1.招标条件
本招标项目名称为：宁夏煤业麦垛山煤矿副立井智能识别综合安全防护系统服务公开招标，本项目已具备招标条件，现对该项目进行国内资格后审公开招标。
2.项目概况与招标范围
2.1 项目概况、招标范围及标段（包）划分：2.1.1本项目不划分标段。根据国家《能源发展“十四五”规划》及国家远期规划报告，到2030年，我国煤炭消费量约为45亿~35亿t/a，在我国一次能源消费中占比50%左右，煤炭由主体能源转变为基础能源；到2050年，煤炭消费量下降到35亿~25亿t/a，由基础能源转变为保障能源。由此可见，今后较长一段时期内，煤炭仍是我国未来能源安全稳定供应的重要保障。宁夏煤业公司是宁夏自治区内最大的煤炭生产企业，其下属麦垛山煤矿为公司主力矿井之一。
麦垛山煤矿具有地质条件复杂、开采难度大、灾害类型多、分布面广、人的不安全行为和环境、物的不安全状态等隐患众多等特点，导致煤矿安全生产事故时有发生，致使人身伤亡。副立井提升系统在矿井生产运行中起到非常重要的作用。长期以来，提升系统首、尾绳系统的巡检和区域限员工作主要依靠人工进行定时排查，可靠性差效率低下，花费大量人力，无法做到准确高效。基于机器视觉的视频图像识别是一种更高端的视频监控应用，随着计算机视觉技术的普及和发展，图像识别技术被广泛应用在工业生产中。视频图像识别能够识别画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。
项目借助视频图像识别技术和计算机视觉技术，通过视频识别完成提升机首绳、尾绳各种外部状态分析、检测及预警，替代人工查绳和区域限员。项目的实施将推动图像识别技术在矿井提升机高速首尾绳监控和保护方面的应用，在煤炭行业深入开展两化融合工作中具有典型示范作用。
系统投入后，将实现提升机首尾绳全生命周期分析、存档及管理，将大幅提升系统查绳效率和质量，节约日常检修时间，降低职工劳动强度，并进一步提升煤矿行业的生产效率和管理水平，推进煤矿智能化生产，将具有极大的经济价值和社会效益。
2.1.2项目地点：宁夏煤业公司麦垛山煤矿。
2.2 主要研究内容及预期目标：2.2.1主要研究内容：
本项目针对麦垛山煤矿副立井首绳、尾绳的实际，基于机器学习和计算机视觉技术，进行区域限员和提升机首绳、尾绳各种外观状态分析、检测及预警，并替代人工查绳。主要研究内容如下:
2.2.1.1首尾绳摄像系统设计，视觉系统选型和评估，数据采集和预处理。
根据副立井提升系统现场情况，设计首、尾绳摄像系统。其中首绳损伤检测包括：直径变化、捻距变化，钢丝绳外部损伤（断丝等）；尾绳状态监控包括：尾绳摆动异常、尾绳散股、尾绳缠绕。并监视尾绳摆动变化。
2.2.1.2检测模型算法设计和验证；
（1）当钢丝绳尾绳姿态异常检测算法训练完成后，可以将该算法部署在终端IPC，实时对视频监控系统采集的图像进行判断，以确认是否发生尾绳缠绕等异常，并实时给出报警信息。
（2）系统满足首绳损伤多样性检测，同时满足其他矿井提升机钢丝绳检测，系统软件具备深度学习功能。
2.2.1.3智能视频分析技术，采用大数据分析及机器自学习算法，实现视频动态侦测、静态侦测和重要区域监测，监视和识别人员及人员的运行状况；联动控制接口技术，开发数据交互接口，实现区域智能限员系统与自动化系统的联动控制。研究开发图像处理分站进行人员智能识别和统计，研究开发区域智能限员主控软件和AI智能算法软件。
2.2.1.4平台搭建，系统联调及检测系统在现场的部署和检测模型的迁移。
（1）搭建硬件平台，完成系统硬件现场部署、检测模型迁移及系统联调。
（2）在监控室布置用于系统数据传输及图形图像分析的上位机。
