设备算法介绍

A. 声纹采集设备采用的是什么算法和技术

X90便携式审讯记录系统设备

X90便携式审讯记录系统设备满足公安部《声纹数据采集终端技术要求》。对接蝙蝠声学智能声纹识别引擎、智能声纹鉴定专家工作站等，可以轻松实现声纹识别1：1身份确认、声纹识别1:N嫌疑人排查、声纹辨认等功能。同时可以进行实时比对和声纹鉴定。仅凭一通电话录音或微信语音即可快速确定嫌疑人和缩小侦查范围。

五、声纹市场爆发，蝙蝠声学占领行业制高点，打造实用性与创造性双优口碑

公共安全作为与人们生命财产安全紧密相关的重要领域，在人工智能的助推下，迎来了一轮技术革新，相关智能化应用涌现。基于生物特征的身份识别认证技术为侦破案件提供了强有力的帮助。经国务院同意印发的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，声纹识别更是被重点列入“推广期”。

声纹识别等人工智能技术正在进入大规模实用阶段，只有兼具优良品质和创新价值的AI产品，才能真正助力智慧警务升级。作为行业领头羊，蝙蝠声学未来将持续精准匹配公安需求，不断提升产品性能，致力于公共安全等垂直行业的应用落地，为智慧警务建设贡献力量。

B. 如何计算设备的折旧及折旧年限，用什么算法计算

设备的折旧及折旧年限属于公司会计政策的范围，一旦制定，一般不得随意更改。

折旧方法可选用：
一、直线法
1、按年限折旧
2、按工作量折旧
二、加速折旧法
1、双倍余额递减法
2、年数总和法

在实务中，用得最多的是按年限平均，用直线法计提折旧。因为数据比较好取，算法也比较简单，不易引起争议。

折旧年限按税法规定年限，可以避免纳税调整。
机器、机械和其他生产设备按10年计提折旧；
与生产经营活动有关的工具、家具、器具折旧年限为5年；
电子设备，折旧年限为3年。

C. 安防监控设备的智能算法的类型

背景模型法
背景模型法是利用当前图象和背景图象的差分(SAD)来检测出运动区域，此种安防监控设备可以提供比较完整的运动目标特征数据，精确度和灵敏度比较高，这种安防监控设备具有良好的性能表现。背景的建模和自适应是背景模型法的关键，一般安防监控设备在系统设置时期设置系统自适应学习时间来建模，根据背景实际“热闹程度”选取3~5分钟的学习时间。安防监控设备的系统建模完成后，随着时间的变化，背景会有相应的改变，而安防监控设备的系统具有“背景维护”能力，可以将一些后来融入背景的图象，如云等自动加为背景。
时间差分法
在安防监控设备中，时间差分法就是高级的VMD，又称相邻帧差法，即利用视频图像特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。安防监控设备中的时间差分法的实质是将相邻帧图像相减来提取前景目标的移动信息。在安防监控设备中此方法不能完全提取所有相关特征像素点，只检测出目标的边缘，安防监控设备在其提取的运动实体内部可能出现空洞。

D. 如何深入理解无人机硬件与算法

常见飞行器机型系列告一段落后，MR.城堡专栏的“城堡里学无人机系列”将逐渐深入到算法、硬件、无人机设计等内容。首先面对的问题就是如何选择合适的“过渡切入点”，即如何找到一个切入点能够让喜欢无人机的朋友们容易过渡到无人机的专业内容，这个环节非常重要。因为大家虽然都很喜欢无人机，但现实情况是每个人的教育背景，对无人机的需求，看待问题和事物的习惯与角度等都有很大区别。

同样的，无论采用随身tracker还是内置传感系统的地面站式遥控器抑或直接采用手机，都可以传输回被跟踪目标的“外环状态信息”。

两者比较，形成状态误差，通过IMU等传感器反馈无人机内环姿态信息，与目标姿态形成状态误差，并以此计算得出控制量。

通过状态视角，可以很清晰的理解不同产品的硬件意义，并以此设计自己的无人机控制系统。

围绕着无人机状态反馈信息的处理和使用，算法可以走向两个不同的分支：数据融合（数据滤波）和自动控制。根据不同的状态特点，围绕数学模型建立系统框架，根据算法以及反馈状态信息的要求选择相关的硬件搭建无人机系统等内容是无人机控制系统设计的清晰脉络。MR.城堡会在后续系列文章中逐渐搭建这个系统架构中的各个部分，帮助不同行业喜欢无人机的朋友走入奇妙的无人机世界。