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本项目分解为2项任务,具体如下表。
| 序号 |
任务名称 |
任务概述 |
| 1 |
农业气象图像数据自动标注平台开发 |
完成面向复杂农田环境的图像特征识别算法研发,建立典型农业气象灾害与作物长势特征库;明确不同作物生长阶段图像的精细化标注标准;利用深度学习目标检测、语义分割及迁移学习等前沿技术,搭建农业气象图像数据自动标注平台,实现从传统人工标注向“AI预标注+人工精修”模式的转变,大幅提升海量图像数据的处理效率与标注一致性。 |
| 2 |
农业气象多模态数据融合处理及应用技术研究 |
开展物候图像、气象时序、高光谱遥感、叶绿素荧光遥感**间调查等冬小麦多源数据的规范化处理、时空配准与特征融合,研发冬小麦总初级生产力估算及水分胁迫影响评估模型,构建气象要素、作物总初级生产力、水分胁迫程度之间的关联关系,开展冬小麦总初级生产力估算和水分胁迫评估应用验证。 |
2.2技术要求
详见第五章技术要求。
3.8企业实缴注册资本不得为0元、参保人数不能为0人。须提供可佐证其实缴资本信息的有效公示材料(投标截止时间前30天内的国家企业信用信息公示系统截图或企业验资报告等);加急标书代写
3.9本项目不接受具有投资参股关系的关联企业,或单位负责人为同一人(或为直系亲属关系),或者存在控股、管理关系的不同单位,参加同一合同包的磋商。