检测下限的定义

检测下限的定义比较混乱，有人认为检测下限是方法能检出的最小含量（或最低浓度），计算方法也不一致；仪器制造厂商认为应该用仪器的噪声水平表示检测下限；有人认为用分析空白表示痕量分析的检测下限更为合理等等。

美国国家标准局有关方法，将检测下限分为以下三种类型：

1. 仪器检测下限

即相对于背景，仪器检测的可靠的最小信号，通常用信噪比来表示，2N或3N值定义为仪器的检测下限。

2. 方法检测下限（MDL）

即某种分析方法所能检测的最小浓度，也即方法的最小检测浓度。通常用外推法可求得方法的检测下限，其方法如下：

在标准溶液低浓度范围内，选择三个浓度，每一个浓度水平上分别重复测定，求出每个浓度水平的标准偏差S1、S2、S3。用线性回归法作出回归线，然后把回归线延长，外推至与终坐标相交，求得S0，定义3 S0为方法的检测下限。其中，S0

为浓度为零时的空白样品的标准偏差。MDL ＝ 3 S0 。3. 样品检测下限

即相对于空白可检测的最小样品含量，也就是样品最低检测浓度。定义样品检测下限为三倍空白标准偏差，即3σ空。

4. 相互关系

仪器检测下限与方法检测下限这两个概念，在选择仪器和方法

时，是重要的参数。

样品检测下限不仅与方法检测下限有关，而且与空白样品中空白含量以及空白波动情况有关，只有当空白含量等于0，样品检测下限等于方法检测下限，然而空白含量往往不等于0。

样品检测下限＝方法检测下限＋空白含量

因此，方法检测下限由外推法求得，可能是很低的浓度或含量，但由于空白含量的存在以及空白波动的存在，样品检测下限可能要比方法检测下限大得多。

在实际使用过程中，样品检测下限要比方法检测下限要有意义得多。当被测样品种类变化时，测定所用的试剂和环境变化时，即使用同一分析方法，样品检测下限可能要相差很大。

5. 定量检测下限

美国国家标准局定义10倍空白标准偏差为定量检测下限，即10σ空。有关痕量分析中报告数据的准则，参见下表。

报告数据的准则

分析物浓度可靠性范围

＜3σ空可疑检测范围（不能接受）

3σ空样品检测下限（定性检出）

3σ空~ 10σ空半定量

10σ空定量检测下限

＞10σ空定量范围

国际三大评级机构信用评级定义及方法研究

国际三大评级机构信用评级定义及方法研究 一、信用评级的定义 国际三大评级机构对信用评级的定义意见基本一致，均认为信用评级是对债务人偿债能力和偿债意愿的综合评价。 三大评级机构认为：信用评级的目的是力图将各种评级因素对评级对象信用质量的影响用简单的评级符号来代表，以表示对评级对象信用质量的意见；信用评级具有前瞻性，是包含对未来的判断，而不仅仅是依赖历史记录及当前状况的判断；信用评级是对相对信用质量的评估，即信用评级不是对评级对象具体违约概率的预测，而是对评级对象违约可能性的一个排序（如评级对象为AAA级别的违约可能性低于AA 级别的）；信用评级只是对评级对象信用风险的评价，不是对其资产价值的度量，不能单独用作投资操作的依据。 信用评级的目的是将多个评级因素对评级对象信用质量的影响浓缩到评级符号中。 标普的评级因素主要包括相对违约可能性、回收程度、偿还顺序和信用稳定性四个方面，其中违约可能性是最重要的因素。 穆迪的主要评级因素包括相对违约可能性、损失严重性、财务实力和过渡风险四个方面。 惠誉的主要评级因素包括相对违约可能性、回收程度和偿还

顺序三个方面。 总体来看，国际三大评级机构均认为违约可能性和回收程度是影响信用评级的主要因素，因此信用评级主要反映了评级对象的违约可能性及（或）回收程度。信用评级与违约概率有“相对”和“绝对”两种关系：相对关系是指信用评级与违约概率存在着排序上的相关关系，即信用评级越高，违约概率越低；绝对关系是指信用评级与违约概率存在着数量上的对应关系，如AAA级别的主体对应1年期的违约概率为0．0001%。国际三大评级机构均表示各自的信用评级与违约概率是一 种相对关系。并且标普与惠誉认为各自的信用评级不是对具体违约概率的绝对度量，而是对信用质量的序数的评估，信用评级与违约概率是完全的相对关系，不存在绝对关系。虽然穆迪的信用评级也反映的是相对的信用质量，但其在评级过程中会运用理想违约率表，以表明对某一信用级别其所期望达到的具体违约概率。 二、主体评级和债项评级 根据评级对象不同，信用评级一般分为主体信用评级（以下简称“主体评级”）和债券信用评级（以下简称“债项评级”）。根据期限不同，主体评级和债项评级均包含长期评级和短期评级；对于期限为一年以上的债务，进行主体或债项的长期评级；对于期限为13个月（含）以下的债务，进行主体或

