SZSTK蓄电池NP12-38AH 12V系列说明及参数 视频
使用注意事项：
(1)非人士不得打开蓄电池，以免危险，如不慎电池壳破裂，接触到硫酸，请用大量清水冲洗，必要时请就医。(2)使用多个电池时，要注意电池间的连线正确无误，注意不要短路。(3)使用过程中应避免强烈震动或机械损伤(4)使用上、下带有通气孔的电池容器以便散热。(5)请不要让雨水淋到蓄电池，或者将电池浸入水中。(6)电池的清扫请用尽量拧干的湿抹布进行，请不要使用干布或掸子等，请勿使用化学清洗剂清洗电池。(7)请勿在同箱中混用容量不同，新旧不同，厂家不同的电池。
售后服务承诺：
1． 严格按照"产品’三包’服务范围"和"售后服务承诺"对客户进行服务（详细请索取说明书）；2． 对售出的电池我们建立《顾客档案》，实行跟踪服务。3． 电池售出后，实行随时电话跟踪，并执行每年至少一次的巡检（铅酸系列、胶体系列），并向用户说明蓄电池目前使用状况，使之放心使用。4． 我们的宗旨:发生顾客投诉时及时提供解决方案。包括现场恢复方案及退货处理方案，直到顾客满意。宗旨是用户使用金科华宇蓄电池无之忧。5． 正常情况下，退回电池在到货两周内出具检测报告，确属我公司原因我司承担责任；非我公司电池原因，我们出具相应报告，对顾客的使用加以指导。
蓄电池性能的优越性：1.内部为凝胶电解质，无游离电解液存在。在强充情况下，不会出现渗漏电解液现象。2.电解质约有20％容馀份量，因此在高温操作或过量充电时仍极为可靠，电池不会产生“干化”现象。电池的高低温度范围较宽。3. 采用高灵敏低压单向气阀，能保证及时排放过压气体。电池不会出现渗漏或鼓胀的现象。电池完成密封，不需要特殊通风设备。4.2V单体已达标称容量 （2500Ah），所以电池均匀性很好，允许不同容量，什致不同生产年份的新旧电池进行串，并联混合使用。电池组相互间不会产生“环流”现象。5.胶体电 解质上下浓度一致，不会产生酸分层现象。因此反应均匀，在高倍率放电情况下，极板不会变型而导致内部短路。6.因此可造成高柱状型电池，占地面积小（如 3000Ah/48V电池组占地仅2.9平米）。200Ah-1500Ah单元有竖放式/卧放式可供选择。7.电解质的浓度低，为1.24Kg/L，因此 电池使用寿命较长，在常温20下达1820年。内部有深度放电保机制，深放电后的电池仍能联接在负载上。在四周内充电也无损电池的性能。经充电后很快恢复 电池的标称容量，也不会影响电池的寿命。
骆俊蓄电池内部失水的原因：铅酸蓄电池失水会导致电解液比重增高、导致电池正极栅板的腐 蚀，使电池的活性物质减少，从而使电池的容量降低而失效。铅酸山特蓄电池密封的难点就是充电时水的电解。当充电达到一定电压时（一般在2.30V单体以 上）在蓄电池的正极上放出氧气，负极上放出*气，产生电解液水分的流失。因此必须严格控制充电电压，不能过充电，造成蓄电池失水。根据实际测试情况，出现 蓄电池故障基站中大部分电池都存在电池失水问题，分析原因是由于蓄电池厂家对于安全阀的控制也存在一定问题。目前规定的安全阀开启压力是15Kpa以 上，而实际运行中由于同一品牌普遍出现山特蓄电池失水，所以对山特蓄电池安全阀的控制压力，不得不进行认真研究。建议同厂家积极联络，并对目前安全阀开启 压力进行测试，以甄别失水原因
SZSTK蓄电池NP12-38AH 12V系列说明及参数 视频
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。Mask R－CNN［7］就是一种经典的实力分割网络。
（4）场景文字识别
场景文字识别分为两部分，首先通过目标检测检测出目标区域，然后通过CRNN－CTC模型将网络特征转为文字序列。场景文字识别广泛应用于路牌识别、车牌检测等领域。