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2018年中国视频监控行业发展空间巨大 AI技术赋能发展乃是未来必然趋势

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 2019-01-31 14:58:50  来源:前瞻产业研究院 E1839G0

雪亮工程助推视频监控行业发展

视频监控系统是安全防范系统的组成部分,它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控以其直观、方便、信息内容丰富而广泛应用于许多场合。

近年来,随着计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展,视频监控制技术也有长足的发展。“雪亮工程”是以县、乡、村三级综治中心为指挥平台、以综治信息化为支撑、以网格化管理为基础、以公共安全视频监控联网应用为重点的“群众性治安防控工程”。因为“群众的眼睛是雪亮的”,所以称之为“雪亮工程”。

它主要是针对农村地区治安防控的监控项目,旨在通过各级的综治中心和指挥平台,将视频图像信息系统纵向下延至县、乡、村,同时利用系统拓展在安防、社会治理、智慧交通、民生服务、生态建设等领域的应用,通过建设各类视频监控点,实现治安防控“全覆盖、无死角”。

截至2017年12月底,雪亮工程的中标亿元项目9个,总计31.04亿,占安防总体中标项目12%。基于国内农村市场的庞大及成长潜力来看,雪亮工程将成为安防行业重要的市场,同时雪亮工程不仅是保障城乡安全的新保障,也是智慧城市建设的重要分支。雪亮工程的持续推进,将城市监控拓展到周边农村地区,推动了中国视频监控市场的发展。

近年来在国家政策的支持下,安防产业飞速发展,政府、企业、机关、城市、社区都纷纷配合国家的安全工作部署,得益于平安城市和智慧城市的打造,安防产业始终保持高增长态势。根据报告数据统计,2012年中国安防行业总产值已达3240亿元,2014年中国安防行业总产值突破4000亿元,2016年中国安防行业总产值达到5400亿元,截止至2017年中国安防行业总产值增长至6480亿元,预计2018年年中国安防行业总产值将超7000亿元,达到7450亿元。并预测在2020年中国安防行业总产值预计将接近1万亿元,遥遥领先全球其他国家和地区,年增长率保持两位数的高位增长,国内市场空间不断增大。

2012-2018年中国安防行业总产值统计情况及预测

2012-2018年中国安防行业总产值统计情况及预测

数据来源:前瞻产业研究院整理

视频监控行业市场规模延续高速增长态势

从全世界范围来看,随着政治、经济、社会的不断发展各国对安防的需求越来越高,安防产业已经成为与社会经济和人民生活密切相关的一个产业。这几年来全球安防需求不断增长,视频监控设备市场同样也处在上升周期,而其中安防意识的进一步提高、技术升级和网络摄像机的推动已成为主导因素。

据前瞻产业研究院发布的《中国视频监控设备行业市场需求预测与投资战略规划分析报告》统计数据显示,2010-2016年期间,我国视频监控市场规模从242亿元增长至962亿元,年均复合增长率达25.86%。截止至2017年我国视频监控市场规模突破千亿元,初步测算2018年我国视频监控市场规模达到1192亿元左右,同比增长达12%。

2010-2018年中国视频监控市场规模统计情况及预测

2010-2018年中国视频监控市场规模统计情况及预测

数据来源:前瞻产业研究院整理

中国视频监控行业普通经济领域应用量小,未来发展空间巨大

从视频监控产品的下游应用结构来看,目前视频监控产品的应用主要集中在政府项目、交通、治安、金融、电力等特殊部门,在其它领域的应用还比较少。这主要与其应用领域扩展过程是从特殊、重点部门向一般部门扩散有关。在普通经济领域应用量小,未来空间还很大。

视频监控产品下游应用结构占比统计情况

视频监控产品下游应用结构占比统计情况

数据来源:前瞻产业研究院整理

“两超多强”竞争格局愈加明显

当前,我国视频监控企业多达数千家,视频监控作为目前安防行业发展最快最重要的领域,一直以来呈现海康威视、大华股份两大行业巨头竞相快速发展,少数二线龙头紧追猛赶的势头。国内两大巨头市占率超过一半,海康和大华两家占据了56.12%的市场份额。因为视频安防低端的设备技术含量较低,进入门槛也较低,剩余从事这类硬件生产的企业因为规模小、技术含量低,在技术升级和价格战的压力下生存不易。视频监控市场的集中度逐年提升,“两超多强”的竞争格局愈加明显。

2017年中国视频监控品牌市场占有率统计情况

2017年中国视频监控品牌市场占有率统计情况

数据来源:前瞻产业研究院整理

中国视频监控行业进入数据时代

数据时代视频监控的特点就是能够全面看、自动看、关联看。全面看,视频图像一体汇聚、全网共享。大范围内多维数据的跨系统、跨区域共享。自动看,高密度、高算力、多算法框架、千亿级图片秒级检索,算的快、比的准。关联看,视频大数据与社会、网络、政务、警务大数据等资源的碰撞分析。实现“图事件关联”、“人脸、车辆、手机等多轨合一”等应用。

AI赋能视频监控,行人再识别(ReID)是未来发展之道

传统的安防系统的功能现在看来是有点过于简单,在AI没有大规模商用之前,我们甚至不知道自己拥有一个金矿。以视频监控系统为例,传统的视频监控就是实时监视、录像和回放录像,超过设定的时间然后用新的录像覆盖旧的录像,这种现象持续了大约60年,直到2016年,AI赋能视频监控之后,计算机逐渐开始能够读懂一帧帧的画面了,这里面的三大核心AI技术就是人体识别、车辆识别和ReID。

ReID(PersonRe-identification),也称为行人重识别、行人再识别、跨镜追踪,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术,广泛被认为是一个图像检索的子问题,目前主要应用于安防领域,未来与人脸识别相结合能够应用于更多更丰富的场景。

由于最早期完全依赖于传统计算机视觉或机器学习的技术,所以ReID基本上没有明显的突破。ReID本身是一个非常难的问题,它是要从不同的视频之中,把同一个人识别出来。视频光照条件的不同、感兴趣区域的分辨率和角度的不同、目标被遮挡的情况普遍、穿着相近衣服的人等等,都会造成识别的困难。对于视频监控领域来说,ReID引申出来在实际应用上,就是希望把不同视频内的物体关联起来,并可以透过有效的方法把物体找出来,能做到这样,整个监控操作才完整,才能看到大局。

佳都科技参股的千视通于2018年下半年在ReID上取得了重大突破,在Market1501上的首位命中率(Rank-1Accuracy)已经达到97.1%,超越人眼识别能力(94%),并刷新了2018年4月公布的96.6%的世界纪录,这让我们看到了ReID广阔的市场前景。

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