人体目标检测与跟踪算法研究

人体目标检测与跟踪算法研究 摘要：近些年以来，基于视频中人体目标的检测与跟踪技术研究越来越被重视。然而，由于受到目标自身特征多样性和目标所处环境的复杂性和不确定性的影响，现存算法的性能受到很大的限制。本文对目前所存在的问题进行了分析，并提出了三帧差分法和改进阈值分割法相结合的运动目标检测算法和多特征融合的改进运动目标跟踪算法。这两种算法不仅可以准确有效的检测出运动目标而且能够满足实时性的要求，有效的解决了因光照变化和目标遮挡等情况造成的运动目标跟踪准确度下降或跟踪目标丢失等问题。 关键词：三帧差分，Camshift，阈值分割 Research Based on Human Target Detectionand Tracking Algorithm Abstract: In recent years, human object detection and tracking become more and more important. However the complexity, uncertainty environment and the target’s own diversity limit the performance of existing algorithms. The main works of this paper is to study and analysis the main algorithm of the human object detection and tracking, and proposes a new moving target detection method based on three-frame difference method and threshold segmentation and improved Camshift tracking algorithm based on multi-feature fusion. These algorithm can satisfy the real-time, while accurately and efficiently detect moving targets, and also effectively solves the problem of tracking object lost or misplaced under illumination change or target occlusion. Keywords: three-frame difference, Camshift, threshold segmentation 一、绪论 （一）选题的背景和意义 人类和动物主要通过眼睛来感受和认知外部世界。人类通过视觉所获取的信息占了60%[1]，因此，在开发和完善人工智能的过程中，赋予机器视觉的功能这一操作极不可缺少。完善上述功能需要以许多技术为基础，特别是运动目标的检测与跟踪技术。近些年以来，此技术受到了越来越多的关注[2]。目前，此技术也在各领域得到了充分的应用，涵盖的领域有智能交通、导航、智能视频监控、精确制导、人机交互和多媒体视频编码压缩技术等。

信用评级定义(精)

中债资信信用评级定义 信用评级的定义是评级公司制定评级方法和评级标准的基础。不同的信用评级产品评价什么、主要采用什么样的量化指标来量度、这些量化指标的定义是什么,是评级机构必须首先明确的问题,也正是评级定义内容。本文首先梳理了评级工作中常用的专业术语,并对中债资信对各种信用评级产品评价什么做出了具体的定义。 一、基本概念 (一信用评级 即资信评级,指由独立的信用评级机构对影响评级对象的诸多信用风险因素进行分析研究,就其偿还债务的能力及其偿债意愿进行综合评价,并且用简单明了的符号表示出来。 根据评级结果可比范围不同,信用评级可分为“全球评级”和“区域评级”。“全球评级”是指信用评级机构按照全球统一的评级标准进行的信用评级,其评级结果在全球范围内具有可比性。“区域评级”是指为了更好的满足某一特定区域(主权国家及地区,或者经济区域投资者的需求,信用评级机构对该区域内的评级对象采用特定的评级标准进行的信用评级,其评级结果只在相应区域范围内具有可比性,并不具有全球可比性。 (二评级对象 即被评对象,是信用评级机构(行为主体进行信用评级业务的操作对象(行为客体。根据评级对象不同,信用评级一般可分为两类:主体信用评级(简称为主体评级和债券信用评级(简称为债项评级。主体评级是以企业或经济主体为对象进行的信用评级;债项评级是以企业或经济主体发行的有价债券为对象进行的信用评级。 根据评级对象承担债务的币种不同,信用评级还可分为本币评级和外币评级。本币评级是指信用评级机构对某一主体(包括企业、主权国家及地区、其它经济主

体本币债务(一般指本国货币偿还能力和意愿的评级。外币评级指信用评级机构对某一主体(包括企业、主权国家及地区、其它经济主体外币债务(一般指非本国货币偿还能力和意愿的评级。 (三违约 从理论上讲,违约通常是指债务人不能按既定的金融契约偿还债务。对于评级机构而言,由于主体评级、债项评级等业务上的需要,违约的定义实际上包括债务人违约和债券违约两个层面。 中债资信的债务人违约,是指在考察期间,债务人如发生下述情形之一的,即被认定为违约:(1债务人任一笔贷款本金逾期90天以上;(2债务人任一笔贷款欠息90天以上; (3债务人贷款核销;(4债务人破产或发生严重有损债权人权益的重组行为;(5债务人发行的各类债券未能按期偿还债券本金、利息。 中债资信的债券违约,是指债券发行主体不能按照事先达成的债券协议履行其义务的行为,债券发行主体出现下述情形之一的,认定该债券发生违约:(1债券未到期前,债券发行主体破产;(2债券发行主体不能在债券到期日及时、全额偿还本金和利息;(3债券发生不利于债权人的债务重组行为,即通过重组使得债权人的债权受到不同程度的损失,包括本金和利息减免或延期等;(4债券未到期,但是有充分证据证明债券履行主体不能全额、按期偿还债券本金和利息。同时,中债资信将“技术性违约”排除在外,即因纯粹技术上的原因或管理失误而导致债务未能及时兑付的情况不算违约,只要不影响到债务人偿还债务的能力和意愿,并能在很短的时间内(例如,1~2个工作日得以补救。 (四违约率 违约率是指某种债务类别中实际违约数占该类别债务总量的比率,是指历史的违约率,是对过去实际情况的统计,是实际的违约结果。

