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Abgelaufen Öffentliche Ausschreibung (national) · veröffentlicht am 22.09.2025

KI-gestützte Individualerkennung von CITES Anhang A-Arten als Kennzeichnungsmethode

Auftraggeber: Bundesamt für Naturschutz · Bonn

Bundesamt für Naturschutz hat einen Auftrag für „KI-gestützte Individualerkennung von CITES Anhang A-Arten als Kennzeichnungsmethode“ in Bonn ausgeschrieben. Die Angebotsfrist endete am 31.10.2025. Bisher kein Ergebnis gefunden.

Die Angebotsfrist endete am 31.10.2025, 12:00 Uhr. Frist abgelaufen

Wir haben bisher kein Ergebnis zu diesem Verfahren gefunden. Bei nationalen Verfahren wird es oft gar nicht oder ohne Bezug zur Ausschreibung veröffentlicht. Auskunft gibt die Vergabestelle.

Wer folgt, bekommt morgens eine E-Mail, sobald ein Ergebnis oder eine Änderung veröffentlicht ist.

Angaben in Kürze

Aus den Feldern, ohne KI
Was
KI-gestützte Individualerkennung von CITES Anhang A-Arten als Kennzeichnungsmethode
Wo
Bonn, Nordrhein-Westfalen
Bis wann
Angebotsfrist 31.10.2025, 12:00 Uhr
Wer kann anbieten
Jedes Unternehmen, das die Anforderungen der Vergabeunterlagen erfüllt.

Automatisch aus den Feldern der Bekanntmachung vom 22.09.2025, ohne KI. Maßgeblich ist die Bekanntmachung. Original lesen ↗ · Fehler melden

Leistungsumfang

Beschreibung laut Bekanntmachung

Aufgrund der geltenden gesetzlichen Regularien ist eine individuelle Kennzeichnung lebender Exemplare für die Haltung und den Handel mit geschützten Arten obligatorisch. Als Kennzeichnungsmethode für Reptilien ist in Deutschland gemäß Bundesartenschutzverordnung neben Transpondern, die individuelle fotografische Dokumentation vorgesehen. Aufgrund der gegebenen rechtlichen Bedingungen und natürlichen Artspezifischen Begebenheiten findet die Fotodokumentation als Kennzeichnungsmethode eine breite Anwendung. Die Fotodokumentation basiert auf dem Prinzip, dass jedes Tier einer Art individuelle charakteristische Körpermerkmale wie natürliche (Farb-)Muster oder Schuppenanordnungen hat. Diese Merkmale verändern sich im Laufe des Lebens nur wenig oder vorhersagbar, wodurch sie eine dauerhafte individuelle Erkennung ermöglichen. Im Artenschutzvollzug muss derzeit die Überprüfung der …

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Aufgrund der geltenden gesetzlichen Regularien ist eine individuelle Kennzeichnung lebender Exemplare für die Haltung und den Handel mit geschützten Arten obligatorisch. Als Kennzeichnungsmethode für Reptilien ist in Deutschland gemäß Bundesartenschutzverordnung neben Transpondern, die individuelle fotografische Dokumentation vorgesehen. Aufgrund der gegebenen rechtlichen Bedingungen und natürlichen Artspezifischen Begebenheiten findet die Fotodokumentation als Kennzeichnungsmethode eine breite Anwendung. Die Fotodokumentation basiert auf dem Prinzip, dass jedes Tier einer Art individuelle charakteristische Körpermerkmale wie natürliche (Farb-)Muster oder Schuppenanordnungen hat. Diese Merkmale verändern sich im Laufe des Lebens nur wenig oder vorhersagbar, wodurch sie eine dauerhafte individuelle Erkennung ermöglichen. Im Artenschutzvollzug muss derzeit die Überprüfung der Fotodokumentation durch einen manuellen, visuellen Abgleich der Bilder durchgeführt werden. In der angewandten wissenschaftlichen Forschung ist der Einsatz automatisierter Fotoidentifikationssoftware zur Unterscheidung von Individuen einer Tierart für viele Arten bereits etabliert worden. Das Ziel des Vorhabens ist die Erprobung einer KI-Methode, die in der Lage ist, ausgewählte Reptilienarten des Anhang A-Arten der VO (EG) Nr. 338/97 auf Basis KI-gestützter Bilderken-nung anhand ihrer individuellen Muster als Individuum zu klassifizieren. Neben der Erprobung ist eine technische Dokumentation anzufertigen.

Erfüllungsort

Ort
nicht angegeben
Kreis
Bonn (Sitz des Auftraggebers, kein Ort in der Bekanntmachung)

Verlauf

  1. 22.09.2025 Ausschreibung veröffentlicht
Quellen Bekanntmachung auf oeffentlichevergabe.de ↗ Vergabeunterlagen auf evergabe-online.de ↗ Daten: Bekanntmachungsservice, Lizenz CC0. Namen und persönliche Kontaktdaten von Ansprechpersonen entfernen wir automatisch. Ist uns etwas entgangen? Fehler melden

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