ZO011-GT-2026-INFOSTRATEGV - Prace badawczo-rozwojowe nad opracowaniem metod automatycznej detekcji obiektów topograficznych z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego
Notice description
Powstaje w kontekście projektu:
PTFE.23.29-IZ.00-0000/00 - INFOSTRATEG V
ZAPYTANIE OFERTOWE
NR ZO011-GT-2026-INFOSTRATEGV
Zapytanie ofertowe dotyczące wyboru wykonawcy usługi badawczo-rozwojowej na stanowisku Ekspert naukowo-badawczy ds. przetwarzania obrazów z wykorzystaniem ML/DL – Faza III (umowa o dzieło), w ramach projektu pt.: „Prace badawczo-rozwojowe nad opracowaniem metod automatycznej detekcji obiektów topograficznych z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego” (nr projektu: INFOSTRATEG5/0009/2023).
Projekt współfinansowany ze środków Strategicznego Programu Badań Naukowych i Prac Rozwojowych „Zaawansowane technologie informacyjne, telekomunikacyjne i mechatroniczne” – INFOSTRATEG, w ramach Konkurs Infostrateg V organizowanego przez Narodowego Centrum Badań i Rozwoju.
Postepowanie niniejsze toczy się w trybie zapytania ofertowego, z zachowaniem zasady uczciwej konkurencji i równego traktowania Wykonawców. Do niniejszego zapytania ofertowego nie stosuje się przepisów ustawy z dnia 29 stycznia 2004. Prawo zamówień publicznych (tekst jedn.: Dz.U. z 2017 poz. 1579 z późn. zm. ze zm.).
IV. OPIS PRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA
Przedmiotem zamówienia jest usługa badawczo-rozwojowa na stanowisku Ekspert naukowo-badawczy ds. przetwarzania obrazów z wykorzystaniem ML/DL – Faza III, w oparciu o umowę o dzieło, podpisaną w ramach realizowanego projektu. Usługa obejmuje wykonanie następujących dzieł:
a. Docelowe opracowanie na podstawie dotychczasowych wyników badań algorytmów wykorzystania wybranych metod głębokiego uczenia do wykrywania obiektów topograficznych BDOT10k wybranych klas kategorii Pokrycie terenu (klasy PTWP, PTZB, PTLZ, PTRK, PTUT, PTTR, PTKM, PTGN, PTPL, PTSO, PTWZ, PTNZ).
b. Docelowe opracowanie na podstawie dotychczasowych wyników badań algorytmów wykorzystania wybranych metod głębokiego uczenia do wykrywania obiektów topograficznych BDOT10k wybranych klas kategorii Sieć uzbrojenia terenu (klasy SULN i SUPRZ).
c. Opracowanie zawierające wyniki badań nad skutecznością detekcji obiektów dla klas Zabudowa (PTZB), Teren komunikacyjny (PTKM), Plac (PTPL) i Inny teren niezabudowany (PTNZ) z użyciem wybranych metod głębokiego uczenia. W opracowaniu wskazany zostanie ostateczny algorytm dla każdej z powyższych klas uzyskujący najwyższą skuteczność przy przyjętych założeniach.
d. Zbiór danych treningowych dla obiektów klas Zabudowa (PTZB), Teren komunikacyjny (PTKM), Plac (PTPL) i Inny teren niezabudowany (PTNZ). Dane geoinformatyczne zostaną przygotowane dla wybranej dla każdej klasy metody uczenia głębokiego. Posłużą one do wytrenowania docelowego modelu detekcji.
e. Wstępnie wytrenowane modele detekcji dla obiektów Zabudowa (PTZB), Teren komunikacyjny (PTKM), Plac (PTPL) i Inny teren niezabudowany (PTNZ).
f. Docelowy zbiór danych testowych (po 5 dla każdej klasy) do weryfikacji skuteczności detekcji obiektów klas Zabudowa (PTZB), Teren komunikacyjny (PTKM), Plac (PTPL) i Inny teren niezabudowany (PTNZ) dla weryfikacji opracowanych modeli. Każdy zestaw dotyczy obszaru o powierzchni 20km2 i w zależności od wybranego modelu detekcji zawiera ortofotomapę, oraz opcjonalnie kanały generowane na podstawie chmur punktów i kanał podczerwony z CIR.