移动物体检测与跟踪算法的实现

移动物体检测与跟踪算法的实现 移动物体检测算法已经在带LCD 的Intel XScale 270平台上实现，效果如下图所示。 这个界面是在Linux操作系统下利用QT库采用C++开发的。如果在MicroBlaze上移植Linux成功的话，可能会出现不能支持QT的情况，那我们将舍弃用QT做出来的控制界面，而将图像视频直接显示在VGA显示器上。 接下来我将介绍一下实现这个效果我们所采用的算法和程序的流程： 一、算法 1、基于灰度图像的检测算法 为了完成实时目标检测，需要一系列的操作，所以就需要对目标的特征进行提取，包括目标的形状和颜色分布。由于人体是非刚性的，外在的障碍物和自身的噪声可能给建立唯一的模型带来困难。为了减小这些影响我们把摄像头观察点放置在人群的正上方，这样几乎不会有重叠的现象而且每个目标占用图像的面积很小。 我们采用基于灰度直方图的方法简化目标模型，由于系统只需识别出有物体的存在并进行跟踪，所以要求的精度不需要很高，因此在该系统只识别人体的大体外形及所处的位置而忽略身体的细节部分，使算法更加简化。为了突出目标本文采用相邻帧差法去除不变的部分（比如背景、身体的一些部分），通过分析剩下的部分我们可以定位目标所在的位置。简单的帧差法并不足以达到检测的精度，这里采用相差后图像的水平和垂直投影完成检测功能。 下面给出这个算法的过程： (1) 相邻图像相差后得到M*N的图像I，如图1所示。非零的那些像素大部分是头部的运动边缘，通过对差分图的分析就可以定位运动目标。

图1 相邻帧相减后的图像 (2) 求出差分图像I 的水平及垂直投影分别用H 和V 表示。如图2显示了两相邻帧和差分后的水平投影值的分布。 水平投影的计算如下： 1()(,)N j V i I i j ==∑ 1,2,.... ,i N = (1) 图2 两相邻帧以及差分后的水平投影 从图中可以很明显地看出，在人体头部周围跟随两个峰值。这里我们利用这个特征来检测定位目标。为了最小化噪声的扰动和摄像机抖动的影响我们采用对V 进行中值滤波来保持边缘并滤除孤立脉冲噪声和胡椒噪声。 (3) 如果运动物体存在，那么在向量V 中肯定存在具有足够多的灰度值大于分割阈值的像素点的段。我们将图像I 分成n 个域（n 就是段数），每一个域都位于相应段的中心并且具有一定的宽度。那么这就检测出具有n 个运动目标。 (4) 假设每个域有一组纵向目标。对每个域进行水平投影得到(1,2,3,...,)i H i n =然后进行中值滤波，如果在第i 个域中存在m 个目标，那么在i H 中一定具有m 个显著的值（峰值）。再进行中值滤波并且利用另外一个阈值将域中的一组目标分割开。这样就得

国内四大资信评级机构简介

国内四大资信评级机构简介 1、大公国际资信评估有限公司 大公国际资信评估有限公司(简称“大公”)1994年经中国人民银行和原国 家经贸委批准成立，是面向全球的国际信用评级机构。 作为新型国家信用评级标准的创建者，大公是世界第一家向全球提供国家信 用风险信息的非西方国际评级机构，财政部推荐参加亚洲债券市场建设的评级机构，是参与国际信用评级体系改革，争取国际评级话语权的中国信用评级机构的 代表。 作为中国信用评级行业和评级市场的创建者，大公具有国家特许经营的全部 资质，是中国唯一可为所有借款和发行债券的企业进行信用等级评估的权威机 构。 作为中国行业、地区、企业信用评级标准的创建者，大公参加了国内大部分债务工具的创新设计与推广应用，先后为万余家企业与项目进行信用评级，债券发行总额度逾万亿元。 作为多元化的金融信用信息服务商，大公建立了我国评级业第一个博士后科 研工作站，为资本市场提供前沿风险评价技术与研究服务；与天津财经大学联合 创建了我国第一所以培养信用评级和风险管理高端专业人才的高等院校——大公信用管理学院。 作为中国最具规模化、规范化的评级机构，大公拥有员工400余人，其中，硕士和博士分析师200多名，博士后科研人员30多名；在国内设有30多个分 支机构，每年为国内外客户提供信用信息服务。 作为致力于民族品牌国际化发展的评级机构，大公把自己的命运与国家战略 发展和民族伟大复兴紧密联系在一起，正在努力通过研究中国和国际信用问题的 本质规律和解决方案，向资本市场提供公正的信用信息，建设并发展成为一个拥有国际资本市场话语权的民族信用评级机构。 2、中诚信国际信用评级有限公司 中诚信国际信用评级有限公司（简称“中诚信国际”，英文简称“CCXI”）是经中国人民银行总行、中华人民共和国商务部批准设立，在中国国家工商行政管理总局登记注册的中外合资信用评级机构。2006年4月13日，中国诚信信用管理有限公司（简称“中国诚信”，英文简称“CCX”）与全球著名评级机构穆迪投资者服务公司（简称穆迪，Moody's）签订协议，出让中诚信国际信用

行人检测与目标跟踪算法研究

基于opencv中光流法的运动 行人目标跟踪与检测 一、课题研究背景及方法 行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智 能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，个人觉得主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。 早期以静态图像处理中的分割、边缘提取、运动检测等方法为主。例如 （1）以Gavrila为代表的全局模板方法：基于轮廓的分层匹配算法，构造了将近2500个轮廓模板对行人进行匹配, 从而识别出行人。为了解决模板数量众多而引起的速度下降问题，采用了由粗到细的分层搜索策略以加快搜索速度。另外，匹配的时候通过计算模板与待检测窗口的距离变换来度量两者之间的相似性。 （2）以Broggi为代表的局部模板方法：利用不同大小的二值图像模板来对人头和肩部进行建模，通过将输入图像的边缘图像与该二值模板进行比较从而识别行人，该方法被用到意大利Parma大学开发的ARGO智能车中。 （3）以Lipton为代表的光流检测方法：计算运动区域内的残余光流； （4）以Heisele为代表的运动检测方法：提取行人腿部运动特征； （5）以Wohler为代表的神经网络方法：构建一个自适应时间延迟神经网络来判断是否是人体的运动图片序列； 以上方法，存在速度慢、检测率低、误报率高的特点。 2、行人检测的研究现状

