一、项目基本情况
原公告的采购项目编号:JM-**-**-**
原公告的采购项目名称:长春汽车职业技术大学数智云边端一体化综合管理采购项目
首次公告日期:(略)
二、更正信息
更正事项:采购文件
更正内容:
更正前内容:
2 | 人工智能创新实践平台 | 一、平台硬件资源 (一)性能参数 1.AI边缘网关: (1)处理器内核:处理器不少于五核,至少包含不低于双核Cortex-A**和三核Cortex-A**; (2)GPU处理器不少于双核; (3)NPU:须支持8bit/**bit运算,须支持TensorFlow、Pytorch模型,运算性能不低于3.0TOPs; (4)终端搭载内存≥4GBDDR4,存储≥**GBEMMC5.1; (5)终端搭载Emmc5.1存储器,容量不低于**GB; (6)有线通信:千兆以太网口,须支持POE受电; (7)无线通信:需支持蓝牙及双频WiFi。蓝牙需要支持5.0,支持class1,class2和class3功率级传输,调制方式:GFSK,π/4-DQPSK,8DPSK;WiFi需满足IEEE**.**a/b/g/n/ac2x2MIMO; (8)须支持M.2接口的无线4G/5G模块扩展; (9)串行接口:须支持RS**/RS**; (**)USBType-A及Type-C拓展接口:提供不少于2个USB3.0HOST的Type-A类型拓展接口及1个Type-C类型拓展接口; (**)板载扩展:须可接1I2S、2I2C、ADC1_CHO、ADC1_CH1,3路电源(5V\\3.3V); (**)视频编解码:须支持4KVP9and4K**bitsH**/H**视频解码,高达**fps;**P多格式视频解码(WMV,MPEG-1/2/4,VP8),支持6路**P@**fps解码;**P视频编码,支持H.**,VP8格式,须支持2路**P@**fps编码;视频后期处理器:反交错、去噪、边缘/细节/色彩优化; (**)智能视频处理:须支持实时图像缩放、裁剪、格式转换、旋转等功能; (**)视频接口输出:1路HDMI2.0(Type-A)接口,须支持4K/**fps输出;1路MIPI接口,须支持(略)@**fps输出; (**)音频接口:不少于1路HDMI音频输出;不少于1路Speaker,喇叭输出;不少于1路耳麦,用于音频输入输出;不少于1路麦克风,板载音频输入。 2.USB图像采集设备: (1)模块须搭载不低于**万像素工业级无畸变摄像头; (2)模块须支持自动曝光控制AEC,须支持自动增益控制AGC,须支持自动白平衡; (3)须支持自动对焦功能。 3.RTSP图像采集设备: (1)**万1/2.7CMOSICR红外阵列筒型网络摄像机; (2)最低照度:彩色:0.**Lux@(F1.2,AGCON),0LuxwithIR; (3)焦距及视场角:4mm@F1.6,水平视场角:**°,垂直视场角:**.3°,对角线视场角:**.2°; (4)宽动态范围:**dB; (5)视频压缩标准:主码流:H.**/H.**,子码流:H.**/H.**/MJPEG; (6)最大图像尺寸:**×**; (7)网络:1个RJ**M/**M自适应以太网口; (8)启动及工作温湿度:-**℃~**℃,湿度小于**%(无凝结); (9)供电方式:DC:DC:**V±**%;PoE:**.3af; (**)电源接口类型:Φ5.5mm圆口; (**)电流及功耗:DC:**V,0.**A,4.5WMax;PoE:**.3af,**V~**V,0.**A~0.**A,5.5WMax; (**)防护等级:IP**; (**)补光:最远可达**m。 4.