四川通信业宣贯安全防范工程技术国家标准

为了提高网络安全防范意识，加大安全建设力度，四川省通信学会建筑智能化专委会和省社会公共安全行业协会于6月30日联合举办了安全防范工程技术国家标准宣贯研讨会，通信行业各企业代表、相关工程技术人员与专家学者进行了有关主题的对话。

四川省通信学会举办建筑智能化学术报告会

本刊讯 四川省通信学会建筑智能化（通信工程）专委会和中国工程建设标准化协会通信工程西南委员会8月26日在温江柳城宾馆联合召开了学术报告会，来自运营，集成，大专院校，科研等单位的教授，专家等40余人出席。

基于Faster R-CNN的多尺度高压塔鸟巢检测

为了解决复杂图像背景条件下高压塔上鸟巢检测的问题,提出一种基于Faster R-CNN的多尺度高压塔鸟巢检测方法.在特征提取方面,通过改进基于卷积神经网络的ResNet-50特征提取网络分别完成图像中高压塔和鸟巢的特征提取;在建议区域提取方面,提出在两种不同深度的卷积特征图上采用合理尺度的不同大小滑动窗口方式完成建议区域的提取,增强了对鸟巢的检测能力;在目标检测方面,提出在高分辨卷积特征图上进行上采样操作,并额外增加SENet特征增强模块,有效提高了目标检测效果.最后利用同时检测出的高压塔区域条件剔除了此区域之外的鸟巢检测结果,进一步提升了最终的鸟巢检测精度.该方法在2 000幅无人机实际巡检航拍的含有鸟巢的图像数据集上进行了测试.实验结果表明:本文方法的平均检测精度达到了84.55%.对比已有的基于HOG+SVM的检测方法和基于经典的Faster R-CNN ResNet-50检测方法,本文所提出的方法平均检测精度分别提高了43.5%和15.2%,并加快了检测速度.该方法为无人机电力智能巡检提供了一种新的解决办法.

2006年中国智能建筑技术发展应用成都论坛开讲

10月12日，成都市中心的银河王朝大酒店北五楼宴会厅人头攒动，激情飞扬，酝酿已久的“2006年中国智能建筑技术发展应用成都论坛”在此开幕，200多位智能建筑业界的科研、教学、设计、施工专家和技术人员汇聚一堂，进行着热烈的交流和互动。