（1）基于背景建模的方法：分割出前景，提取其中的运动目标，然后进一步 提取特征，分类判别；在存在下雨、下雪、刮风、树叶晃动、灯光忽明忽暗等场 合，该方法的鲁棒性不高，抗干扰能力较差。且背景建模方法的模型过于复杂，对 参数较为敏感。 （2）基于统计学习的方法：根据大量训练样本构建行人检测分类器。提取的 特征一般有目标的灰度、边缘、纹理、形状、梯度直方图等信息，分类器包括神经 网络、SVM，adaboost等。该方法存在以下难点： （a）行人的姿态、服饰各不相同； （b）提取的特征在特征空间中的分布不够紧凑； （c）分类器的性能受训练样本的影响较大； （d）离线训练时的负样本无法涵盖所有真实应用场景的情况； 尽管基于统计学习的行人检测方法存在着诸多的缺点，但依然有很多人将注 意力集中于此。 行人检测国外研究情况： 法国研究人员Dalal在2005的CVPR发表的HOG+SVM的行人检测算法(Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, Navneet Dalel,Bill Triggs, CVPR2005)。 Dollar 在 2010 年 BMVC 的《The fastest pedestrian detector in the west》一文中提出了一种新的思想，这种思想只需要训练一个标准 model,检测N/K（K ≈10）然后其余的 N-N/K 种大小的图片的特征不需要再进行这种复杂的计算，而是跟据这 N/K 次的结果，由另外一种简单的算法给估计出来，这种思 想实现的基础是大小相近的图像的特征可以被足够精确的估计出来；同年，德国

跟踪算法的基本流程

4．1．跟踪算法的基本流程 在本文的智能视频监控系统中，运动目标跟踪的基本流程如图4．1所示。 主要包括以下几个部分： (1)运动目标检测部分：在视频图像中定位、检测运动目标； (2)建立目标模板部分：根据检测到的目标，提取其特征建立跟踪模板； (3)目标运动预测部分：利用预测算法预测目标可能出现的位置； (4)运动目标跟踪部分：在预测范围内，利用跟踪算法搜索匹配的运动目标； 如果在预测范围内找到与目标模板匹配的目标，则更新该模板；否则建立 一个新的模板。 运动目标检测 图4．1本文的目标跟踪算法结构框图 4．2．Mean Shift算法 Mean Shifl这_个概念最早是有Fukunaga和Hostetle于1975年提出的一种无参嚣；| 一板]l_]一 ～ 一竺竺～～模一皈I| 一 王一目|! 离一 估计算法，其主要思想是沿着概率梯度上升的方向找到分布的峰值，即寻找极 值【61】；1 995年，Yizong Cheng等人定义了一簇核函数，并且设定了权重系数，这大大扩展了该算法的适用范围并使得其逐渐被不同领域所应用；自1 998年开 始，该算法被Bradski应用于人脸跟踪，其在目标跟踪领域的优势显现出来，并 不断被应用在目标跟踪的各个领域中‘621。 在Mean shift算法中非常重的一个概念就是核函数。其定义为：若函数K： 当X—R，存在剖面函数k：【0，叫一R，即式4．1： K(x)=k(㈣x 2) (4．1) 核函数必须是一个非负非增函数，并且是分段连续的，同时满足式4．2： 【k(r)dr

国内四大资信评级机构简介电子教案

国内四大资信评级机 构简介

国内四大资信评级机构简介 1、大公国际资信评估有限公司 大公国际资信评估有限公司(简称“大公”)1994年经中国人民银行和原国 家经贸委批准成立，是面向全球的国际信用评级机构。 作为新型国家信用评级标准的创建者，大公是世界第一家向全球提供国家信用风险信息的非西方国际评级机构，财政部推荐参加亚洲债券市场建设的评级机构，是参与国际信用评级体系改革，争取国际评级话语权的中国信用评级机构的代表。 作为中国信用评级行业和评级市场的创建者，大公具有国家特许经营的全部资质，是中国唯一可为所有借款和发行债券的企业进行信用等级评估的权威机构。 作为中国行业、地区、企业信用评级标准的创建者，大公参加了国内大部分债务工具的创新设计与推广应用，先后为万余家企业与项目进行信用评级，债券发行总额度逾万亿元。 作为多元化的金融信用信息服务商，大公建立了我国评级业第一个博士后科研工作站，为资本市场提供前沿风险评价技术与研究服务；与天津财经大学 联合创建了我国第一所以培养信用评级和风险管理高端专业人才的高等院校——大公信用管理学院。 作为中国最具规模化、规范化的评级机构，大公拥有员工400余人，其中，硕士和博士分析师200多名，博士后科研人员30多名；在国内设有30多 个分支机构，每年为国内外客户提供信用信息服务。 作为致力于民族品牌国际化发展的评级机构，大公把自己的命运与国家战略发展和民族伟大复兴紧密联系在一起，正在努力通过研究中国和国际信用问题的本质规律和解决方案，向资本市场提供公正的信用信息，建设并发展成为一个拥有国际资本市场话语权的民族信用评级机构。 2、中诚信国际信用评级有限公司 中诚信国际信用评级有限公司（简称“中诚信国际”，英文简称“CCXI”）是经中国人民银行总行、中华人民共和国商务部批准设立，在中国国家工商行政管理总局登记注册的中外合资信用评级机构。2006年4月13日，中国诚信信用管理有限公司（简称“中国诚信”，英文简称“CCX”）与

