20170524-天风证券-电子制造_大安防行业专题II-视频人工智能大时代_37页_1mb

电子制造行业研究报告总结：视频人工智能大时代与安防行业智能化

核心内容

本报告聚焦于视频人工智能（IVA）在安防行业的应用及发展，分析了其对行业智能化的推动作用，以及国内安防硬件龙头企业的转型机会。

主要观点

1. 安防行业对IVA需求巨大

• 高清化与网络化是智能化的基础：高清监控设备和网络化设备的普及为IVA的实现提供了前提条件。
• 大数据时代对IVA的必要性：随着视频数据量的激增，IVA成为解决视频数据处理难题的关键手段。
• 公安与交通是主要应用领域：这两个领域在IVA应用中占据最大份额，且不断扩展新的应用场景。

2. 硬件+数据+算法助力IVA快速落地

• 数据是核心要素：深度学习算法依赖大规模数据训练，安防行业拥有天然的数据源。
• 硬件性能提升：GPU在深度学习中具有优势，因其更适合数据级并行计算。
• 算法进步：深度学习算法的识别准确率已超过人眼，为IVA的实用化奠定了基础。

3. 安防监控企业的智能化转型

• 硬件价值量提升：集成GPU/TPU后，硬件产品价值显著提高。
• 向上游布局算法：硬件企业具备数据资源和研发能力，能缩短与算法公司的差距。
• 向下游延伸产业链：集成系统运维，成为“解决方案提供商”，推动智能化转型。

关键信息

1. 安防市场快速增长

• 2011-2016年，我国安防市场连续5年保持两位数增长，2016年市场规模超过5000亿元。
• 城市视频监控是安防行业最大应用产品，市场潜力巨大。

2. 视频监控设备升级

• 高清化：从标清到高清，提升了视频识别能力。
• 数字化（网络化）：数字摄像机具备更高的录像效果、更强的扩展性和更灵活的存储方式。
• 硬件升级是智能化前提：高清与网络化设备为IVA提供数据基础。

3. IVA应用场景

• 基于特征识别：如车牌识别、人脸识别。
• 基于行为分析：如周界防范、物品遗留检测、人员密度分析等。
• 新兴应用：智慧景区、智慧商业等，提升了行业附加值。

4. 深度学习推动IVA发展

• 打破传统算法局限：深度学习在识别准确率、行为分析等方面优于传统方法。
• GPU加速发展：GPU的浮点计算能力提升了深度学习的效率。
• 算法持续优化：如ResNet算法将识别错误率降至3.57%，低于人眼识别错误率5.1%。

5. 安防硬件龙头优势

• 海康威视与大华股份：在营收增速、研发能力、产业链布局等方面表现突出。
• 产业链整合：从硬件到算法再到系统集成，形成完整的智能化解决方案。
• 市场潜力：预计2016-2020年国内安防硬件市场产值将从980亿元增长至2300亿元。

投资建议

• 推荐企业：海康威视、大华股份，因其在智能化转型中具有显著优势。
• 投资逻辑：硬件升级、产业链延伸、智能化技术应用带来市场空间的大幅增长。
• 风险提示：安防智能化进展不及预期可能影响行业增长。

行业趋势与展望

• 智能化浪潮：随着IVA技术的成熟，安防行业将进入高速发展轨道。
• 技术融合：IVA与人工智能、大数据等技术深度融合，推动安防系统向更智能、更高效方向发展。
• 市场前景：国内安防硬件龙头有望在智能化转型中占据主导地位，实现市场份额和营收的双重增长。

总结

本报告全面分析了视频人工智能在安防行业的应用与发展，指出IVA作为智能安防的核心技术，正推动行业向更高效、更智能的方向发展。国内硬件企业通过技术升级、产业链整合、向算法和系统运维延伸，具备显著竞争优势，有望在未来智能安防市场中占据主导地位。