智能人脸门禁: (1)识别率:大于**%; (2)人脸识别时间:最快0.2秒; (3)人脸识别距离:0.3m~1.8m; (4)人脸库容量:最高**; (5)本机记录容量:含图片记录**万条; (6)常用核验方式:人脸(1:N);人证核验; (7)人员管理:支持人员库的添加、更新、删除以及人员信息查看; (8)访客管理:支持访客的添加、更新、删除以及访客信息查看; (9)陌生人管理:支持陌生人检测、陌生人信息上报; (**)记录管理:支持记录本地保存和实时上传; (**)接口:**M网络接口×1、韦根输出×1、韦根输入×1、RS**×1、告警输入×2、I/O输出×1、音频输入×1、音频输出×1、USB×1; (**)屏幕尺寸及分辨率:触摸屏,7英寸,(略); (**)补光灯:LED柔光灯。 5.语音采集播放设备: (1)LED指示灯:无亮待机及通话模式;绿灯表示静音模式; (2)声音功能声音取样频率:**KHz; (3)通讯模式:全双工同时对谈; (4)回音消除:高于**dB; (5)支持AGC(音频自动增益控制)功能; (6)麦克风为全指向性;MIC:**dB。 6.无线路由器: (1)**M无线路由,2根天线; (2)4个百兆网口。 7.图像识别实验模块: (1)模块须配备不低于2个人偶模型; (2)模块须配备不低于3种动物种类模型,至少包括猫、奶牛、狗动物; (3)模块须配备不低于2种水果模型,至少包括苹果和香蕉; (4)模块须配备不低于2种交通工具模型,至少包括汽车和摩托车; (5)模型须配备不低于8个不同形状和颜色的色块; (6)模型须配备不低于3种商品模型,至少包括橙汁、甜甜圈、篮球。 8.IOT实验模块: (1)实验模块须配备工业级数字量I/O模块,支持不低于7个通道采集输入和不低于8个通道控制输出; (2)实验模块须配置工业级**型光照度采集模块,测量响应时间不高于1秒/每次,测量精准度不高于±3%FS; (3)实验模块须配置带轰鸣器的警示灯,支持红、黄、绿三色单独开关控制,闪光频率不低于**times/min不高于**times/min; (4)实验模块须配置被动式红外热释放的人体红外传感器; (5)实验模块须配置可长时间通电的门锁模块,锁舌行程7mm,锁舌吸力不高于0.5N(**g); (6)实验模块须配置可长时间通电小风扇模块; (7)实验模块配置不低于2组的4路继电器,支持高/低电平触发。 9.实验器材收纳模块: 模块须配置具有防震、防摔、收纳功能的收纳箱,支持IP**防水防尘,支持耐温最低到-**℃最高到**℃。 二、平台软件资源 (一)性能参数 1.操作系统: (1)AI边缘网关须支持Debian/linux嵌入式操作系统,满足嵌入式操作系统教学; (2)AI边缘网关须支持ROS系统,满足柔性仿真机械手、机器车系统教学; (3)AI边缘网关须内置Python3.0以上版本的运行环境,满足Python的AI教学; (4)AI边缘网关须内置QT、PYQT5的运行环境,满足AI的可视化教学; (5)AI边缘网关须内置语音识别、语音合成、语音播报的离线SDK,满足AI的语音技术应用教学; (6)AI边缘网关内置的AI算法至少包括分类检测、人脸识别、车牌识别、人脸多属性分析、人体骨骼关键点检测,满足AI的基础应用与开发教学; (7)AI边缘网关须内置人脸多属性分析算法,具有不少于2个维度的分析结果,比如(表情、是否佩戴眼镜、是否佩戴口罩、年龄、性别); (8)AI边缘网关须内置人体骨骼关键点检测算法,具有不少于**个关键点的检测。 2.端侧应用软件: (1)应用软件至少包括分类检测、人脸识别、车牌识别、人脸多属性分析、人体骨骼关键点检测等不少于5个内置的AI算法应用,程序界面应包括摄像头调用、图像采集、算法调用、结果呈现等。功能与代码对照教学演示,可展开关键技术分解教学; (2)应用系统具备典型行业应用案例,利用智慧校园场景进行实训。