Zlecenie 6706082 - Zakup usługi badawczej polegającej na opracowaniu nowego...

tu wzorniczego w trybie zgodnym z zasadą konkurencyjności dla potrzeb projektu składanego w działaniu 2.3 Proinnowacyjne usługi dla przedsiębiorstw poddziałaniu 2.3.2 Bony na innowacje dla MŚP w ramach Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014 – 2020.

Zadanie badawcze nr 1: Opracowanie bazy danych, głównych klas i metod oraz interfejsu narzędzia analitycznego.
a. W ramach zadania przeprowadzona zostanie analiza charakteru zbieranych danych oraz przygotowanie koncepcji bazy danych, która umożliwi efektywne przetwarzanie danych napływających oraz przechowywanie wygenerowanych (zarówno automatycznie jak i manualnie) danych wyjściowych – etykiet.
b. W ramach zadania dokonany zostanie także wybór optymalnego silnika bazodanowego, który zapewni przetwarzanie oraz zarządzanie danymi w optymalny sposób – prowadzący do zwiększenia automatyzacji i zmniejszenia nakładów czasowych związanych z przetwarzaniem par: sekwencje wideo – etykiety. Następnie opracowana zostanie koncepcja aplikacji, z uwzględnieniem:
• interfejsu, który powinien być dostosowany do potrzeb przetwarzania dużych ilości danych.
• systemu, który powinien agregować i wyświetlać przetworzone wcześniej dane poprzez zastosowanie zaawansowanego systemu do wyświetlania danych tabelarycznych ale z uwzględnieniem potrzeby interakcji interfejsu z użytkownikiem.
• Technologii wykonania modułu prezentacji i edycji danych (web/mobilne)modelu aplikacji, zawierającego jej główne klasy oraz oprogramowany interfejs użytkownika.

Zadanie badawcze nr 2: Opracowanie analizy wymagań dla algorytmów przetwarzających dane spływające.
a. W ramach zadania przeprowadzona zostanie analiza wymagań dla algorytmów analizujących dane:
• struktura - charakter danych wpływających, ich różnorodność, formaty w jakich są one dostępne, rozmiar danych, typowe scenariusze przedstawione na sekwencjach wideo,
• spójność - kompletność danych oraz ewentualne źródła poboczne danych, z których można korzystać w przypadku braku kompletności danych podstawowych
• cele - jakie dane powinny wypływać oraz w jakiej formie: klasy wykrywanych obiektów, zliczanie, trajektoria poruszania się obiektów.
b. Wynikiem powinna być opracowana specyfikacja wymagań stawianych planowanym algorytmom z uwzględnieniem metodologii wykorzystania narzędzi deep learning, archi-tektur sieci neuronowych i ich wymagań obliczeniowych

Zadanie badawcze nr 3: Opracowanie architektury sprzętowej dla nowej technologii wspomagania pomiarów ruchu drogowego.
a. W ramach zadania przeprowadzone zostanie studium analityczne systemów kamer nie-zbędnych do przekazania danych spływających ze szczególnym uwzględnieniem możliwości konfiguracji do pracy z zewnętrznymi źródłami danych oraz automatycznym pobieraniem danych, funkcjonalności określonych w zad. 2 oraz dokonywania analizy jakości przetwarzanego obrazu.
b. Optymalizacja i opracowanie dokumentacji dla przyjętych założeń komunikacji systemu z kamerami.
c. Opracowanie rekomendacji dot. wymagań sprzętowych platformy, która będzie docelowym środowiskiem uruchomieniowym modułu automatycznej analizy obrazu.

