根据公司业务需求，现需采购第三方单位提供基于深度学习的道路路面无损检测技术研究服务项目，欢迎具备相关服务能力的单位参与报价。报价具体要求如下：

一、报价资质要求

具有独立承担民事责任的能力：提供法人或其他组织的营业执照等有效证明文件扫描件。

二、采购要求

针对基于深度学习的道路路面无损检测技术研究服务项目，开展《基于深度学习的道路路面无损检测技术研究》，为高速公路在交通养护、交通安全、自动驾驶、智能交通系统等领域发挥重要作用，为高速公路的高效运行和可持续发展提供支持。主要包括以下内容：

（一）工作总体目标

根据基于深度学习的道路路面无损检测技术研究服务项目要求与特点，使用深度学习模型对道路路面图像进行分析和分类，实现高效、自动化的检测和评估，减少人力资源消耗和主观评估的不确定性。提高道路维护的效率和准确性，预防事故和交通堵塞的发生，并为决策者提供及时的路面状况信息，以制定合理的维护计划。创造更安全、高效的道路交通环境，改善交通流畅度。并获得软著1项、专利1项。计划工期183天。

（二）工作总体内容

主要包括视觉拍摄设备的选择、道路图像数据的采集。研究针对路面图像数据的数据处理算法，对原始数据进行清洗、数据增广和超分辨率增强，提升图像数据数量和质量，并对所有图像数据的精细化标注；研究搭建面向道路路面无损检测的深度学习模型，包括网络结构的设计，融合注意力机制改进特征提取方法，超参数的确定和微调以及模型的训练和优化。

（三）技术要求

1.路面检测需求分析：对道路路面无损检测需求进行分析，确定需要检测的路面病害类型。

2.采集设备选择与安装：根据需求分析结果，选择适合的采集设备用于采集城市道路路面病害数据，如裂纹、坑槽和龟裂等。然后进行设备的安装与调试工作，确保采集设备可以正常、准确地采集图像数据。

3.数据采集与处理：通过高清的采集设备进行路面图像数据的采集工作，对采集得到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、图像降噪。数据增广和图像超分辨率增强等，以及预处理后数据的图像标注工作。

4.深度学习模型构建：结合道路路面病害的实际特点，改进当前的路面病害特征提取方法，融入空间注意力机制，加强模型特征提取能力，对模型的主干网络进行设计，以及模型超参数的确定和优化。

5.模型训练与优化：将建立的大规模道路路面病害数据集合理划分为训练集、验证集和测试集，对模型进行训练，根据训练和验证过程损失函数变化，以及评价指标的表现结果，进一步调整优化模型的结构和参数。

6.结果分析与应用：利用检测的结果进行分析和应用，包括城市道路养护维修、自动驾驶系统实时检测等领域的应用，为智能交通建设提供支持。

三、报送资料清单及其他要求

参与询价单位需首先确认是否符合上述“资质条件”后再参与报价。参与单位需提交以下资料清单：

（一）营业执照或组织机构代码证、事业单位法人代表证书、社会团体法人登记证书等证明文件扫描件，须经年检有效；

（二）报价函（格式自拟）。

上述材料均须加盖单位公章。

四、报价材料接收形式

请于2024年2月23日12:00前将上述材料的PDF扫描件报送至下列邮箱：[email protected]，邮件标题格式：单位名称+基于深度学习的道路路面无损检测技术研究服务项目报价。

五、此次报价仅作为开展采购限价编制的重要参考依据。

联 系 人：杨先生  联系电话：13595010788   

联系地址：贵州省贵阳市观山湖区贵阳西收费站旁新大楼3楼

附件：报价表

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                           2024年2月21日

附件：报价表