g. Docelowy zbiór danych treningowych, uwzględniający zmiany w wybranych kanałach, dla obiektów klas Budynki (BUBD) i Inne budowle (BUIB). Dane geoinformatyczne zostaną przygotowane niezależnie dla wybranej dla każdej klasy metody uczenia głębokiego. Dane geoinformatyczne zostaną przygotowane niezależnie dla wybranej dla każdej klasy metody uczenia głębokiego. Posłużą one do wytrenowania poprawionego modelu detekcji .
h. Docelowe (poprawiona skuteczność) modele detekcji dla obiektów klas Budynki (BUBD) i Inne budowle (BUIB).
i. Docelowy zbiór danych testowych (po 5 dla każdej klasy) do weryfikacji skuteczności detekcji obiektów klas Budynki (BUBD) i Inne budowle (BUIB) za pomocą wytrenowanych modeli. Każdy zestaw dotyczy obszaru o powierzchni 20km2 i w zależności od wybranego modelu detekcji zawiera ortofotomapę oraz opcjonalnie kanały generowane na podstawie chmur punktów i kanał podczerwony z CIR.
1. Główne zadania oraz prace badawczo-rozwojowe realizowane na stanowisku Ekspert naukowo-badawczy ds. przetwarzania obrazów z wykorzystaniem ML/DL:
a. planowanie, wykonywanie oraz walidację wszystkich zleconych prac badawczych,
b. zaprojektowanie modeli detekcyjnych,
c. wybór i walidacja metod detekcji obiektów na obrazach cyfrowych,
d. opracowanie i dobór metod segmentacji instancji dla procesu detekcji,
e. projektowanie reguł wnioskowania,
f. trenowanie i walidacja modeli w środowisku freamworka testowego.
2. Zakres przewidywanego obciążenia:
a. Łączne zaangażowanie na rzecz projektu na osobę:
i. Faza III – 2026.09.01 – 2027.03.31 – 455 roboczogodzin,
b. Zakłada się, że średniomiesięczne obciążenie związane z realizowaną funkcją wniesienie 65 roboczogodzin miesięcznie.
3. Realne obciążenie w każdym miesiącu będzie wynikało ze zleceń przekazanych przez Kierownika Zarządzającego Projektem w zakresie zadań określonych w pkt 2 ppkt 1.
4. Rozliczanie wykonanych zadań będzie odbywało się po wykonaniu dzieła, poprzez potwierdzenie przez Kierownika Zarządzającego Projektem zrealizowanej ilości roboczogodzin potwierdzonych kartą czasu pracy, która będzie podstawą do wystawienia rachunku za wykonanie dzieła oraz odbiór dzieła przez przedstawiciela Zamawiającego.
5. Po zakończeniu wykonania prac skutkujących opracowaniem dzieła w zakresie w/w usługi, Zamawiający i Wykonawca dokonają odbioru dzieła w oparciu o obustronnie podpisany protokół odbioru. W przypadku niezrealizowania lub niewłaściwego zrealizowania dzieła przez Wykonawcę, Zamawiający nie dokona odbioru dzieła, a Wykonawcy nie będzie przysługiwało należne wynagrodzenia.
6. Każdorazowo po realizacji dzieła, Wykonawca przeniesie na Zamawiającego autorskie prawa majątkowe w zakresie wykonanego i rozliczonego dzieła.
7. Osoba pełniąca wskazaną funkcję podlegać będzie bezpośrednio Kierownikowi Zarządzającemu Projektem.
Okres gwarancji: zgodnie z treścią Zapytania ofertowego
Miejsce realizacji
Kraj: Polska, Województwo: zachodniopomorskie, Powiat: Szczecin, Gmina: Szczecin, Miejscowość: Szczecin
PTFE.23.29-IZ.00-0000/00 - INFOSTRATEG V
ZAPYTANIE OFERTOWE
NR ZO011-GT-2026-INFOSTRATEGV
Zapytanie ofertowe dotyczące wyboru wykonawcy usługi badawczo-rozwojowej na stanowisku Ekspert naukowo-badawczy ds. przetwarzania obrazów z wykorzystaniem ML/DL – Faza III (umowa o dzieło), w ramach projektu pt.: „Prace badawczo-rozwojowe nad opracowaniem metod automatycznej detekcji obiektów topograficznych z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego” (nr projektu: INFOSTRATEG5/0009/2023).