一种基于视觉的车道线检测与跟踪算法_图文(精)

万方数据

万方数据 第2期刘富强。等:一种基于视觉的车道线检测与跟踪算法利用式(2求得的X便是车道线参数模型(1 中的h:.此外,利用消隐点可进行坐标变换,即将图 像坐标系内的点映射到世界坐标系中,这样便可得 到实际场景下的车道线.变换原理L15]如下简述: 如图2,设矩形QABC宽为Ⅳ,长为L,它经过 摄影变换投影为四边形oabc,d为平面oabc上任意 一点,已知0,a,b,e,d摄影变换后的坐标,求d变 换前的对应点D在QABC上的坐标. 由于A B//oc,推出口c与曲的交点秽。即为所 有与AB平行的直线摄影变换后对应的消隐点;同 理,oa与6c的交点口z也是所有与OA平行的直线变 换后对应的消隐点. 根据消隐点可求出Vzd与口6的交点m,即为 D点在All上投影M摄影变换后的对应点;可。d与 伽的交点n,即为D点在OA上的投影Ⅳ的对应点. 图2基于消隐点的坐标变换图示 Fig.2Calibration based On vanishing point

根据交比不变性,有: (诹;栅2=(04;N%(bm;avl=(跚;AVl 可以分别得到: ,、0n×a',2 0N×A V2 ‘0口;n移22二=:l—_==2二==——===2 a n x o',2A』v×0K =O三N:(OA;毗 A N ,.、b a×m l,】BA×M V1 (mn;avl2二==—==三2====_—_===2 m a×b l,1MA x B VI 些:(BM;AV2 朋A 变换得到:一ON:A~N×竺娑 (3 a n×o耽 而:丽×竺些(4 b口×m v1

视频目标检测与跟踪算法综述

视频目标检测与跟踪算法综述 1、引言 运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在 视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。 2、视频监控图像的运动目标检测方法 运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。 2.1 帧差法 帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设(,)k f x y 和(1)(,)k f x y +分别为图像序列中的第k 帧和第k+1帧中象素点(x ，y)的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1 所示： 1(1)(,)(,)k k k Diff f x y f x y ++=- (2-1) 2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。利用此原理便可以提取出目标。下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1 式得到第k 帧和第k+1帧的差值图像1k Diff +；2、对所得到的差值图像1k Diff +二值化（如式子2-2 示）得到Qk+1；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准确，对1k Q +进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为1k M +。 111255,,(,)0,,(,)k k k if Diff x y T Q if Diff x y T +++>?=?≤? （T 为阈值） （2-2）

运动目标检测与跟踪算法的研究进展

运动目标检测与跟踪算法的研究进展 0 引言 人类感知的环境信息大多是通过视觉获得的，而在接受到的所有视觉信息中，人们又往往对动态信息更感兴趣。随着多媒体技术的发展，人们正在接触越来越多的视频信息。一方面，要获得较高压缩比来存储这些信息，另一方面，需要对感兴趣的区域或对象进行操作[1]。因此对视频图像中运动目标的提取、分类识别和跟踪，已成为对运动目标的行为进行理解和描述视频图像中动态信息的主要内容。 运动目标的检测与跟踪在技术上融合了计算机视觉、视频图像处理、模式识别和自动控制等相关领域的知识[2]。运动目标的检测与跟踪是视频技术的一个重要研究方向，其应用十分广泛。在交通流量的监测、安全监控、军事制导、视觉导航，以及视频编码中都有涉及。目前，运动目标的检测与跟踪已经取得了很多成果，并且不断有新技术、新算法涌现。但是，在实际环境中，由于自然环境的复杂（光照、气候的变化等），目标的高机动性，干扰了目标检测与跟踪，造成检测不准确且跟踪效率不高。因此，研究改进运动目标检测与跟踪算法有很现实的意义和应用价值。 1 运动目标检测常用算法 运动目标检测就是从视频图像中将变化的区域从背景中提取出来，此类算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。静态背景下只有被监视目标在摄像机的视场内运动；而动态背景下摄像机也发生了运动，这个过程就产生了目标与背景之间复杂的相对运动，造成动态背景下的运动检测和跟踪难度很大。目前对于动态背景下运动检测和跟踪的研究较少，因此本文暂不涉及运动背景下的运动目标检测与跟踪。在静态背景下，运动目标检测主要算法有三种：帧间差分法、背景差分法和光流法。下面分别对这三种算法进行分析。 1.1 帧间差分法 帧间差分法[3]的基本原理就是相邻帧的图像对应像素点的灰度值相减，通过差分图像进行二值化处理以确定运动目标。帧间差分法的主要优点是：算法实现简单，程序设计复杂度低；不存在背景的获取、更新和存储的问题；对场景中光线的变化不太敏感，实时性好。但在实际环境中，当目标运动速度过快时，容易产生空洞，也可能把一个运动目标分割为两个或者多个，并且运动目标的获取存在着模糊的边缘。 针对帧间差法存在的问题，人们提出了很多方法改进，如采用三帧差分法、加入颜色信息进行判别等。例如Shahinfard 等提出对相邻5 场的视频序列作差分处理，并且综合视频序列的RGB 分量信号进行运动检测[4]。因此，该方法即适用于高速运动目标，同时也适用于低速目标。针对光线变化的环境，Crnojevic等提出将小波变换加入差分算法中[5]，取得了较好的效果。聂?等提出了一种复合差分算法，利用两次差分之间的相关性来检测运动目标，并且将前景像素面积作为判别目标漏检程度的依据，有效的减少了目标漏检[6]。 1.2 光流法 光流是空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度。物体在光源照射下，其表面的灰度呈现一定的空间分布，称之为灰度模式。当人的眼睛观察运动物体时，物体的景象在人眼的视网膜上形成一系列连续变化的图像称之为光流。光流表达图像的变化，包含目标运动的信息，可用来确定目标的运动。光流算法评估了两幅图像的之间的变形，它假设一个物体的颜色在前后两帧没有巨大而明显的变化。基于这个思路，我们可以得到图像约束方程。不同的光流算法解决了假定了不同附加条件的光流问题。Horn 和Schunck 于1981 年创造性地将二维速度场与灰度相联系，引入光流约束方程，得到光流计算的基本算法[7]。Lucas 和Kanade 同年提出了LK 光流算法[8]。 虽然光流携带了有关物体运动和景物三维结构的丰富信息，在实际应用中，由于遮挡、多光源和噪声等原因，使得光流方程的灰度守恒假设条件得不到满足，不能正确的解出光流场；同时大多数的光流计算方法相当复杂，计算量大，难以实时应用，因此在对实时性要求较高的监控系统中一般并不采用这种算法。因此减少光流算法的运算复杂度是应用光流法的关键。为此，戴斌等人提出了最优估计的点匹配技术和光流均匀采样策 略[9]，同时进行运动目标的检测和跟踪，并能在一定程度上解决光流技术中的计算量和信息量的矛盾。为改善HS 算法中最小均方差迭代的最终收

