项目:基于AI的员工违章监控系统开发
称呼:万先生
地区:成都市（服务商地域不限）
需求:
招标方案：基于AI的员工违章监控系统开发
一、项目背景和需求概述：
井队钻修设备检维修工厂需要开发一套基于AI的视频识别监控系统，用于监控员工的违章作业行为。系统需要实时识别员工的劳保着装情况（包括未佩戴红色安全帽、未佩戴护目镜、衣服拉链及袖口敞开）以及操作行为（包括吊物下有人站立或行走、吊物上有人、吊装设备无牵引绳）。该系统将提供实时报警和记录功能，并具备用户界面和管理后台。
二、项目范围：
视频数据采集和存储：
建设视频数据采集系统，包括15个摄像头的布置和调试。
配置视频数据存储系统，支持长期保存采集到的视频数据。
视频数据预处理：
开发视频预处理模块，对采集到的视频数据进行去噪、降噪和分辨率调整等预处理操作，以提高后续视频分析的准确性和效率。
AI模型开发：
开发劳保着装识别模型，能够准确判断员工是否佩戴红色安全帽、护目镜以及衣服的拉链和袖口状态。
开发操作行为识别模型，能够识别吊物下有人站立或行走、吊物上有人、吊装设备无牵引绳等违章行为。
实时视频分析和违章识别：
开发实时视频分析模块，将预处理后的视频数据输入AI模型进行违章行为检测。
实时识别员工的劳保着装情况和操作行为，并记录相关的时间戳、摄像头位置等信息。
报警和记录功能：
当系统检测到员工违章行为时，触发报警机制，通过声音、消息推送、邮件等方式向相关人员发送警报通知。
将违章行为的记录存储在数据库中，提供查询和统计功能。
用户界面和管理后台：
开发用户界面，提供实时视频流、报警记录、违章行为统计图表等功能。
开发管理后台，支持配置摄像头、设置报警规则、导出数据等管理操作。
系统部署和培训：
部署开发好的系统，确保系统正常运行。
提供系统培训，包括系统的使用、维护和管理等方面的培训内容。
三、交付物和验收标准：
完整的软件系统源代码和可执行文件。
部署文档和操作手册，包括系统的安装、配置和维护等说明。
系统测试报告，包括功能测试、性能测试和稳定性测试等结果。
系统验收标准：
劳保着装和操作行为的识别准确率达到预期要求。
报警和记录功能正常工作，并满足报警通知的及时性和准确性要求。
用户界面和管理后台功能完善，易用性良好。
四、项目实施计划：
项目启动和需求确认阶段：日期 X 至 X+5天
系统开发和测试阶段：日期 X+6 至 X+40天
系统部署和培训阶段：日期 X+41 至 X+45天
五、技术要求和资格条件：
公司具备相关视频分析和AI开发经验。
开发团队需包括计算机视觉、深度学习、后端开发等专业人员。
熟悉常见的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
具备良好的项目管理和沟通能力，能够及时反馈项目进展和解决问题。
六、投标要求：
提供公司简介和相关项目经验介绍。
提供团队成员的资质和经验。
提供项目实施计划和技术方案。
提供项目报价和付款方式。
以上是一份基于AI的员工违章监控系统开发的招标方案，您可以根据实际情况进行调整和补充。在招标过程中，请确保遵守相关法律法规和招标规定，并与合适的供应商进行合作。
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