风帆蓄电池6-GFM-250 12V200AH 免维护通信UPS储能型
风帆有限责任公司隶属于中国船舶重工集团公司。中船重工为国资委领导下的大型造船企业，连续多年入选世界 500强榜单。风帆前身保定蓄电池厂始建于 1958 年，是一五期间国家 156 个重点建设项目之一。风帆股份（600482）2004年在上海证交所挂牌上市。公司主营产品为各类铅酸蓄电池，2018 年公司营业收入逾 15亿美元。是宝马，奔驰，沃达丰，施耐德等公司的全球重要合作伙伴。
风帆拥有 60 年蓄电池研发和生产经验，依托的技术中心，从 20 世纪 90年代开始风帆在国内率先开始了阀控密封铅酸蓄电池的研发，先后引进美国 JBI和日本同行业先进的技术，并与国内高校与科研院所展开了积极合作。风帆已经拥有了一支高素质的研发队伍，能够根据客户的要求研制各种性能要求的蓄电池。公司始终奉行“为顾客提供满意的产品和服务是风帆人的天职”的质量方针，拥有先进的检测设备和的检测手段，全面实施IS09001 质量管理体系，贯彻以顾客为关注焦点，对产品生产的全过程实施有效的质量控制，建立了一个能够提供使顾客满意的产品并持续改进的质量管理体系。
风帆有限责任公司（简称风帆公司，下简称公司）直属中国船舶集团有限公司,前身保定蓄电池厂始建于1958年，是“一五”期间国家156个重点建设项目之一。2000年6月设立风帆股份有限公司，2004年7月“风帆股份”A股（SH600482）在上海证交所上市。2016年5月中船重工完成风帆股份重大资本重组，设立中国船舶重工集团动力股份有限公司（简称“中国动力”）。原风帆股份全部资产、人员转入风帆有限责任公司，系“中国动力”子公司，注册资本金128347.13万元，2018年完成与山东淄博481厂整合，生产基地分布于保定、唐山、淄博和扬州。公司整合推进“风帆”“火炬”双品牌战略，主营业务为起动用、牵引用、工业用铅酸蓄电池、特种材料制品以及消费型、动力型锂离子电池，整体具备约2500万只铅蓄电池（含500万只AGM、EFB电池）年生产能力，是一汽大众、一汽奥迪、上海大众、上海通用、北京现代、东风汽车等国内各大汽车主机厂的常年合作伙伴，奔驰、宝马配套AGM电池国内首批供应商，汽车起动电池配套市场占有率20%左右、牵引用蓄电池市场占有率30%以上，产品出口30多个国家和地区，连续多年跻身于“中国汽车零部件企业”。
公司一直承担着国家特种起动型、动力型电池的研发、生产任务，包括汽车、航空、舰船等多系列产品，三次荣获国家银质奖，多次为国庆活动提供起动蓄电池产品与服务保障，并得到国务院表彰和嘉奖。公司系国家高新技术企业，拥有博士后科研工作站和发改委、科技部双认定的企业技术中心，取得国家认可委（CNAS）颁发的“国家实验室”认可证书、通讯设备入网许可证、中国船级社CCS认证，通过9001C和IATF16949质量管理体系认证。风帆系中国化学与物理电源行业协会酸性蓄电池分会和中国电池工业协会铅酸蓄电池分会理事长单位，连年跻身于“中国汽车零部件企业”“中国机械工业企业”和中国电子信息企业。公司积极履行企业社会责任，坚持清洁生产、绿色发展，2003年即通过GB/T24001和GB/T28001环境和职业健康安全管理体系认证；2015年6月在全行业内率先实现环保审查和准入条件审查，被工信部树立为行业先进。3个分公司获评“绿色工厂”称号，4款产品获评“绿色设计产品”。
公司2008-2010年连续3年被评为国家实施卓越绩效模式先进企业，并获特别奖；2010年荣获“全国用户满意企业”称号；2013年获评“河北省政府质量奖”；2017年荣获第五届“全国文明单位”称号；2018年营收突破百亿，获评“中船重工质量奖”；2019年公司党委获评中央企业“先进基层党组织”，继2004年再次荣获“中央企业先进集体”，2021年获评第19届“全国质量奖”提名奖。公司将按照新时代高质量发展新要求，聚焦主责主业，强化创新驱动，统筹做强做优做大汽车电池、工业储能电池、动力电池和资源回收四大支柱产业，加快构建核心技术突出、产业协同发展、质量效益、军民深度融合、综合竞争力强的世界科技创新型电源企业。
风帆蓄电池6-GFM-250 12V200AH免维护通信UPS储能型
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（GraphicsProcessing 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FasterRCNN［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。MaskR－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。
（5）图像生成
图像生成是指使用对抗网络（GAN）根据输入的随机噪声或向量生成目标图像。生成器、识别器是对抗网络（GAN）的重要组成部分。
2．2典型算法模型
近年来，计算机视觉领域的算法层出不穷，以下择要简介下文研究使用的一些模型。
（1）VGG
2014年，牛津大学计算机视觉组和谷歌公司的研究员联合研发出一种新的深度卷积神经网络，即VGGNet，并获得当年ILSVRC分类比赛的亚军。VGGNet分为VGG16和VGG19：VGG16通过13层3×3的卷积网络和3层全连接网络构建，VGG19则通过16层3×3的卷积网络和3层全连接网络构建。VGG19被广泛应用于不同行业的图像特征提取领域。
（2）Resnet
深度残差网络（Residual Network，ResNet）是过去几年中计算机视觉领域颇具开创性的工作。因其强大的表征能力，除图像分类以外，包括目标检测和人脸识别在内的许多计算机视觉应用都得到了性能提升。ResNet101是其中的一种网络堆叠方式，101层网络指齐总的卷积或全连接层数目。
（3）SIFT
尺度不变特征转换（Scale－invariant featuretransform，SIFT）是一种用来侦测与描述影像局部性特征的重要算法，由 DavidLowe在1999年所发表，并于2004年总结完善。SIFT算法主要用于处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题。
（4）Mask R－CNN
MaskR－CNN是华人学者何恺明提出的一种简洁、灵活的图像实例分割框架，用于判断图像中不同目标的类别和位置，并可做出像素级预测。该算法不仅能够有效地检测图像中的目标，风帆蓄电池6-GFM-25012V200AH 免维护通信UPS储能型而且还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码。