Zadanie badawcze nr 4: Opracowanie wersji testowej algorytmów sztucznej inteligencji - odpowiadających za analizowanie danych.
a. W ramach zadania opracowane zostaną algorytmy, które na podstawie wcześniej przygotowanych danych oraz po przeprowadzeniu procesu uczenia klasyfikatorów/detektorów będą w stanie rozpoznawać określone typy pojazdów oraz dokonywać ich lokalizacji w sekwencjach obrazów z założonymi wcześniej współczynnikami dotyczącymi dokładności oraz pewności detekcji. Moduł automatycznej detekcji danych, opracowany w ramach zadania, powinien być zintegrowany z całością aplikacji i pozwalać na modyfikację wygenerowanych wyników przez np. manualne potwierdzenia prawidłowo rozpoznanych obiektów lub możliwość zmiany źle rozpoznanych typów pojazdów.
b. W ramach zadania zostaną przygotowane także metody umożliwiające przybliżone szacowanie prędkości poruszających się pojazdów, przy założeniu istnienia danych pomocniczych dla określonej sceny przedstawionej na sekwencji wideo (np. kalibracja kamery, wymiary charakterystycznych obiektów znajdujących się na scenie).
Zadanie badawcze nr 5: Testy funkcjonalne wersji beta w warunkach zbliżonych do rzeczywistych, wraz z dostosowaniem interfejsu użytkownika oraz optymalizacją prototypu algorytmów.
a. W ramach zadania wykonane zostaną testy zgodności i wydajnościowe wersji beta przygotowanego rozwiązania. Umożliwią one sprawdzenie poprawności wyników uzyskanych z modułu automatycznej detekcji obiektów. W przypadku odchyleń wyników te-stów od celów założonych w analizie zostaną przeprowadzone niezbędne prace optymalizacyjne w celu osiągnięcia jak najbardziej wydajnych algorytmów. Po przeprowadzonych 3 seriach testów oprogramowanie powinno przeprowadzać samodzielnie poprawne analizy obrazu. Na tym etapie zostanie również zweryfikowana poprawność działania narzędzia pod kątem optymalizacji rozwiązań w ramach wdrożenia testowego.
b. Włączenie końcowych użytkowników w proces tworzenia nowego produktu (2 – podmioty zarządzające drogami), z którymi powinny zostać zdiagnozowane/opiniowane m. in.:
• potrzeby i oczekiwania,
• obecne problemy technologiczne,
• obecnie wykorzystywane narzędzia,
• plany i możliwości inwestycyjne,
• opiniowanie i konsultowanie opracowywanego produktu, w tym zebranie rekomendacji do optymalizacji prac przed opracowaniem finalnego opracowania.
Szczegóły w przedmiotowym zakresie zawarte zostały w dokumentacji zamówienia. Cel zamówienia Celem zamówienia jest zakup usługi badawczej polegającej na opracowaniu nowego produktu w postaci innowacyjnego rozwiązania sprzętowo-programowego filmowania dróg wg. określonego harmonogramu zapisu, wraz z modułem etykietowania danych oraz modułem pozwalającym na automatyczną detekcję (nadawanie etykiet) i śledzenie obiektów na obrazach wykorzystującym techniki uczenia głębokiego (ang. deep learning) w rozpoznawaniu obrazu w ramach Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój na lata 2014-2020, działanie 2.3 Proinnowacyjne usługi dla przedsiębiorstw, poddziałanie 2.3.2 Bony na innowacje dla MŚP.
Szczegóły w przedmiotowym zakresie zawarte zostały w dokumentacji zamówienia Przedmiot zamówienia Zakup usługi badawczej polegającej na opracowaniu nowego produktu w postaci innowacyjnego rozwiązania sprzętowo-programowego filmowania dróg wg. określonego harmonogramu zapisu, wraz z modułem etykietowania danych oraz modułem pozwalającym na automatyczną detekcję (nadawanie etykiet) i śledzenie obiektów na obrazach wykorzystującym techniki uczenia głębokiego (ang. deep learning) w rozpoznawaniu obrazu.
Usługa dotyczy:
Zadanie badawcze nr 1: Opracowanie bazy danych, głównych klas i metod oraz interfejsu narzędzia analitycznego.
a. W ramach zadania przeprowadzona zostanie analiza charakteru zbieranych danych oraz przygotowanie koncepcji bazy danych, która umożliwi efektywne przetwarzanie danych napływających oraz przechowywanie wygenerowanych (zarówno automatycznie jak i manualnie) danych wyjściowych – etykiet.
b. W ramach zadania dokonany zostanie także wybór optymalnego silnika bazodanowego, który zapewni przetwarzanie oraz zarządzanie danymi w optymalny sposób – prowadzący do zwiększenia automatyzacji i zmniejszenia nakładów czasowych związanych z przetwarzaniem par: sekwencje wideo – etykiety.

Zadanie badawcze nr 2: Opracowanie analizy wymagań dla algorytmów przetwarzających dane spływające.
a. W ramach zadania przeprowadzona zostanie analiza wymagań dla algorytmów analizujących dane.
b. Wynikiem powinna być opracowana specyfikacja wymagań stawianych planowanym algorytmom z uwzględnieniem metodologii wykorzystania narzędzi deep learning, archi-tektur sieci neuronowych i ich wymagań obliczeniowych.

Zadanie badawcze nr 3: Opracowanie architektury sprzętowej dla nowej technologii wspomagania pomiarów ruchu drogowego.
a. W ramach zadania przeprowadzone zostanie studium analityczne systemów kamer niezbędnych do przekazania danych spływających ze szczególnym uwzględnieniem możliwości konfiguracji do pracy z zewnętrznymi źródłami danych oraz automatycznym pobieraniem danych, funkcjonalności określonych w zad. 2 oraz dokonywania analizy jakości przetwarzanego obrazu.
b. Optymalizacja i opracowanie dokumentacji dla przyjętych założeń komunikacji systemu z kamerami.
c. Opracowanie rekomendacji dot. wymagań sprzętowych platformy, która będzie docelowym środowiskiem uruchomieniowym modułu automatycznej analizy obrazu.

Zadanie badawcze nr 4: Opracowanie wersji testowej algorytmów sztucznej inteligencji - odpowiadających za analizowanie danych.
a. W ramach zadania opracowane zostaną algorytmy, które na podstawie wcześniej przygotowanych danych oraz po przeprowadzeniu procesu uczenia klasyfikatorów/detektorów będą w stanie rozpoznawać określone typy pojazdów oraz dokonywać ich lokalizacji w sekwencjach obrazów z założonymi wcześniej współczynnikami dotyczącymi dokładności oraz pewności detekcji.
b. W ramach zadania zostaną przygotowane także metody umożliwiające przybliżone szacowanie prędkości poruszających się pojazdów, przy założeniu istnienia danych pomocniczych dla określonej sceny przedstawionej na sekwencji wideo (np. kalibracja kamery, wymiary charakterystycznych obiektów znajdujących się na scenie).

Zadanie badawcze nr 5: Testy funkcjonalne wersji beta w warunkach zbliżonych do rzeczywistych, wraz z dostosowaniem interfejsu użytkownika oraz optymalizacją prototypu algorytmów.
a. W ramach zadania wykonane zostaną testy zgodności i wydajnościowe wersji beta przygotowanego rozwiązania. Umożliwią one sprawdzenie poprawności wyników uzyskanych z modułu automatycznej detekcji obiektów. W przypadku odchyleń wyników testów od celów założonych w analizie zostaną przeprowadzone niezbędne prace optymalizacyjne w celu osiągnięcia jak najbardziej wydajnych algorytmów. Po przeprowadzonych 3 seriach testów oprogramowanie powinno przeprowadzać samodzielnie poprawne analizy obrazu.
b. Włączenie końcowych użytkowników w proces tworzenia nowego produktu (2 – podmioty zarządzające drogami), z którymi powinny zostać zdiagnozowane/opiniowane.