智慧校园行业应用须包含人员和车辆出入控制、无人超市功能,提供管理员登录管理功能,对用户注册、已注册用户、出入车辆、操作控制进行管理; 三、算法模型训练工具 提供可视化模型训练工具,支持学生零代码构建高精度模型,支持检测预训练模型,载入标注后的数据后,工具提供“数据预处理”、“数据生产”、“训练参数配置”、“模型训练”和“模型验证”功能; 虚拟仿真实训软件 (一)设备功能 1.动力学仿真:支持多种高性能的物理引擎,例如ODE、Bullet、SimBody、DART等; 2.三维可视化环境:支持显示逼真的三维环境,包括光线、纹理、影子; 3.传感器仿真:支持传感器数据的仿真,同时可以仿真传感器噪声; 4.可扩展插件:支持用户可以定制化开发插件,扩展系统功能,满足个性化的需求; 5.多种机器人模型:内置不少于三款机器人模型,至少包含智能移动机器人、智能搬运机器人、智能复合巡检机器人等多种机器人模型; 6.终端工具:支持用户可以使用命令行工具在终端实现仿真控制; 7.虚拟仿真实训系统支持开展ROS相关实验,如定位与地图构建、路径规划与导航、机器人运动规划与控制等。配套至少2种虚拟仿真实验案例,例如通过软件可以运行巡线驾驶、倒车入库、交通标识识别等虚拟仿真实验案例。 五、平台包含教学资源 (一)包含资源 1.《人工智能前端设备应用》课程资源:教学资源须配套《人工智能前端设备应用》教材、指导手册、教学PPT、教学视频、案例源码及数据集等内容: (1)需满足不低于**课时教学; (2)符合项目式教学模式,每个项目围绕某一领域工作任务或知识点开展,每个项目中包含2-4个实操任务,每个实操任务满足约2个课时的实操教学; (3)教材提供不低于**个实训任务,每个实训匹配一项实操任务,若该实操任务采用JupyterNotebook方式开展,该实训指导手册可以.ipynb格式文件提供,若不是,可以word或pdf格式文件提供; (4)提供不低于**份教学视频,对实操任务的教学过程进行讲解,讲解过程清晰,涵盖实操任务完整过程; (5)提供不低于**份教学PPT。根据教学内容配套,教学课件内容须贴合实际教学; (6)提供不少于**份项目教案,根据教学内容配套,教案内容须贴合实际教学; (7)提供相关案例源码及数据集文件; (8)需提供《人工智能前端设备应用》教材用书(非实训指导书),教材需对应此设备产品; (9)教学内容须涵盖但不限于以下内容:a.智慧社区设备安装与调试:智慧社区公共区域安防系统、智慧社区门禁系统、智能家居系统;b.智慧校园应用系统部署:智慧校园服务端应用环境准备、智慧校园服务端应用程序部署、智慧校园应用系统验证;c.智慧社区数据采集与标注:图像数据采集、图像数据预处理、图像标注、语音识别与文本标注;d.无人超市应用场景优化:无人超市应用系统模型微调、无人超市应用系统模型评估、无人超市应用系统模型部署。 2.《嵌入式人工智能技术应用》课程资源:教学资源须配套《嵌入式人工智能技术应用》教材、课程实训指导手册、教学PPT、教学视频、案例源码及数据集等内容: (1)需满足不低于**课时教学; (2)符合项目式教学模式,每个项目围绕某一领域工作任务或知识点开展,每个项目中包含2-4个实操任务,每个实操任务满足约2个课时的实操教学; (3)提供不低于**份实训指导手册,每份实训指导手册匹配一项实操任务,若该实操任务采用JupyterNotebook方式开展,该实训指导手册可以.ipynb格式文件提供,若不是,可以word或pdf格式文件提供; (4)提供不低于**份教学视频,对实操任务的教学过程进行讲解,讲解过程清晰,涵盖实操任务完整过程; (5)提供不低于**份教学PPT。