2.2.2预期目标：
2.2.2.1提升机全速运行期间，钢丝绳能够实现实时检测，可全程实时监测单根钢丝绳捻距、断丝、变形、磨损等外观缺陷状态，具备预报预警功能，可按周、月、季度、年查询钢丝绳全生命周期状态趋势。
2.2.2.2采用“双回路时差磁通平衡式”原理，“磁规划+探伤”一体式设计，实现对钢丝绳断丝、磨损、锈蚀、变形、松股等缺陷的综合检测。
2.2.2.3进罐笼人数统计、罐笼载人数量显示、人员超限检测、人员超限报警。
2.2.2.4采用机器视觉识别技术，利用矿井辅助运输巷道摄像机，实现辅助运输车辆运行过程中装载超高、超宽、超长物体监测，保证辅助运输车辆井下安全高效运行。
2.2.2.5通过AI智能视频识别系统的建设，针对入井人员能及时发现违章人员和不规范的作业行为，并报警，进一步提高管理效率，管理效果。
2.2.2.6系统实现对提升系统工况监视及预警和报警联动功能。
2.2.2.7可实时监测电机、滚筒等主要设备温度、振动情况，有预警及诊断功能。
接入PLC系统，通过对PLC硬件组态，优化程序，将温度、振动参数传输至就地控制箱和调度集控中心工控机上。上位机增加专用检测分析软件，实时监测分析振动、温度情况，自动发出语音报警。
创新点：
（1）结构化视频分析处理技术，涉及视频采集、目标检测、目标跟踪、属性分类、目标轨迹分析、图像叠加、编码、推流等。
（2）AI智能识别算法
采用人工智能领域中卷积神经网络与全连接层构建技术、RPN中的多参考窗口技术、一体化卷积网络检测算法，直接将整张图像作为网络的输入，通过一次前向传播直接得到目标包围框的位置
2.3 项目总工期：自合同签订之日起12个月。具体开始时间以招标方通知为准。
3.投标人资格要求
3.1 资质条件和业绩要求：
【1】资质要求：（1）投标人须为依法注册的独立法人或其他组织，须提供有效的证明文件。
（2）投标人须具有并提供有效的电子与智能化工程专业承包二级及以上资质证书。
【2】财务要求：/
【3】业绩要求：2019年3月至投标截止日(以合同签订时间为准)，投标人须至少具有已完成的智能图像识别技术的研发或安装合同业绩2份。投标人须提供能证明本次招标业绩要求的合同证明扫描件，合同扫描件须至少包含：合同买卖双方盖章页、合同签订时间和业绩要求中的关键信息页；用户证明须由最终用户盖章，用户证明可以是验收证明、使用证明、回访记录或其他能证明合同标的物已履约完成的材料（若合同甲方不是最终用户，合同甲方获取的最终用户证明也可）。（若投标人有相关省部级及以上科技项目课题的可以提供计划任务书代替，并附已履约完成的材料）
【4】信誉要求：/
【5】项目负责人的资格要求：（1）投标人为本项目配备的项目负责人须至少具有副高级及以上技术职称。
（2）项目负责人须至少具有1个智能图像识别技术的研发或安装的项目负责人工作经历，投标人须提供能证明项目负责人业绩的合同，若合同中无项目负责人姓名，须提供对应的验收证明或用户证明等有盖章的证明材料（须含工程名称、项目负责人及单位名称）。
【6】其他主要人员要求：（1）项目团队不少于8人；
（2）项目负责人具有本科以上学位；
（3）其他人员具有本科以上学位。（提供学位证书等证明材料予以证明）。
【7】科研设施及装备要求：/
【8】其他要求：/
3.2 本项目不接受联合体投标。
4.招标文件开始购买时间2024-03-13 09:00:00，招标文件购买截止时间2024-03-18 16:00:00。
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