图像等多个传感器采集数据，创建多维多因素的病害数据特征，从多维角度分析病害扩展规律及原因，采用机器学习算法进行数据处理。拟建立一个可以实现地铁结构损害识别检测及监测的智能化应用平台。
四、投标人资格要求
1. 投标人应满足下列要求：
（1）投标人应在中华人民共和国境内注册，具备有效营业执照（或事业单位法人证书等），具备提供本项目所需服务的能力。
（2）投标人财务状况良好，未处于破产状态，未被责令停业，财产未被接管或冻结，需提供2022年度财务报表（高等院校或事业单位可不提供）。
（3）2020年1月1日至今，具有类似项目（课题）服务经历，需提供合同关键页或课题资助相关证明材料。
（4）投标人不能列入失信被执行人、重大税收违法案件当事人、政府采购严重违法失信行为记录名单（提供“信用中国”网站www.creditchina.gov.cn）和“中国政府采购网”（www.ccgp.gov.cn）相关证明截图）。
（5）与招标人存在利害关系可能影响招标公正性的法人、其他组织或个人，不能参加投标。单位负责人为同一人或者存在控股、管理关系的不同单位，不得参加同一标段投标或者未划分标段的同一采购项目投标。
2.本项目不接受联合体投标。
五、获取比选文件
1.投标人须向招标人递交投标申请，将投标申请表（附件1）加盖公章后扫描发送至招标人邮箱（tyyzbfw02@163.com），发送邮件时请在邮件标题处注明项目名称及投标人单位名称，格式：基于深度学习的地铁结构损害智能识别技术研发课题地铁病害检测装置结构和电子系统加工及测试委外项目+***单位。
2.获取时间：2023年12月25日至2023年12月27日，每天8：00～18:00。
3.招标文件售价0元/套。
六、投标文件递交截止时间及开标时间和地点
1.投标文件递交截止时间：2024年1月9日09时00分前
2.投标文件递交地点：西安市西影路2号（铁一院A座10楼）（投标人可通过邮寄方式递交投标文件，收件人：何先生，联系电话：登录即可免费查看）
3.本项目将于2024年1月9日09时00分以线上会议方式开标（若时间变化将另行通知）。
七、其他说明事项
招标人：中铁第一勘察设计院集团有限公司
联系人：登录即可免费查看
电 话：登录即可免费查看
邮 箱：tyyzbfw02@163.com
地 址：西安市西影路2号
邮 编：710043
附件.docx
招标人：中铁第一勘察设计院集团有限公司
2023年12月25日
一、项目名称：基于深度学习的地铁结构损害智能识别技术研发课题地铁病害检测装置结构和电子系统加工及测试委外项目
二、项目编号：TYY2023-ZB102
三、项目内容
（一）项目概况
本课题拟依托西安、上海、无锡以及南京等城市在建或运营地铁项目，针对城市地铁隧道及车站施工和运营过程中，由于设计或施工水平不足、工程地质条件的不确定、缺少及时维护检测等原因，导致的地铁结构出现渗漏水、裂缝、掉块、管片错台、沉降和收敛等病害的问题，对病害进行智能识别及发展预测，为病害治理提供决策依据，实现智能运维。
（二）委外内容
（1）采用信号集成模块搭建多元数据信息采集装置
针对地铁病害所处的环境，完成检测小车的各个部件（轮子、动力装置、速度控制器以及载物台的结构加工）和电子系统所包含的传感器的（图像采集装置、温湿度传感器等，定位信息）加工工作，加工成线路和功能一体化的地铁隧道病害收集装置。用采集装置对地铁隧道病害进行采集并建立2个数据库：一个是采用高频录像设备采集地铁结构（车站和隧道结构）外观的视频数据，将视频截取为图片信息，建立数据集。分析结构外观破损及渗漏特征，依据衬砌破损程度、裂缝大小、裂缝形态、渗流量大小等关键特征，进行等级划分。按照建立的等级划分原则对图片进行分类标签，并将数据集分为训练集和验证集。
（2）建立地铁结构损害程度分级大数据库，以及高精度的计算机视觉损害识别卷积神经网络模型
对于处理的信息数据，建立地铁结构损害程度分级大数据库。本项目对Yolov2 神经网络算法以及卷积神经网络算法进行改进，并采用迁移学习对网络中的超参数进行优化，搭建分类精度较高的深度学习模型。其中包括：CNN（卷积神经网络）病害识别的准确性测试；CNN病害分类的准确性测试；识别技术的稳定性测试；识别技术的泛化能力测试；Yolo病害信息描述的精准性测试。
（3）搭建结构损害智能化精准探测应用平台
采用阿里云大数据存储平台，通过数据采集系统将采集的数据实时上传至搭建的数据库，然后设计破损及渗漏病害智能化精准识别分类平台，并采用前面搭建的卷积神经网络进行病害识别及定位。针对破损程度及危险等级较大的病害，并通过搭建应力、湿度、温度、图像等多个传感器采集数据，创建多维多因素的病害数据特征，从多维角度分析病害扩展规律及原因，采用机器学习算法进行数据处理。拟建立一个可以实现地铁结构损害识别检测及监测的智能化应用平台。
四、投标人资格要求
1. 投标人应满足下列要求：
（1）投标人应在中华人民共和国境内注册，具备有效营业执照（或事业单位法人证书等），具备提供本项目所需服务的能力。
（2）投标人财务状况良好，未处于破产状态，未被责令停业，财产未被接管或冻结，需提供2022年度财务报表（高等院校或事业单位可不提供）。
（3）2020年1月1日至今，具有类似项目（课题）服务经历，需提供合同关键页或课题资助相关证明材料。
（4）投标人不能列入失信被执行人、重大税收违法案件当事人、政府采购严重违法失信行为记录名单（提供“信用中国”网站www.creditchina.gov.cn）和“中国政府采购网”（www.ccgp.gov.cn）相关证明截图）。
（5）与招标人存在利害关系可能影响招标公正性的法人、其他组织或个人，不能参加投标。单位负责人为同一人或者存在控股、管理关系的不同单位，不得参加同一标段投标或者未划分标段的同一采购项目投标。
2.本项目不接受联合体投标。
五、获取比选文件
1.投标人须向招标人递交投标申请，将投标申请表（附件1）加盖公章后扫描发送至招标人邮箱（tyyzbfw02@163.com），发送邮件时请在邮件标题处注明项目名称及投标人单位名称，格式：基于深度学习的地铁结构损害智能识别技术研发课题地铁病害检测装置结构和电子系统加工及测试委外项目+***单位。
2.获取时间：2023年12月25日至2023年12月27日，每天8：00～18:00。
3.招标文件售价0元/套。
六、投标文件递交截止时间及开标时间和地点
1.投标文件递交截止时间：2024年1月9日09时00分前
2.投标文件递交地点：西安市西影路2号（铁一院A座10楼）（投标人可通过邮寄方式递交投标文件，收件人：何先生，联系电话：登录即可免费查看）
3.本项目将于2024年1月9日09时00分以线上会议方式开标（若时间变化将另行通知）。
七、其他说明事项
招标人：中铁第一勘察设计院集团有限公司
联系人：登录即可免费查看
电 话：登录即可免费查看
邮 箱：tyyzbfw02@163.com
地 址：西安市西影路2号
邮 编：710043
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招标人：中铁第一勘察设计院集团有限公司
2023年12月25日
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