根据教学内容配套,教学课件内容须贴合实际教学; (6)提供相关案例源码及数据集文件; (7)需提供《嵌入式人工智能技术应用》教材,围绕教材大纲目录一一匹配相应实验案例、教学ppt、实训指导书、教学视频等教辅资源; (8)教学资源内容须涵盖但不限于以下内容:使用OpenCV实现人脸检测、使用计算机视觉算法实现图像识别、利用串口实现边缘硬件控制、基于人脸检测算法实现家用设备的控制、基于计算机视觉技术实现稻麦监测系统、基于语音识别实现智能家居控制。 3.《边缘智能计算应用》课程资源:教学资源须配套《边缘智能计算应用》教材、课程实训指导手册、教学PPT、教学视频、案例源码及数据集等内容: (1)需满足不低于**课时教学; (2)符合项目式教学模式,每个项目围绕某一领域工作任务或知识点开展,每个项目中包含2-4个实操任务,每个实操任务满足约2个课时的实操教学; (3)提供不低于**份实训指导手册,每份实训指导手册匹配一项实操任务,若该实操任务采用JupyterNotebook方式开展,该实训指导手册可以.ipynb格式文件提供,若不是,可以word或pdf格式文件提供; (4)提供不低于**份教学视频,对实操任务的教学过程进行讲解,讲解过程清晰,涵盖实操任务完整过程; (5)提供不低于**份教学PPT;根据教学内容配套,教学课件内容须贴合实际教学; (6)提供相关案例源码及数据集文件; (7)需提供《边缘智能计算应用》教材,围绕教材大纲目录一一匹配相应实验案例、教学ppt、实训指导书、教学视频等教辅资源; (8)教学资源内容须涵盖但不限于以下内容:a.边缘计算开发板基础应用:开发板介绍及应用案例体验、基于OpenCV的USB摄像头的使用;b.边缘计算算法SDK应用(基于RockX):目标检测算法接口应用、人脸识别算法接口应用、人体关键点算法接口应用、车牌识别算法接口应用;c.基于TensorFlow的图像上色模型部署:基于TensorFlow的图像彩色化、TensorFlow模型转RKNN模型并进行预测;d.基于Pytorch目标检测模型部署:基于Pytorch的YOLOv5模型训练及转换、ONNX模型文件转RKNN模型文件、基于YOLOv5的实时检测模型部署;e.基于TFLite的手掌检测模型部署:基于Mediapipe的手势识别模型转换、基于RKNN模型的手掌检测、边缘端手掌检测应用的部署和运行。 六、防火墙(1套) (一)性能参数 1.性能参数:网络层吞吐量≥**Gbps,采用SSD硬盘,接口数量要求千兆电口不少于8个,千兆光口不少于8个,万兆光口不少于8个,**G光口不少于4个,满配光模块; 2.设备模块:设备需具备IPS和AV防御能力; 3.认证方式:产品需支持单点登录、本地账号密码; 4.链路聚合:支持链路聚合功能,可将多条物理链路聚合成一条带宽更高的逻辑链路使用,提升网络带宽和增加容错性; 5.入侵防御:产品支持基于SSH、TELNET、ORACLE、MYSQL等应用协议进行深度检测与防护; 6.产品支持静态路由、策略路由、多播路由与动态路由协议; 7.产品支持多维度流量控制功能; 8.支持基于文件传输方式管控策略配置; 9.支持展示终端资产列表; **.对于设备稳定性的考虑,设备厂商支持故障切换能力,实现双机故障切换,不丢失数据包,并可实现双机业务部署情况下升级不断网; **.能够具备违规外联检测模块。通过与云端威胁情报对接实现恶意流量的就近进行实时检测与拦载,且能提供的云端接入节点不少于**个,具备师生感染终端对外连接行为的实时阻断,保护学校业务安全; **.产品需支持在云端情报库内,对于未知情报的主动探测技术,实现**S内对于未知威胁情报的设备下发。 | 6套 |
更正后内容:
