2021-2027年中國智能視頻監控行業發展趨勢與投資分析報告
http://www.xibaipo.cc 2021-07-19 10:37 中企顧問網
2021-2027年中國智能視頻監控行業發展趨勢與投資分析報告2021-7
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- 出版日期：2021-7
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- 2021-2027年中國智能視頻監控行業發展趨勢與投資分析報告,首先介紹了中國智能視頻監控行業市場發展環境、智能視頻監控整體運行態勢等，接著分析了中國智能視頻監控行業市場運行的現狀，然后介紹了智能視頻監控市場競爭格局。隨后，報告對智能視頻監控做了重點企業經營狀況分析，最后分析了中國智能視頻監控行業發展趨勢與投資預測。您若想對智能視頻監控產業有個系統的了解或者想投資中國智能視頻監控行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
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智能視頻監控是利用計算機視覺技術對視頻信號進行處理、分析和理解，在不需要人為干預的情況下，通過對序列圖像自動分析對監控場景中的變化進行定位、識別和跟蹤，并在此基礎上分析和判斷目標的行為，能在異常情況發生時及時發出警報或提供有用信息，有效地協助安全人員處理危機，并最大限度地降低誤報和漏報現象。
智能視頻監控是利用計算機視覺技術對視頻信號進行處理、分析和理解，在不需要人為干預的情況下，通過對序列圖像自動分析對監控場景中的變化進行定位、識別和跟蹤，并在此基礎上分析和判斷目標的行為，能在異常情況發生時及時發出警報或提供有用信息，有效地協助安全人員處理危機，并最大限度地降低誤報和漏報現象。
運動目標檢測是指在序列圖像中檢測出變化區域并將運動目標從背景圖像中提取出來。目標分類、跟蹤和行為理解等后處理過程僅僅考慮圖像中對應于運動目標的像素區域。運動目標的正確檢測與分割對于后期處理非常重要。場景的動態變化，如天氣、光照、陰影和雜亂背景的干擾，使得運動目標檢測和分割變得相當困難。
幀差法 | 基本原理是在圖像序列相鄰的兩幀或者三幀采用基于像素的時間差分通過閾值化來提取圖像中的運動區域。首先，將相鄰幀圖像對應像素值相減，然后對差分圖像二值化。在環境亮度變化不大的情況下，如果對應像素值變化小于事先確定的閾值時，可以認為（主觀經驗）此處為背景像素；如果對應像素值變化很大，可以認為這是有運動物體引起的，將這些區域標記為前景像素，利用標記的像素區域可以確定運動目標在圖像中的位置。優點：相鄰兩幀的時間間隔很短，用前一幀圖像作為后一幀圖像的背景模型具備較好的實時性，其背景不積累，更新速度快，算法計算量小。缺點：閾值選擇相當關鍵，閾值過低，則不足以抑制背景噪聲，容易將其誤檢測為運動目標；閾值過高，則容易漏檢，將有用的運動信息忽略掉了。另外，當運動目標面積較大，顏色一致時，容易在目標內部產生空洞，無法完整地提取運動目標。 |
光流法 | 光流法的主要任務是計算光流場，即在適當的平滑性約束條件下，根據圖像序列的時空梯度估算運動場，通過分析運動場的變化對運動目標和場景進行檢測與分割。光流法不需要預先知道場景的任何信息，就能夠檢測運動對象，可處理運動背景的情況，但噪聲多、多光源、陰影和遮擋等因素會對光流場分布的計算結果造成嚴重影響；而且光流法計算復雜，很難實現實時處理。 |
減背景法 | 減背景法是一種有效的運動目標檢測算法，其基本思想是背景的參數模型來近似背景圖像的像素值，將當前幀與背景模型進行差分比較實現對運動目標區域的檢測，其中區別較大的像素區域被認為是運動區域，而區別較小的像素區域則被認為是背景區域。背景減除法必須要有背景圖像，并且背景圖像要隨著光照和外部環境的變化而實時更新，因此背景減除法關鍵是背景建模及其更新。針對如何建立對于不同場景的動態變化均具有自適應性的背景模型，研究人員已經提出許多背景建模算法，總的來講可以概括為非回歸遞推兩類。 |
數據來源：公開資料整理
中企顧問網發布的《2021-2027年中國智能視頻監控行業發展趨勢與投資分析報告》共十一章。首先介紹了中國智能視頻監控行業市場發展環境、智能視頻監控整體運行態勢等，接著分析了中國智能視頻監控行業市場運行的現狀，然后介紹了智能視頻監控市場競爭格局。隨后，報告對智能視頻監控做了重點企業經營狀況分析，最后分析了中國智能視頻監控行業發展趨勢與投資預測。您若想對智能視頻監控產業有個系統的了解或者想投資中國智能視頻監控行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
本研究報告數據主要采用國家統計數據，海關總署，問卷調查數據，商務部采集數據等數據庫。其中宏觀經濟數據主要來自國家統計局，部分行業統計數據主要來自國家統計局及市場調研數據，企業數據主要來自于國統計局規模企業統計數據庫及證券交易所等，價格數據主要來自于各類市場監測數據庫。