基于光流的运动目标检测跟踪快速算法

基于光流的运动目标检测跟踪快速算法 关兴来;谢晓竹 【期刊名称】《微计算机信息》 【年(卷),期】2012(000)010 【摘要】Using optical flow algorithm for identification and tracking moving targets, the advantage is the ability to adapt to the com- plex background conditions, and can ensure the integrity of the target partition, but the existing target tracking algorithm based on op- tical flow vector has obvious limitations: excessive operation, and does not apply and movement characteristics of complex targets. Im- provements to existing algorithms, using the pyramid optical flow-based smoothing algorithm and the absolute value of the region seg- mentation algorithm can effectively solve these two problems.%采用光流算法对运动目标进行识别跟踪，其优点是能够适应复杂的背景条件，并且能保证目标分割的完整性，但现有的。按照光流矢量对目标进行跟踪的算法有明显的局限性：运算量过大，并且不适用与运动特征复杂的目标。对现有算法进行改进．采用均值平滑算法和基于光流绝对值的区域分割算法，可以有效解决这两个问题。 【总页数】3页(421-423) 【关键词】光流;运动目标;图像分割 【作者】关兴来;谢晓竹 【作者单位】装甲兵工程学院;装甲兵工程学院

三大评级公司评级符号体系

一、主体评级符号及其定义 标普、穆迪和惠誉三大国际评级机构的主体评级符号及其定义均采用各自的中长期信用等级符号体系。 在等级划分方面，标普采用四等十一级制，且对于‘AA’至‘CCC’级别，可通过增加‘+’或‘-’符号来表示评级在各主要评级分类中的相对强弱；穆迪采用三等九级制，对于‘Aa’至‘Caa’级别，通过增加修正数字1、2、3来表示同类评级中的相对排位，其中数字1表示级别在所属同类评级中排位较高，数字3则表示级别在所属同类评级中排位较低；惠誉也采用四等十一级制，但与标普和穆迪不同的是，修正符号‘+’和‘-’可用于‘AA’至‘B’级别（见附件一）。 二、债项评级符号及其定义 债项评级分为中长期债项评级和短期债项评级。 中长期债项评级 标普、穆迪和惠誉的中长期债项评级与主体评级一样，也均采用各自的中长期信用等级符号体系。但是，由于评级历史和评级理念不同，上述三家评级机构对各类级别的定义幵不完全相同。标普和惠誉认为长期信用评级主要衡量的应是被评对象的违约风险，因而其符号定义侧重于强调偿债能力；穆迪则认为不同的长期信用评级表示被评对象可能给投资者带来信用损失的相对大小，因而其符号定义更侧重于反映被评对象的预期损失（见附件二）。同时，为了更好的满足投