Projekt współfinansowany ze środków Strategicznego Programu Badań Naukowych i Prac Rozwojowych „Zaawansowane technologie informacyjne, telekomunikacyjne i mechatroniczne” – INFOSTRATEG, w ramach Konkurs Infostrateg V organizowanego przez Narodowego Centrum Badań i Rozwoju.
Postepowanie niniejsze toczy się w trybie zapytania ofertowego, z zachowaniem zasady uczciwej konkurencji i równego traktowania Wykonawców. Do niniejszego zapytania ofertowego nie stosuje się przepisów ustawy z dnia 29 stycznia 2004. Prawo zamówień publicznych (tekst jedn.: Dz.U. z 2017 poz. 1579 z późn. zm. ze zm.).
IV. OPIS PRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA
Przedmiotem zamówienia jest usługa badawczo-rozwojowa na stanowisku Ekspert naukowo-badawczy ds. przetwarzania obrazów z wykorzystaniem ML/DL – Faza III, w oparciu o umowę o dzieło, podpisaną w ramach realizowanego projektu. Usługa obejmuje wykonanie następujących dzieł:
a. Docelowe opracowanie na podstawie dotychczasowych wyników badań algorytmów wykorzystania wybranych metod głębokiego uczenia do wykrywania obiektów topograficznych BDOT10k wybranych klas kategorii Pokrycie terenu (klasy PTWP, PTZB, PTLZ, PTRK, PTUT, PTTR, PTKM, PTGN, PTPL, PTSO, PTWZ, PTNZ).
b. Docelowe opracowanie na podstawie dotychczasowych wyników badań algorytmów wykorzystania wybranych metod głębokiego uczenia do wykrywania obiektów topograficznych BDOT10k wybranych klas kategorii Sieć uzbrojenia terenu (klasy SULN i SUPRZ).
c. Opracowanie zawierające wyniki badań nad skutecznością detekcji obiektów dla klas Zabudowa (PTZB), Teren komunikacyjny (PTKM), Plac (PTPL) i Inny teren niezabudowany (PTNZ) z użyciem wybranych metod głębokiego uczenia. W opracowaniu wskazany zostanie ostateczny algorytm dla każdej z powyższych klas uzyskujący najwyższą skuteczność przy przyjętych założeniach.
d. Zbiór danych treningowych dla obiektów klas Zabudowa (PTZB), Teren komunikacyjny (PTKM), Plac (PTPL) i Inny teren niezabudowany (PTNZ). Dane geoinformatyczne zostaną przygotowane dla wybranej dla każdej klasy metody uczenia głębokiego. Posłużą one do wytrenowania docelowego modelu detekcji.
e. Wstępnie wytrenowane modele detekcji dla obiektów Zabudowa (PTZB), Teren komunikacyjny (PTKM), Plac (PTPL) i Inny teren niezabudowany (PTNZ).
f. Docelowy zbiór danych testowych (po 5 dla każdej klasy) do weryfikacji skuteczności detekcji obiektów klas Zabudowa (PTZB), Teren komunikacyjny (PTKM), Plac (PTPL) i Inny teren niezabudowany (PTNZ) dla weryfikacji opracowanych modeli. Każdy zestaw dotyczy obszaru o powierzchni 20km2 i w zależności od wybranego modelu detekcji zawiera ortofotomapę, oraz opcjonalnie kanały generowane na podstawie chmur punktów i kanał podczerwony z CIR.
