2017-视频人工智能大时代_38页-2mb

安防行业智能化发展与IVA应用分析

核心内容

本文聚焦于安防行业智能化转型，重点分析了智能视频分析（IVA）技术在安防行业中的应用和发展前景，探讨了硬件企业如何通过智能化转型抓住市场机遇，并对国内领先的安防企业如海康威视和大华股份进行了重点推荐。

主要观点

1. 安防市场快速成长与IVA需求

• 安防行业近年来保持高速增长，2016年市场规模超过5000亿元，其中视频监控是最大应用领域。
• 随着城市视频监控数量的增加，特别是二、三线城市，摄像头密度仍远低于发达国家。
• 安防行业从“事后比对”向“事前防范”转变，推动IVA技术需求上升。

2. 视频监控的两次升级

• 高清化：从标清到高清的跨越，实现了视频监控从“看得见”到“看得清”，为IVA提供数据基础。
• 网络化：采用云端存储与实时传输，使得视频数据的动态分析成为可能。
• 高清与网络化是实现安防智能化的重要前提。

3. IVA技术的应用领域

• 公安+交通行业：仍是IVA的主要应用领域，用于人员和车辆识别、实时监控、交通执法等。
• 新兴应用场景：包括智慧景区、智慧商业、医疗、金融、教育等，IVA技术能够提升管理效率和数据分析能力。

4. 深度学习推动IVA发展

• 深度学习突破传统IVA算法的局限，提高识别准确率。
• 数据：安防行业拥有大量监控数据，为深度学习训练提供资源。
• 硬件：GPU相较于CPU更适合深度学习计算，提升算法运行效率。
• 算法：随着算法的不断优化，IVA识别准确率已超过人眼识别水平。

5. 硬件企业智能化转型

• 硬件价值提升：前端集成GPU/TPU，价值量翻倍；后端集成GPU阵列，价值量提升至传统产品的5倍以上。
• 产业链延伸：硬件企业向核心算法和芯片上游布局，同时向下游系统集成与运维延伸，承担“解决方案提供商”的角色。
• 海康威视与大华股份：凭借强大的研发能力、数据资源和渠道优势，成为国内智能化安防龙头。

关键信息

1. IVA技术的优势

• 实时性：能够实时识别和分析视频数据，减少人工干预。
• 准确性：深度学习技术提升了识别准确率，降低了误报率。
• 扩展性：智能化设备支持渐进式扩容，无需重复投资。

2. 硬件与算法结合

• 硬件企业通过集成GPU/TPU，提升设备智能化水平。
• 海康威视和大华股份在算法研发和产品化方面投入巨大，如海康威视的“深眸”前端智能相机和“猎鹰”后端智能服务器。

3. 市场预测

• 硬件市场增长：预计2016-2020年国内安防硬件市场产值将由980亿元增长至2300亿元，复合增速超过20%。
• 产品单价提升：前端摄像头单价从1200元提升至1480元，后端服务器单价从10000元提升至19000元。

4. 投资建议

• 首推海康威视（002415.SZ）和大华股份（002236.SZ），因其在智能化转型、产业链整合及市场拓展方面的领先地位。
• 投资评级：强于大市（维持评级）。

5. 风险提示

• 安防智能化进展不及预期，可能影响市场增长速度。

重点标的推荐

行业趋势与技术发展

• 深度学习发展：深度学习算法的不断优化，使得IVA识别准确率大幅提升。
• 硬件升级：GPU、FPGA、TPU等硬件在IVA中的应用，提升了计算效率与识别能力。
• 算法公司合作：海康威视、大华股份等硬件企业与算法公司合作，推动IVA产品化与商业化。

未来展望

• 智能化趋势：随着深度学习和AI技术的发展，IVA将成为安防行业的重要组成部分。
• 市场空间：预计到2020年，IVA渗透率将达到10%，带动安防硬件市场快速增长。
• 产业链重塑：硬件企业通过布局上游算法与下游运维，重塑安防产业链，提升整体竞争力。