资者需求，三家机构在评级实践中对债券级别的划分和含义方面赋予了更多内容。 在债券级别划分方面，为使市场具有统一认知，同时满足投资者的不同偏好，三家机构均设定‘BBB-’或‘Baa3’及以上级别属于投资级别，这些级别以下则属于投机级别。从标普和惠誉的级别定义可以看出，区分投资和投机级别的关键因素是发行人偿债能力对经济周期以及不利环境变化的承受能力，此定义可通过美国近20年的违约率统计数据得以印证，即投机级债券违约率随经济的波动而剧烈变动，而投资级债券违约率则基本保持稳定。投资级别和投机级别的划分与定义可为投资者提供初步的投资建议，即具有长期持有、配置型偏 好的投资者可关注级别为‘BBB-’或‘Baa3’及以上的债券，而具有高风险、高收益偏好的投资者则可关注级别为‘BB+’或‘Ba1’及以下的债券。 此外，为了使评级结果更准确地反映被评对象的实际信用水平，各机构在评级实践中会视被评对象和投资者需求做出调整。如穆迪指出，由于高等级债券的投资者以觃避违约风险为主要目的之一，加之违约后损失率比违约率更难预测，因而其在对投资级债券评估时侧重于债券的违约率，而投机级债券则更侧重于预期损失率。同时标普也指出，虽然其评级主要关注违约风险，但由于投机级债券的违约风险本就比较高，其在评级时也会考虑违约后损失率。由此可见，国际评级公司的评级理念和方法实际上在逐渐趋同，即投资级债券评级应注重违约率评估，而投机级债券评级应注重预期损失率的评估。

国际信用评级机构的评级分类

国际信用评级机构的评级分类 标准-普尔公司 （1）长期债务评级 长期债券信用等级，共设10个等级分别为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C和D，其中长期信用等级的AA至CCC级可用“+”和“-”号进行微调 注：1.投资级债券信誉高，履约风险小，投机级债券信誉低。 2.AA级至CCC级可加上“+”和“-”号，表示评级在各主要评级分类中的相对强度。 3：评级符号后标有pi表示该等评级是使用已公开的财务资料或其它公开信息作为分析 的依据，即标准普尔并未与该机构的管理层进行深入的讨论或全面考虑其重要的非公开资 料，所以这类评级所依据的资料不及全面的评级全面。公开信息评级每年根据财务报告审核 一次，但当有重大事情发生而可能影响发债人的信用质素时，我们也会实时对评级加以审核。 公开信息评级没有评级展望，不附有+或-号。但如果评级受到主权评级的上限限制时，“+” 和“-”号有可能被使用。

（2）短期信用评级 短期债券信用等级，共设6个等级分别为A-1、A-2、A-3、B、C和D 穆迪信用评级 评级级别由最高的Aaa级到最低的C级，一共有二十一个级别。评级级别分为两个部分，包括投资等级和投机等级。 （1）穆迪长期债务评级 穆迪长期债务评级(到期日一年或以上)是有关固定收益债务相对信用风险的意见，而这些债务的原始到期日须为一年或以上。这些评级是关于某种金融债务无法按承诺履行的可能性，同时反映违约机率及违约时蒙受的任何财务损失。

（2）短期债务评级(到期日一年以内) 穆迪短期评级是有关发行人短期融资债务偿付能力的意见。此类评级适用于发行人、短期计划或个别短期债务工具。除非明确声明，否则此类债务的原始到期日一般不超过十三个月。

三大评级机构综述(更新版)

三大评级机构研究概述 1 标准普尔 1.1公司简介 标准普尔是全球知名的金融市场信息供应商，拥有150余年历史并在全球23个国家和地区设有办事处。如今，标准普尔致力于为投资者提供信用评级、指数、投资研究、风险评估及解决方案等信息，从而帮助他们更好地进行投资决策。 最值得注意的是，标准普尔是一个独立的信用评级机构。2009年，标普公司新授予及调整评级数量超过87万。目前，我们标准普尔授予评级的债务总规模约为32万亿美元。 标准普尔还因为美国股市最受关注的指数之一——标普500指数而广为人知。此外，标普全球1200指数覆盖约占全球70%市场资本总额的30个市场，约1.1万亿美元投资资产与标准普尔指数直接挂钩。超过3.5万亿美元的资产以标准普尔500指数为基准，这一金额超过世界上任何其他指数。标准普尔的独立证券研究业务位列全球领先的独立投资信息提供商，为近2000支股票提供基本面分析，还是基金信息和分析的领先者。 1.2评级定义及准则 标准普尔公司《信用评级》系统是根据评估客体的当前情况，对他们长期和短期的财务信用做出一个综合的评价。它包括以下几个方面的基本概念： 信用评级是对受评客体某项债务的偿付能力，而不是受评客体的市场价值。 信用评级仅仅是一种专家意见，不作为决策的唯一依据；仅供参考。 信用评级是对特定的风险进行揭示，而不是客体的全部风险。 标准普尔公司在评级准则是：评级是艺术，不是科学，有方法而没有公式。故此，它采取定性分析和定量分析相结合的方式。强调定性分析，在财务分析和部分指标预测中采用数据分析外；评级中采用大量的定性分析，综合各种因素的分析和专家意见得到评级结果。 标准普尔认为侧重对受评对象对未来偿债能力的评估；主要因素有：经济周期、竞争地位、行业发展态势、法律诉讼、政策环境及突发事件等。在财务分析上主要注重现金流的分析和预测。 1.3评级的指标与方法 标准普尔利用了一套完整的信用评级公式来分析企业的信用风险。例如，在对企业进行分析时，首先是对企业进行一些基本的商业分析和预测；然后再进行对企业的财务进行