2 | 人工 智能创新实践平台 | 一、平台硬件资源 (一)性能参数 1.AI边缘网关: (1)处理器内核:处理器不少于五核,至少包含不低于双核Cortex-A**和三核Cortex-A**; (2)GPU处理器不少于双核; (3)NPU:须支持8bit/**bit运算,须支持TensorFlow、Pytorch模型,运算性能不低于3.0TOPs; (4)终端搭载内存≥4GBDDR4,存储≥**GBEMMC5.1; (5)终端搭载Emmc5.1存储器,容量不低于**GB; (6)有线通信:千兆以太网口,须支持POE受电; (7)无线通信:需支持蓝牙及双频WiFi。蓝牙需要支持5.0,支持class1,class2和class3功率级传输,调制方式:GFSK,π/4-DQPSK,8DPSK;WiFi需满足IEEE**.**a/b/g/n/ac2x2MIMO; (8)须支持M.2接口的无线4G/5G模块扩展; (9)串行接口:须支持RS**/RS**; (**)USBType-A及Type-C拓展接口:提供不少于2个USB3.0HOST的Type-A类型拓展接口及1个Type-C类型拓展接口; (**)板载扩展:须可接1I2S、2I2C、ADC1_CHO、ADC1_CH1,3路电源(5V\\3.3V); (**)视频编解码:须支持4KVP9and4K**bitsH**/H**视频解码,高达**fps;**P多格式视频解码(WMV,MPEG-1/2/4,VP8),支持6路**P@**fps解码;**P视频编码,支持H.**,VP8格式,须支持2路**P@**fps编码;视频后期处理器:反交错、去噪、边缘/细节/色彩优化; (**)智能视频处理:须支持实时图像缩放、裁剪、格式转换、旋转等功能; (**)视频接口输出:1路HDMI2.0(Type-A)接口,须支持4K/**fps输出;1路MIPI接口,须支持(略)@**fps输出; (**)音频接口:不少于1路HDMI音频输出;不少于1路Speaker,喇叭输出;不少于1路耳麦,用于音频输入输出;不少于1路麦克风,板载音频输入。 2.USB图像采集设备: (1)模块须搭载不低于**万像素工业级无畸变摄像头; (2)模块须支持自动曝光控制AEC,须支持自动增益控制AGC,须支持自动白平衡; (3)须支持自动对焦功能。 3.RTSP图像采集设备: (1)**万1/2.7CMOSICR红外阵列筒型网络摄像机; (2)最低照度:彩色:0.**Lux@(F1.2,AGCON),0LuxwithIR; (3)焦距及视场角:4mm@F1.6,水平视场角:**°,垂直视场角:**.3°,对角线视场角:**.2°; (4)宽动态范围:**dB; (5)视频压缩标准:主码流:H.**/H.**,子码流:H.**/H.**/MJPEG; (6)最大图像尺寸:**×**; (7)网络:1个RJ**M/**M自适应以太网口; (8)启动及工作温湿度:-**℃~**℃,湿度小于**%(无凝结); (9)供电方式:DC:DC:**V±**%;PoE:**.3af; (**)电源接口类型:Φ5.5mm圆口; (**)电流及功耗:DC:**V,0.**A,4.5WMax;PoE:**.3af,**V~**V,0.**A~0.**A,5.5WMax; (**)防护等级:IP**; (**)补光:最远可达**m。 4.智能人脸门禁: (1)识别率:大于**%; (2)人脸识别时间:最快0.2秒; (3)人脸识别距离:0.3m~1.8m; (4)人脸库容量:最高**; (5)本机记录容量:含图片记录**万条; (6)常用核验方式:人脸(1:N);人证核验; (7)人员管理:支持人员库的添加、更新、删除以及人员信息查看; (8)访客管理:支持访客的添加、更新、删除以及访客信息查看; (9)陌生人管理:支持陌生人检测、陌生人信息上报; (**)记录管理:支持记录本地保存和实时上传; (**)接口:**M网络接口×1、韦根输出×1、韦根输入×1、RS**×1、告警输入×2、I/O输出×1、音频输入×1、音频输出×1、USB×1; (**)屏幕尺寸及分辨率:触摸屏,7英寸,(略); (**)补光灯:LED柔光灯。 