g. Docelowy zbiór danych treningowych, uwzględniający zmiany w wybranych kanałach, dla obiektów klas Budynki (BUBD) i Inne budowle (BUIB). Dane geoinformatyczne zostaną przygotowane niezależnie dla wybranej dla każdej klasy metody uczenia głębokiego. Dane geoinformatyczne zostaną przygotowane niezależnie dla wybranej dla każdej klasy metody uczenia głębokiego. Posłużą one do wytrenowania poprawionego modelu detekcji .
h. Docelowe (poprawiona skuteczność) modele detekcji dla obiektów klas Budynki (BUBD) i Inne budowle (BUIB).
i. Docelowy zbiór danych testowych (po 5 dla każdej klasy) do weryfikacji skuteczności detekcji obiektów klas Budynki (BUBD) i Inne budowle (BUIB) za pomocą wytrenowanych modeli. Każdy zestaw dotyczy obszaru o powierzchni 20km2 i w zależności od wybranego modelu detekcji zawiera ortofotomapę oraz opcjonalnie kanały generowane na podstawie chmur punktów i kanał podczerwony z CIR.
1. Główne zadania oraz prace badawczo-rozwojowe realizowane na stanowisku Ekspert naukowo-badawczy ds. przetwarzania obrazów z wykorzystaniem ML/DL:
a. planowanie, wykonywanie oraz walidację wszystkich zleconych prac badawczych,
b. zaprojektowanie modeli detekcyjnych,
c. wybór i walidacja metod detekcji obiektów na obrazach cyfrowych,
d. opracowanie i dobór metod segmentacji instancji dla procesu detekcji,
e. projektowanie reguł wnioskowania,
f. trenowanie i walidacja modeli w środowisku freamworka testowego.
2. Zakres przewidywanego obciążenia:
a. Łączne zaangażowanie na rzecz projektu na osobę:
i. Faza III – 2026.09.01 – 2027.03.31 – 455 roboczogodzin,
b. Zakłada się, że średniomiesięczne obciążenie związane z realizowaną funkcją wniesienie 65 roboczogodzin miesięcznie.
3. Realne obciążenie w każdym miesiącu będzie wynikało ze zleceń przekazanych przez Kierownika Zarządzającego Projektem w zakresie zadań określonych w pkt 2 ppkt 1.
4. Rozliczanie wykonanych zadań będzie odbywało się po wykonaniu dzieła, poprzez potwierdzenie przez Kierownika Zarządzającego Projektem zrealizowanej ilości roboczogodzin potwierdzonych kartą czasu pracy, która będzie podstawą do wystawienia rachunku za wykonanie dzieła oraz odbiór dzieła przez przedstawiciela Zamawiającego.
5. Po zakończeniu wykonania prac skutkujących opracowaniem dzieła w zakresie w/w usługi, Zamawiający i Wykonawca dokonają odbioru dzieła w oparciu o obustronnie podpisany protokół odbioru. W przypadku niezrealizowania lub niewłaściwego zrealizowania dzieła przez Wykonawcę, Zamawiający nie dokona odbioru dzieła, a Wykonawcy nie będzie przysługiwało należne wynagrodzenia.
6. Każdorazowo po realizacji dzieła, Wykonawca przeniesie na Zamawiającego autorskie prawa majątkowe w zakresie wykonanego i rozliczonego dzieła.
7. Osoba pełniąca wskazaną funkcję podlegać będzie bezpośrednio Kierownikowi Zarządzającemu Projektem.
Okres gwarancji: zgodnie z treścią Zapytania ofertowego
Miejsce realizacji
Kraj: Polska, Województwo: zachodniopomorskie, Powiat: Szczecin, Gmina: Szczecin, Miejscowość: Szczecin
Time limit for receipt of tenders
2026-09-09 21:59:59.0
Location
Kraj: Polska, Województwo: zachodniopomorskie, Powiat: Szczecin, Gmina: Szczecin, Miejscowość: Szczecin
Category assortment
Consultancy
Buyer details
GISPRO TECHNOLOGIES SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
aleje Wyzwolenia 70
71-506 Szczecin
Województwo: zachodniopomorskie
Kraj: Polska
NIP: 9552555752
aleje Wyzwolenia 70
71-506 Szczecin
Województwo: zachodniopomorskie
Kraj: Polska
NIP: 9552555752
