PEDIDO DE ESCLARECIMENTOS

"Questionamento 01:

Referente ao ITEM 2.1.2.1 é exigido o seguinte trecho: "O gerenciador de porta de rede deve suportar até 32 leitores,incluindo leitores ligados a unidades de controle local." Entendemos que fornecer uma solução que trabalhe com 16 leitores, porém fornecendo o quantitativo necessário para funcionamento da solução final, não ocasionaria perda técnica no projeto, exemplo fornecer duas controladoras para controlar até 32 leitores. Está correto nosso entendimento?

Resposta - Sim esta correto seu entendimento,  desde que atenda o mínimo de portas de rede solicitadas.

Questionamento 02:

No exigido "O SCA deverá ter interface via protocolo Bacnet com o SDAI para receber sinal de Incêndio liberando todas as portas e catracas controladas que existirem no empreendimento" Entendemos que essa interface Bacnet é substituído desde que seja fornecida uma solução com uma tecnologia prevista para tal emergência. Em resumo uma solução que possua botões de emergência para abertura de todas as portas em caso de incidentes dentro da plataforma de software de acesso fornecido. Sendo por resumo uma solução mais robusta, por funcionar em diversos tipos de incidentes não se limitando somente a incêndio. Está correto nosso entendimento?

PEDIDO DE ESCLARECIMENTOS

"Questionamento 01:

Referente ao ITEM 2.3 da PLANILHA ORÇAMENTARIA 3.2 é correto afirmar que o valor referência para “Câmeras TIPO 02 - DOME INT IR. Fornecimento e instalação” por R$ 93,99 (Noventa e Três Reais e Noventa e Nove Centavos) se trata de um erro de digitação, pois o valor é inexequível para fornecer e instalar uma câmera dome interna com tecnologia IR. Está correto nosso entendimento?

Resposta - Não está correto, entendemos que o valor do certame licitado é global e os valores dos itens são parâmetros para nossa planilha de custos. 

Questionamento 02:

Com base no questionamento 01, entendemos que os valores de referência apresentados na PLANILHA ORÇAMENTARIA 3.2 são meras referencias, sendo o montante como um todo podendo fechar em um valor acima do apresentando como total no ITEM 3.1 R$ 4.933.106,23 (Quatro milhões novecentos e trinta e três mil e cento e seis reais e vinte e três centavos). Está correto nosso entendimento?

Questionamento 03:

Referente ao exigido Todas as câmeras descritas abaixo deverão possuir: “Sistemas de coordenadas geográficas” - Deve possuir recurso integrado de sistema de coordenadas atendendo ao padrão WGS 84 (World Geodetic System), que é uma descrição do sistema de coordenadas esféricas do mundo e é utilizado em muitos padrões. Este recurso será utilizado para localizar e rastrear um objeto detectado na cena da câmera e tornar visível sua localização e trajetória em um mapa como a planta da nova sede da ALERJ” Entendemos que tal funcionalidade, não é exatamente uma tecnologia embarcada nas câmeras e sim no software de gerenciamento (VMS + Câmeras) sendo a ideia deste item o seguinte: conseguir colocar o mapa da ALERJ, georreferenciar todas as câmeras e onde acontecer um evento de alarme, seja de qualquer tipo, obtermos um pop-up em tempo real no mapa, podendo obter mais detalhes ao clicar e monitorar este canal. Em nosso entendimento vamos estar entregando uma solução técnica final do mesmo nível ou superior ao exigido, sem trazer ônus ao edital. Está correto nosso entendimento?  

Questionamento 04:

Referente ao exigido: A Câmera deve possuir recurso integrado de Inteligência Artificial baseado em Histogram of oriented Gaussians (HoG) com tecnologia Machine Learning ou Deep Learming que permita a identificação permanente de objetos na cena, mesmo que estejam estáticos e/ou em movimento em uma cena. Deve possibilitar a classificação de pelo menos 16 objetos diferentes e simultaneamente na cena com o armazenamento interno de 2000 ou mais arquivos de imagens de exemplos “positivos” ou “negativos”. Em nosso entendimento, quando estamos falando de objetos diferentes, se trata de pessoas, veículos etc. Sendo um cenário que tenha 16 pessoas na imagem a câmera consiga identificar as 16 faces de forma simultânea e classificar como humano, sempre aprendendo com os erros de “falso positivo” assim por si fazendo o deep learning. Está correto nosso entendimento?