*.项目背景

在当前经济发展的大格局下，低空经济作为新兴的经济形态，正展现出巨大的发展潜力。随着科技的飞速进步，无人机技术已广泛渗透到众多行业领域，尤其在国土、林业、水利、环保、应急等都有强烈的应用需求，为了更好的推进无人机技术的应用，本项目现征集无人机算法方案。

*.算法场景与要求

*.*耕地保护

*.*.*地物识别算法

需求：利用无人机影像，精准识别耕地范围内各类地物。

实现目标及内容：准确区分农作物种类、生长状态，识别违规建设、硬化地面、“非粮化” 行为（如种树、挖塘等），识别准确率不低于 **%，为耕地合理利用监管提供数据支撑。

*.*.*变化监测算法

需求：对耕地进行多期影像数据处理分析。

实现目标及内容：快速捕捉耕地范围内地表变化图斑，建立历史影像数据库，实现耕地动态变化的实时监测与预警，及时发现耕地非法占用、用途变更等情况。

*.*执法监管

*.*.*目标追踪算法

需求：在复杂环境下对执法目标进行追踪。

实现目标及内容：针对非法采矿设备、违规作业车辆等执法目标，实现实时追踪，确保目标不丢失，追踪精度误差控制在极小范围，辅助执法人员高效定位目标。

*.*.*行为分析算法

需求：分析监测区域内人员、车辆行为。

实现目标及内容：自动识别人员、车辆的异常行为，如闯入限制区域、异常聚集等，并及时发出警报，提升执法监管的及时性和主动性。

*.*林业保护

*.*.*树种识别算法

需求：识别林区内不同树种。

实现目标及内容：准确区分林区内的各种树种，树种识别准确率不低于 **%，为森林资源清查、生态保护规划提供基础数据。

*.*.*森林健康评估算法

需求：评估树木健康状况。

实现目标及内容：依据无人机采集的数据，判断树木是否遭受病虫害侵袭、是否存在营养不良等情况，提前预警森林健康风险。

*.*林业防火

*.*.*火源探测算法

需求：快速探测林区火源。

实现目标及内容：结合无人机搭载的可见光相机，远距离快速定位林区内的明火、暗火，定位精度达到行业领先水平，确保火情早发现。

*.*.*火势蔓延预测算法

需求：预测火势发展趋势。

实现目标及内容：综合林区地形、植被分布、气象数据等信息，实时预测火势蔓延方向和速度，为林业防火指挥、救援力量部署提供科学依据。

*.*松材线虫病防治

*.*.*松树识别算法

需求：精准识别松树。

实现目标及内容：在林区树木中准确辨别松树，识别准确率不低于 **%，为松材线虫病监测划定目标范围。

*.*.*病虫害特征提取算法

需求：分析松树受病害特征。

实现目标及内容：通过分析无人机影像数据，提取松树受松材线虫病侵害的特征，如针叶变色、树冠枯萎等，实现早期病虫害的精准监测与预警，及时采取防治措施。

*.供应商需要具备的条件

*.*供应商应为中华人民共和国境内法律上和财务上独立的法人或依法登记注册的非法人组织，合法运作并独立于采购人和采购代理机构。

*.*供应商自****年*月*日至今具有同类案例业绩【同类业绩指：无人机算法服务类】

须同时提供：（*）合同关键页；（*）合同对应的采购订单或结算文件或发票或【其他有效证明文件】，前述证明材料（发票除外）须加盖甲方公章或部门章或合同章或业务章。

*.方案呈现要求

*.*.技术指标与测试报告

Ø提供准确率、检测速度等量化数据（如耕地识别准确率≥**%，单图处理耗时≤* 秒）。

Ø附第三方或内部测试报告，标注复杂环境（如阴天、山区）下的误漏检率。

*.*数据集与训练成果

Ø展示标注数据集规模（如**万+张影像、*万+样本）及多场景覆盖度（不同季节/地形数据）。

Ø提供训练曲线（损失函数、准确率提升趋势）或特征可视化结果（如病虫害热力图）。

*.*场景实测与案例

Ø提供飞行实测报告：含飞行高度、速度、实测结果（如***米高度识别*㎡耕地变化）。

Ø列举历史案例：如某林区用该算法提前*个月发现疫情，附客户验收结论或效率对比数据。

*.*实时演示系统

Ø提供离线演示平台：上传测试影像一键输出分析结果（如图斑标注、火源定位）。

*.*企业简介

包括企业基本情况、合作供应商情况、研发能力情况、算法相关软著、专利、获奖情况等体现供应商综合实力情况。

*.发布公告的媒介

本次征集公告在中国铁塔在线商务平台(***.*****.***.**)、浙江中通通信有限公司电子招投标平台（*****://****.***********.**）、中国招标投标公共服务平台（****://***.*************.***）上发布，其他媒介转载无效。

*.递交要求及联系方式

*.*资料递交时间:电子材料截止递交时间为****年*月**日**时**分，逾期发送不予接收。

*.*联系人:祝先生。

*.*联系电话:***********

*.*资料接收邮箱:******@*************.**

中国铁塔股份有限公司浙江省分公司

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