USAGR蓄电池MF40-12 12V系列产品说明

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澳克赛斯蓄电池介绍, 免维护：采用独特的气体再化合技术（GAS RECOMBINATION）。不必定期补液维护,减少用户使用的后顾之忧。2, 可靠性高：采用自动开启,关闭的阀（VRLA）,防止外部气体被吸入蓄电池内部,而破坏电厂性能,同时可防止因充电等产生的气体造成内压异常使奥科松蓄电池遭到破坏。全密封电厂在正常浮充下不会有电解液及酸雾排出,对人体。3, 使用寿命长：在20℃环境下,NP系列小型密封蓄电池浮充可达1-3年,NP系列固定型密封蓄电池浮充寿命可达3-5年。4, 自放电率低：采用的铅钙多元合金,降低了蓄电池的自放电率,在20℃的环境温度下,M·SUN蓄电池在6个月内不必补充电能即可使用。5, 适应环境能力强：可在-20℃— 50℃的环境温度下使用,使用于沙漠,高原性气候。可用于防爆区的特殊电源。6, 绿色无污染：奥科松蓄电池房不需要用耐酸防腐措施,可与电子仪器设备同置一室。7, 全新FML系列铅酸UPS蓄电池具有更长的使用寿命及深循环特性：采用铅锡多元素特殊正极合金,比传统的铅 耐腐性更强,循环寿命更优越。优化栅格放射形设计,具有更强的输出功率。独特的铅膏配方及制造工艺。充分利于4BS的形成,确保调查具有较长的浮充使用寿命。添加剂的合理使用。使PCL（容量早期损失）得以更好的解决。全新的顶部和侧位连接方式,方便用户以各种方式连接代词,铜芯镀银端子及特别设计 电器性能。

澳克赛斯蓄电池

一、寿命长，基本上是铅酸电池的一倍以上：1、阻止正极脱落，由于采用纳米级气象级高导多聚硅酸盐电解质，有机物与无机酸共同起作用，无机硅晶提高了正极板表面的压力，阻止正极活性物质的软化脱落，从而进一步延长电池的使用寿命。所以12V系列硅能电池设计寿命为15年（25℃）；2V系列硅能电池设计寿命为15～20年（25℃）。2、板栅更耐腐蚀，采用重型多元银合金，使板栅耐腐蚀性更好，使寿命更长；3、气体复合效率高，水耗少，由于采用重型银元素的多元合金和由于采用纳米级气象级高导多聚硅酸盐电解质，大幅度降低合金电阻，提高了氢的过电位，达到极小的气化速率，更高气体复合效率，使寿命更长。4、极化减小，硅能电池的特殊工艺过程所采用的材料和配方形成多微孔结构的电极。增加了表面积和电极与电解质的反应界面。并由此降低了电极的电流密度，减小了电极的极化，提高了电极的活性物质利用率。增加了电池放电电压和输出功率，从而有效地提高了电池性能，并且延长了电池的使用寿命。5、内阻更小，由于采用重型多元银合金和纳米级气象级高导多聚硅酸盐电解质，大幅度降低了30%的电池内电阻，使寿命更长。6、增加电池酸量，防止电液分层，阻止极板支晶短路，确保电池使用寿命长。

USAGR蓄电池MF40-12 12V系列产品说明

本文首先总结了计算机视觉领域的重要关键技术以及典型算法模型，随后介绍了这些技术在通信工程领域内设备安装、施工验收、三维测量以及天面核查等四种典型场景下的应用方案及实施效果，上述应用实践将为在通信工程行业构建数字孪生网络提供有益探索。

1 引言

计算机视觉（Computer Vision， CV）是指用计算机来模拟人的视觉系统，实现人的视觉功能，以适应、理解外界环境和控制自身的运动。数据、算力和模型是计算机视觉行业发展的三大基石。2000年之后，数据量的上涨、运算力的提升和深度学习算法的出现促进了计算机视觉行业的迅猛发展。

随着高性能智能终端的普及以及影像采集设备成本的下降，通信行业逐渐在勘察、施工、优化和运维等领域累积了大量非结构化的图像数据；同时，图像处理器（Graphics Processing Unit，GPU）的便利应用也为开展高强度并行计算提供了算力基础。

本文首先总结了计算机视觉领域的重要关键技术以及典型算法模型，随后介绍了这些技术在通信工程领域内设备安装、施工验收、三维测量以及天面核查等几种典型场景下的技术方案，并提供了所属应用的实施效果。

2 计算机视觉领域的关键技术

2．1重要关键技术

计算机视觉领域一般包括如下五类关键技术。

（1）图像分类

图像分类主要研究内容是对图像进行特征描述。通常，图像分类算法通过手工特征或者特征学习方法对整个图像进行全局描述，并依据图像特征图的不同语义信息进行分类，该技术广泛应用于人脸识别、手写文件或印刷识别、车辆识别等场景。常用的图像分类模型包括：AlexNet［1］、VGG［2］、ResNet［3］、InceptionV4、MobileNetV3［4］、ShuffleNet等。

（2）目标检测

作为计算机视觉的一个重要分支，目标检测的任务是在一幅图像或视频中找到目标类别以及目标位置。与图像分类不同，目标检测侧重于物体搜索，被检测目标必须有固定的形状和轮廓；而图像分类可以是任意目标包括物体、属性和场景等。目标检测已在人脸识别和自动驾驶领域取得了非常显著的效果，经典的检测模型有YOLOV3、SSD［t5］和Faster RCNN［6］。

（3）图像分割

图像分割指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合，也被称作超像素）的过程。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易理解和分析。图像语义分割是一个像素级别的物体识别，即每个像素点都要判断它的类别。USAGR蓄电池MF40-12 12V系列产品说明Mask R－CNN［7］就是一种经典的实力分割网络。