5.语音采集播放设备: (1)LED指示灯:无亮待机及通话模式;绿灯表示静音模式; (2)声音功能声音取样频率:**KHz; (3)通讯模式:全双工同时对谈; (4)回音消除:高于**dB; (5)支持AGC(音频自动增益控制)功能; (6)麦克风为全指向性;MIC:**dB。 6.无线路由器: (1)**M无线路由,2根天线; (2)4个百兆网口。 7.图像识别实验模块: (1)模块须配备不低于2个人偶模型; (2)模块须配备不低于3种动物种类模型,至少包括猫、奶牛、狗动物; (3)模块须配备不低于2种水果模型,至少包括苹果和香蕉; (4)模块须配备不低于2种交通工具模型,至少包括汽车和摩托车; (5)模型须配备不低于8个不同形状和颜色的色块; (6)模型须配备不低于3种商品模型,至少包括橙汁、甜甜圈、篮球。 8.IOT实验模块: (1)实验模块须配备工业级数字量I/O模块,支持不低于7个通道采集输入和不低于8个通道控制输出; (2)实验模块须配置工业级**型光照度采集模块,测量响应时间不高于1秒/每次,测量精准度不高于±3%FS; (3)实验模块须配置带轰鸣器的警示灯,支持红、黄、绿三色单独开关控制,闪光频率不低于**times/min不高于**times/min; (4)实验模块须配置被动式红外热释放的人体红外传感器; (5)实验模块须配置可长时间通电的门锁模块,锁舌行程7mm,锁舌吸力不高于0.5N(**g); (6)实验模块须配置可长时间通电小风扇模块; (7)实验模块配置不低于2组的4路继电器,支持高/低电平触发。 9.实验器材收纳模块: 模块须配置具有防震、防摔、收纳功能的收纳箱,支持IP**防水防尘,支持耐温最低到-**℃最高到**℃。 二、平台软件资源 (一)性能参数 1.操作系统: (1)AI边缘网关须支持Debian/linux嵌入式操作系统,满足嵌入式操作系统教学; (2)AI边缘网关须支持ROS系统,满足柔性仿真机械手、机器车系统教学; (3)AI边缘网关须内置Python3.0以上版本的运行环境,满足Python的AI教学; (4)AI边缘网关须内置QT、PYQT5的运行环境,满足AI的可视化教学; (5)AI边缘网关须内置语音识别、语音合成、语音播报的离线SDK,满足AI的语音技术应用教学; (6)AI边缘网关内置的AI算法至少包括分类检测、人脸识别、车牌识别、人脸多属性分析、人体骨骼关键点检测,满足AI的基础应用与开发教学; (7)AI边缘网关须内置人脸多属性分析算法,具有不少于2个维度的分析结果,比如(表情、是否佩戴眼镜、是否佩戴口罩、年龄、性别); (8)AI边缘网关须内置人体骨骼关键点检测算法,具有不少于**个关键点的检测。 2.端侧应用软件: (1)应用软件至少包括分类检测、人脸识别、车牌识别、人脸多属性分析、人体骨骼关键点检测等不少于5个内置的AI算法应用,程序界面应包括摄像头调用、图像采集、算法调用、结果呈现等。功能与代码对照教学演示,可展开关键技术分解教学; (2)应用系统具备典型行业应用案例,利用智慧校园场景进行实训。智慧校园行业应用须包含人员和车辆出入控制、无人超市功能,提供管理员登录管理功能,对用户注册、已注册用户、出入车辆、操作控制进行管理; 三、算法模型训练工具 提供可视化模型训练工具,支持学生零代码构建高精度模型,支持检测预训练模型,载入标注后的数据后,工具提供“数据预处理”、“数据生产”、“训练参数配置”、“模型训练”和“模型验证”功能; 虚拟仿真实训软件 (一)设备功能 1.