三大评级机构评级标准

三大评级机构评级标准 一、穆迪评级等级含义 (一)长期评级 Aaa级债务的信用质量最高，信用风险最低。 Aa级债务的信用质量很高，只有极低的信用风险。 A级债务为中上等级，有低信用风险。 Baa级债务有中等信用风险。这些债务属于中等评级，因此有某些投机特征。 Ba级债务有投机成分，信用风险较高。 B级债务为投机性债务，信用风险高。 Caa级债务信用状况很差，信用风险极高。 Ca级债务投机性很高，可能或极有可能违约，只有些许收回本金及利息的希望。 C级债务为最低债券等级，通常都是违约，收回本金及利息的机会微乎其微。 附注:修正数字1、2及3可用于Aa至Caa各级评级。修正数字1表示该债务在所属同类评级中排位较高;修正数字2表示排位在中间;修正数字3则表示该债务在所属同类评级中排位较低。 二、标准普尔评级 (一)长期信用评级 AAA 偿还债务能力极强，为标准普尔给予的最高评级。 AA 偿还债务能力很强，与最高评级差别很小。 A 偿还债务能力较强，但相对于较高评级的债务/发债人，其偿债能力较易受外在环境及经济状况变动的不利因素的影响。

BBB 目前有足够偿债能力，但若在恶劣的经济条件或外在环境下其偿债能力可能较脆弱。获得'BB'级、'B'级' CCC'级或' CC'级的债务或发债人一般被认为具有投机成份。其中'BB'级的投机程度最低，'CC'级的投机程度最高。这类债务也可能有一定的投资保障，但重大的不明朗因素或恶劣情况可能削弱这些保障作用。 BB 相对于其它投机级评级，违约的可能性最低。但持续的重大不稳定情况或恶劣的商业、金融、经济条件可能令发债人没有足够能力偿还债务。 违约可能性较'BB'级高，发债人目前仍有能力偿还债务，但恶劣的商业、金融或经济B 情况可能削弱发债人偿还债务的能力和意愿。 CCC 目前有可能违约，发债人须依赖良好的商业、金融或经济条件才有能力偿还债务。如果商业、金融、经济条件恶化，发债人可能会违约。 CC目前违约的可能性较高。 SD/D 当债务到期而发债人未能按期偿还债务时，纵使宽限期未满，标准普尔亦会给予'D'评级，除非标准普尔相信债款可于宽限期内清还。此外，如正在申请破产或已做出类似行动以致债务的偿付受阻时，标准普尔亦会给予'D'评级。当发债人有选择地对某些或某类债务违约时，标准普尔会给予"SD"评级(选择性违约)。 加号(+)或减号(-):'AA'级至'CCC'级可加上加号和减号，表示评级在各主要评级分类中的相对强度。 NR 发债人未获得评级。 三、惠誉评级 (一)国际长期评级(International Long-Term Credit Ratings ----LTCR) 对发行人的长期评级也就是发行人违约评级(IDR)，是衡量发行人违约可能性的基准。对发行证券的长期评级可能高于或低于发行人的评级(IDR)，反映了证券回收可能性的不同。

债券评级机构定义

债券评级机构定义：债券评级机构是对借款人发行国际债券所具备的实力的信誉进行评级的机构。 目前世界上最有名的评级机构是美国的标准普尔公司和穆迪公司。这两家评级机构对借款人评定的级别不仅为美国市场所承认，而且也为其他国际市场承认。 穆迪公司创建于1909年．是美国首家从事证券评级的公司，它不仅对国内的各种证券进行评级，还对加拿大、澳大利亚、日本欧洲、世界银行等的证券进行评级，种类达3000多种。其所评级别(Moodys)分为10等，即Aaa、Aa、A、Baa、Ba、B、Caa、Ca、C、D。

穆迪信用分析主要集中在与发行人长期和短期风险状况有关的基本因素及重要业务推动元素。 穆迪长期债务评级(到期日一年或以上)是有关固定收益债务相对信用风险的意见，而这些债务的原始到期日须为一年或以上。这些评级是关于某种金融债务无法按承诺履行的可能性，同时反映违约机率及违约时蒙受的任何财务损失。

短期债务评级(到期日一年以内) 穆迪短期评级是有关发行人短期融资债务偿付能力的意见。此类评级适用于发行人、短期计划或个别短期债务工具。除非明确声明，否则此类债务的原始到期日一般不超过十三个月。 穆迪公司信用评级指标体系 1、资产流动性 （1）流动资产与流动负债比率 （2）迅速变现资产比例 （3）现金和视同现金资产比例 2、负债比率 （1）净资产对长期负债的比例

（2）长期负债占全部自有资本比率 3、金融风险 （1）净资产与债券发行额的比例 （2）盈利对债权利息比率 （3）净资产与股份的比例 4、资本效益 （1）销售毛利率 （2）销售成本率 （3）销售纯盈利率 （4）总资产税后收益率 标准普尔是世界权威金融分析机构，由普尔先生(Mr Henry Varnum Poor)于1860年创立。标准普尔由普尔出版公司和标准统计公司于1941年合并而成。标准普尔为投资者提供信用评级、独立分析研究、投资咨询等服务，其中包括反映全球股市表现的标准普尔全球1200指数和为美国投资组合指数的基准的标准普尔500指数等一系列指数。 自1860年成立以来，标准普尔就一直在建立市场透明度方面扮演着重要的角色。当年欧洲的投资者对于自己在美国新发展的基础设施投资的资产需要更多的了解。这时，公司的始创人普尔先生(Henry Varnum Poor)顺应有关需求开始提供金融信息。普尔出版的各种投资参考都是本着一个重要的宗旨，就是“投资者有知情权”。标准普尔是创建金融业标准的先驱。它首先对以下方面进行了评级：证券化融资、债券担保交易、信用证、非美国保险公司的财政实力、银行控股公司、财务担保公司。