報告目錄：
1.1 智能視頻監控分析定義
1.2 視頻監控發展與對比
1.3 智能視頻監控分析產品形態分類
1.3.1 嵌入式產品
智能視頻分析前置產品
智能視頻分析后置產品
1.3.2 智能視頻分析軟件
1.4 智能視頻分析產品功能方向分類
1.4.1 模式識別
1.4.2 行為分析
1.5 智能視頻分析產品不同應用領域需求不同
1.5.1 通用智能視頻分析與行業應用智能視頻分析對比
1.5.2 智能視頻分析產品應用類別
智能視頻分析產品應用類別
1 | 安防類 |
2 | 智能交通監控類 |
3 | 數據統計類 |
數據來源：公開資料整理
第二章 2019中國智能視頻分析技術現狀與發展方向
2.1 智能視頻分析發展是視頻監控行業發展的必然
2.1.1 從處理視頻數據量角度分析
2.1.2 從傳統產品同質化角度分析
2.1.3 從信息處理技術發展角度分析
2.2 智能視頻分析技術現存的難題
2.2.1 誤判
2.2.2 算法靈活性不高
2.2.3 處理器瓶頸
2.3 智能視頻分析發展方向
2.3.1 廠商專業化
2.3.2廠商橫向聯合
2.3.4 產品行業應用集成化
2.3.5 自適應智能視頻分析邁向主流
第三章 2019年全球智能視頻分析所屬市場發展概況
3.1 全球視頻監控市場規模狀況與預測
3.1.1 發展歷程
3.1.2 市場規模預測
3.2 全球智能視頻分析市場規模狀況與預測
3.2.1 發展歷程
3.2.2市場規模預測
3.3 全球智能視頻分析應用情況
3.3.1美國
3.3.2歐洲
3.3.3 以色列
第四章 2015-2019年中國智能視頻分析發展狀況
4.1 中國智能視頻分析技術研發狀況
4.1.1 基礎算法
4.1.2 產品研發
4.1.3 行業標準
4.2 中國智能視頻分析產業發展現狀
4.2.1 中國智能視頻分析主要應用行業
4.2.2 中國智能視頻分析行業存在的問題
4.3 中國智能視頻分析市場發展概況
4.3.1 中國視頻監控市場規模與預測
4.3.2 中國智能視頻分析市場規模與預測
第五章 2019年中國智能視頻分析主芯片市場與供應商
5.1 智能視頻分析主芯片市場狀況
5.2 智能視頻分析主芯片供應商
5.2.1 ADI
5.2.2 TI
5.2.3 安霸半導體
第六章 2019年中國智能視頻分析算法與軟件應用市場與供應商
6.1 智能視頻分析算法與軟件應用市場狀況
6.2 智能視頻分析算法與軟件供應商
6.2.1 AimetisiOmniscient
6.2.2 iOmniscient
6.2.3 OV
第七章 2019年中國智能視頻分析系統行業與供應商
7.1 智能視頻分析系統行業狀況
7.2 智能視頻分析系統供應商
7.2.1 Nice System
7.2.2 西門子
7.2.3 霍尼韋爾
第八章 2019年中國智能視頻分析設備市場與供應商
8.1 中國智能視頻分析設備市場狀況
8.2 智能視頻分析設備供應商
8.2.1 海康
8.2.2 貝爾信
8.2.3 卓揚
第九章 2019年國內外智能視頻分析普通安防領域品牌廠商分析
9.1 國外智能視頻分析品牌廠商分析
9.1.1 Object Video
9.1.2 Illisis
9.1.3 IOImage
9.1.4 Mate
9.2 國內智能視頻分析品牌廠商分析
9.2.1 中興智能
9.2.2 智安邦
9.2.3 文安
9.2.4 信路威
9.2.5 漢王
9.2.6 高德威
9.2.7 哈海康
9.2.8 大華
第十章 2019年國內外智能視頻分析智能交通領域品牌廠商分析
10.1 國外智能視頻分析品牌廠商分析
10.1.1 Citilog
10.1.2 Autocope
10.2 國內智能視頻分析品牌廠商分析
10.1.1 中興智能
10.1.2 高德威
10.1.3 海康
第十一 2021-2027年中國智能視頻分析投資機會分析
11.1 區域市場投資機會分析
11.2 應用領域投資機會分析
圖表目錄：
圖表：智能視頻分析產業鏈分析
圖表：國際智能視頻分析市場規模
圖表：國際智能視頻分析生命周期
圖表：中國GDP增長情況
圖表：中國CPI增長情況
圖表：中國人口數及其構成
圖表：中國工業增加值及其增長速度
圖表：中國城鎮居民可支配收入情況
圖表：2015-2019年中國智能視頻分析市場規模
圖表：2015-2019年中國智能視頻分析產值
圖表：2015-2019年我國智能視頻分析供應情況
圖表：2015-2019年我國智能視頻分析需求情況
圖表：2021-2027年中國智能視頻分析市場規模預測
圖表：2021-2027年我國智能視頻分析供應情況預測
圖表：2021-2027年我國智能視頻分析需求情況預測
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