动力学仿真:支持多种高性能的物理引擎,例如ODE、Bullet、SimBody、DART等; 2.三维可视化环境:支持显示逼真的三维环境,包括光线、纹理、影子; 3.传感器仿真:支持传感器数据的仿真,同时可以仿真传感器噪声; 4.可扩展插件:支持用户可以定制化开发插件,扩展系统功能,满足个性化的需求; 5.多种机器人模型:内置不少于三款机器人模型,至少包含智能移动机器人、智能搬运机器人、智能复合巡检机器人等多种机器人模型; 6.终端工具:支持用户可以使用命令行工具在终端实现仿真控制; 7.虚拟仿真实训系统支持开展ROS相关实验,如定位与地图构建、路径规划与导航、机器人运动规划与控制等。配套至少2种虚拟仿真实验案例,例如通过软件可以运行巡线驾驶、倒车入库、交通标识识别等虚拟仿真实验案例。 四、平台包含教学资源 (一)包含资源 1.《人工智能前端设备应用》课程资源:教学资源须配套《人工智能前端设备应用》教材、指导手册、教学PPT、教学视频、案例源码及数据集等内容: (1)需满足不低于**课时教学; (2)符合项目式教学模式,每个项目围绕某一领域工作任务或知识点开展,每个项目中包含2-4个实操任务,每个实操任务满足约2个课时的实操教学; (3)教材提供不低于**个实训任务,每个实训匹配一项实操任务,若该实操任务采用JupyterNotebook方式开展,该实训指导手册可以.ipynb格式文件提供,若不是,可以word或pdf格式文件提供; (4)提供不低于**份教学视频,对实操任务的教学过程进行讲解,讲解过程清晰,涵盖实操任务完整过程; (5)提供不低于**份教学PPT。根据教学内容配套,教学课件内容须贴合实际教学; (6)提供不少于**份项目教案,根据教学内容配套,教案内容须贴合实际教学; (7)提供相关案例源码及数据集文件; (8)需提供《人工智能前端设备应用》教材用书(非实训指导书),教材需对应此设备产品; (9)教学内容须涵盖但不限于以下内容:a.智慧社区设备安装与调试:智慧社区公共区域安防系统、智慧社区门禁系统、智能家居系统;b.智慧校园应用系统部署:智慧校园服务端应用环境准备、智慧校园服务端应用程序部署、智慧校园应用系统验证;c.智慧社区数据采集与标注:图像数据采集、图像数据预处理、图像标注、语音识别与文本标注;d.无人超市应用场景优化:无人超市应用系统模型微调、无人超市应用系统模型评估、无人超市应用系统模型部署。 2.《嵌入式人工智能技术应用》课程资源:教学资源须配套《嵌入式人工智能技术应用》教材、课程实训指导手册、教学PPT、教学视频、案例源码及数据集等内容: (1)需满足不低于**课时教学; (2)符合项目式教学模式,每个项目围绕某一领域工作任务或知识点开展,每个项目中包含2-4个实操任务,每个实操任务满足约2个课时的实操教学; (3)提供不低于**份实训指导手册,每份实训指导手册匹配一项实操任务,若该实操任务采用JupyterNotebook方式开展,该实训指导手册可以.ipynb格式文件提供,若不是,可以word或pdf格式文件提供; (4)提供不低于**份教学视频,对实操任务的教学过程进行讲解,讲解过程清晰,涵盖实操任务完整过程; (5)提供不低于**份教学PPT。根据教学内容配套,教学课件内容须贴合实际教学; (6)提供相关案例源码及数据集文件; (7)需提供《嵌入式人工智能技术应用》教材,围绕教材大纲目录一一匹配相应实验案例、教学ppt、实训指导书、教学视频等教辅资源; (8)教学资源内容须涵盖但不限于以下内容:使用OpenCV实现人脸检测、使用计算机视觉算法实现图像识别、利用串口实现边缘硬件控制、基于人脸检测算法实现家用设备的控制、基于计算机视觉技术实现稻麦监测系统、基于语音识别实现智能家居控制。 