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[BA202501186]多模态图像检索系统集成备案公示公告(更正)

变更-信息变更

吉林 -长春

发布时间： 2025年09月09日

摘要信息

招标单位

招标编号

招标估价

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招标代理机构

代理联系人

报名截止时间

投标截止时间

关键信息

系统集成公告

招标详情

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相关单位：

***********公司企业信息

[****]多模态图像检索系统集成备案公示公告(更正)

发布时间：2025-09-09 09:30:06

采购信息

项目编号项目名称经办人单位经办人预算金额成交金额成交供应商联系地址付款方式供应商联系手机服务时间服务地址验收方式售后服务要求采购材料

****	多模态图像检索系统集成
**学院、**学院	叶育鑫
298800.00 人民币	298800.00 人民币
****
维吾尔自治区-市-**市沙区黄河路93号	采购单位	**、**学院
成交单签订后预付成交单总金额的50%，验收合格后付余款。
152****2833	2025年09月10日至 2025年09月19日
省-市-**大街2699号
以成交单为准，参考相关内容进行验收。验收程序以甲方职能部门规定为准。
一、及时响应服务要求乙方必须设立专门的售后服务团队，团队成员需具备专业技术背景与丰富项目经验，并将团队成员资质证明及分工情况于合同签订后10个工作日内提供给甲方。甲方在遇到任何问题或有疑问时，有权拨打乙方客服热线进行联系。乙方客服人员应在 15 分钟内响应甲方需求，详细记录问题情况，包括问题发生时间、具体表现、影响范围等信息，以便后续跟进处理。记录内容需在响应后 1 小时内同步至甲方指定对接人。对于甲方提出的关于系统使用方法、功能解读以及实际应用中遇到的技术难题等问题，乙方应第一时间提供专业解答和指导，解答内容应清晰、准确、完整，确保甲方能够理解并解决问题。若问题较为复杂，无法当场解答，乙方应在 2 小时内给出初步解决方案及预计解决时间，并按照承诺时间反馈最终解决方案。二、技术支持服务要求乙方承诺为甲方提供全方位的技术支持。在项目交付后，乙方应在5个工作日内安排技术人员为甲方提供免费的上门安装调试服务，确保模型能够在甲方设备环境中稳定运行。安装调试完成后，技术人员需向甲方提供详细的安装调试报告，包括设备参数设置、运行状态检测结果等内容。在项目运行过程中，若出现任何技术故障或性能问题，甲方有权通知乙方。乙方技术支持团队应迅速介入，通过远程协助或现场支持的方式及时排查并解决问题。乙方保证在接到故障通知后的 24 小时内到达现场（如双方地理位置特殊，需在合同中另行约定到达时间），并在 32 小时内恢复系统的正常运行，最大限度地减少对甲方业务的影响。若因特殊情况无法在规定时间内恢复系统正常运行，乙方需提前向甲方说明原因，并提供临时解决方案及预计恢复正常运行的时间。乙方应定期对模型进行性能优化和升级，优化和升级周期不得超过0.5个月。在进行性能优化和升级前，乙方应提前5个工作日书面通知甲方，说明升级内容、预计升级时间以及对甲方业务可能产生的影响等信息。升级完成后，乙方需向甲方提供升级报告，详细记录升级过程及升级后的系统运行情况。三、培训与咨询服务要求乙方应在项目交付时为甲方提供全面的培训服务，培训内容包括但不限于系统的功能介绍、操作流程演示、案例分析以及常见问题解决方法等。培训方式应根据甲方需求灵活选择，可以是线上培训课程，也可以是线下集中培训。
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明细清单

采购品目名称单位数量单价总价范围/服务内容及要求

软件集成实施服务	多模态图像检索系统集成
项	1
￥298,800.00	￥298,800.00
1.服务内容：多模态图像检索系统集成服务，涵盖自然语言检索图像、人形检索、人脸检索、系统集成与测试等核心环节，旨在通过模块化开发与高效集成，实现多维度精准图像检索功能，保障系统稳定运行与高效响应。 1.1自然语言检索图像模块开发与集成服务：基于多模态语义对齐技术，开发并集成自然语言与图像的关联检索功能，确保文本查询与目标图像的精准匹配，核心技术环节如下：文本理解优化：采用 BERT 或 RoBERTa 预训练模型对自然语言查询进行编码，结合图像检索场景进行微调，强化 “描述性文本 - 图像特征” 的语义关联（如 “红色连衣裙女性在公园散步” 这类细颗粒度描述的解析）；图像特征映射：使用 CLIP 等多模态模型提取图像全局与局部特征，构建文本向量 - 图像向量的映射关系，支持跨模态特征相似性计算；检索引擎搭建：基于 Milvus 或 FAISS 向量数据库，搭建高效检索引擎，实现 “文本输入→特征匹配→结果排序→实时返回” 的全流程自动化，优化检索速度与准确率。本条具体服务内容：完成 10 万张图像的特征索引构建，实现自然语言查询与图像的精准匹配，检索响应时间≤1 秒，Top-10 检索准确率≥92%。 1.2人形检索模块开发与集成服务：聚焦 “人形区域定位 - 特征提取 - 相似检索” 全链路，开发具备抗干扰能力的人形检索功能，核心技术环节如下：人形检测模型训练：基于 YOLOv8 或 Faster R-CNN 算法，训练高精度人形检测模型，支持复杂场景（如遮挡、逆光、多人重叠）下的人形区域精准定位，排除背景干扰；人形特征提取：采用 ResNet-50 或 Vision Transformer（ViT）模型，提取人形关键特征（如姿态、服饰纹理、身高比例），生成具有判别性的人形特征向量；特征库与检索逻辑：建立人形特征库，支持 “单一人形查询→批量特征比对→相似结果排序”，同时提供 “人形区域裁剪” 功能，便于用户聚焦检索目标。本条具体服务内容：完成 5 万张含人形图像的特征标注与库建设，人形检测准确率≥95%，Top-10 检索准确率≥90%，支持 “上传人形图像” 与 “实时拍摄人形” 两种检索触发方式。 1.3人脸检索模块开发与集成服务：基于高精度人脸特征识别技术，开发支持 “1:N 快速检索” 与 “人脸去重” 的模块，核心技术环节如下：人脸检测与对齐：采用 MTCNN 算法检测人脸区域，通过 68 点关键点定位实现人脸角度矫正（如旋转、缩放），统一人脸尺寸至 224×224 像素，消除姿态干扰；人脸特征提取：使用 ArcFace 或 InsightFace 模型提取人脸深层特征，强化光照、表情、妆容变化下的特征稳定性，生成 1024 维特征向量；检索与去重逻辑：搭建人脸特征库，支持 “输入人脸图像→特征比对→Top-N 结果返回”，同时实现重复人脸自动去重（相似度≥98% 判定为同一人），避免冗余结果。本条具体服务内容：完成 3 万张含人脸图像的特征库构建，人脸检测准确率≥98%，1:N 检索（N=1 万时）响应时间≤0.5 秒，重复人脸去重准确率≥97%。