3.《边缘智能计算应用》课程资源:教学资源须配套《边缘智能计算应用》教材、课程实训指导手册、教学PPT、教学视频、案例源码及数据集等内容: (1)需满足不低于**课时教学; (2)符合项目式教学模式,每个项目围绕某一领域工作任务或知识点开展,每个项目中包含2-4个实操任务,每个实操任务满足约2个课时的实操教学; (3)提供不低于**份实训指导手册,每份实训指导手册匹配一项实操任务,若该实操任务采用JupyterNotebook方式开展,该实训指导手册可以.ipynb格式文件提供,若不是,可以word或pdf格式文件提供; (4)提供不低于**份教学视频,对实操任务的教学过程进行讲解,讲解过程清晰,涵盖实操任务完整过程; (5)提供不低于**份教学PPT;根据教学内容配套,教学课件内容须贴合实际教学; (6)提供相关案例源码及数据集文件; (7)需提供《边缘智能计算应用》教材,围绕教材大纲目录一一匹配相应实验案例、教学ppt、实训指导书、教学视频等教辅资源; (8)教学资源内容须涵盖但不限于以下内容:a.边缘计算开发板基础应用:开发板介绍及应用案例体验、基于OpenCV的USB摄像头的使用;b.边缘计算算法SDK应用(基于RockX):目标检测算法接口应用、人脸识别算法接口应用、人体关键点算法接口应用、车牌识别算法接口应用;c.基于TensorFlow的图像上色模型部署:基于TensorFlow的图像彩色化、TensorFlow模型转RKNN模型并进行预测;d.基于Pytorch目标检测模型部署:基于Pytorch的YOLOv5模型训练及转换、ONNX模型文件转RKNN模型文件、基于YOLOv5的实时检测模型部署;e.基于TFLite的手掌检测模型部署:基于Mediapipe的手势识别模型转换、基于RKNN模型的手掌检测、边缘端手掌检测应用的部署和运行。 | 6套 |
五、防火墙 (一)性能参数 1.性能参数:网络层吞吐量≥**Gbps,采用SSD硬盘,接口数量要求千兆电口不少于8个,千兆光口不少于8个,万兆光口不少于8个,**G光口不少于4个,满配光模块; 2.设备模块:设备需具备IPS和AV防御能力; 3.认证方式:产品需支持单点登录、本地账号密码; 4.链路聚合:支持链路聚合功能,可将多条物理链路聚合成一条带宽更高的逻辑链路使用,提升网络带宽和增加容错性; 5.入侵防御:产品支持基于SSH、TELNET、ORACLE、MYSQL等应用协议进行深度检测与防护; 6.产品支持静态路由、策略路由、多播路由与动态路由协议; 7.产品支持多维度流量控制功能; 8.支持基于文件传输方式管控策略配置; 9.支持展示终端资产列表; **.对于设备稳定性的考虑,设备厂商支持故障切换能力,实现双机故障切换,不丢失数据包,并可实现双机业务部署情况下升级不断网; **.能够具备违规外联检测模块。通过与云端威胁情报对接实现恶意流量的就近进行实时检测与拦载,且能提供的云端接入节点不少于**个,具备师生感染终端对外连接行为的实时阻断,保护学校业务安全; **.产品需支持在云端情报库内,对于未知情报的主动探测技术,实现**S内对于未知威胁情报的设备下发。 | 1套 |
更正日期:(略)
三、其他补充事宜
/
四、对本次公告提出询问,请按以下方式联系。
1.采购人信息
名称:长春汽车职业技术大学
地址:(略)
联系方式:(略)-(略)
2.采购代理机构信息
名称:(略)
地址:(略)
联系方式:(略)
3.项目联系方式
项目联系人:(略)
电话:(略)
附件信息:
**-长春汽车职业技术大学数智云边端一体化综合管理采购项目(1).docx
**.0K