亿欧-2017安防行业研究分析报告-鸟瞰人工智能应用市场_69页-2mb

独家收集：AI+安防行业研究报告

核心内容概览

本报告由亿欧智库发布，围绕AI+安防行业展开分析，涵盖概念界定、需求驱动、技术变革、应用场景、产业链变化及未来趋势。报告指出，AI技术，尤其是计算机视觉识别技术，正在推动安防行业从传统监控向智能化转型，以应对海量视频数据与人力分析瓶颈的矛盾。

主要观点

• AI+安防的定义：AI+安防主要指通过计算机视觉识别技术，将视频监控数据结构化，提取以人、车、物为主体的属性信息，用于社会治安事件的预警、监督和执法。
• 社会治安问题的显现：社会经济转型导致人口流动和城市结构变化，使治安问题复杂化，推动安防行业智能化发展。
• 技术驱动：AI技术，特别是深度学习，显著提升了视频监控系统的识别准确率、环境适应性和识别种类，成为推动行业变革的关键。
• 应用场景：AI+视频监控应用包括“点”、“线”、“面”和“后台”四种场景，涵盖身份认证、交通管理、重点区域监控、数据挖掘等。
• 产业链变化：上游视频芯片向下游渗透，中游出现独立第三方软件商，下游集成商与设备商合作，共同推动行业智能化发展。
• 未来趋势：民用安防市场潜力巨大，行业市场规模持续增长，网络安全成为重要趋势，AI技术向移动化工具扩展，如无人机、机器人等。

关键信息

一、AI+安防的概念与范围

• AI+安防更多指计算机视觉识别技术，用于结构化视频监控数据。
• 社会安全事件包括恐怖袭击和经济安全事件，中国主要关注经济安全事件，新疆地区还需考虑恐怖袭击。

二、技术驱动因素

• 深度学习：通过多层神经网络实现数据抽象表达，显著提升识别准确率。
• 计算力提升：GPU在处理海量数据方面优于传统CPU，提升运算速度和效率。
• 数据资源：结构化视频数据成为AI应用的关键，结合场景化数据提升算法性能。

三、应用场景解析

1. 点布防：应用于车站、机场等关键节点，进行身份认证。
2. 线布防：结合车辆和人脸识别，用于道路监控。
3. 面布防：应用于重点区域，进行人群与行为分析。
4. 后台分析：结合视频结构化数据，进行智能案情分析和资源调配。

四、AI+视频监控产品

• 前端智能设备：如海康深眸系列、大华智能交通高清摄像机、格灵深瞳皓目行为分析仪，具备快速抓拍、高效识别和结构化分析功能。
• 后置智能产品：如海康猎鹰、大华智能NVR等，进行深层次视频数据结构化分析，支持多种智能功能。

五、产业链变化

• 上游芯片企业向下游渗透，提升技术话语权。
• 中游出现独立第三方软件商，但依附于大型设备商或集成商。
• 下游集成商门槛提高，具备更强的话语权。

六、行业趋势

1. 民用安防市场增长：随着技术发展和政策支持，民用安防成为热点，发展潜力大。
2. 市场规模扩大：预计2020年安防行业总收入将达到8000亿元，视频监控占比显著。
3. 网络安全趋势：视频监控设备厂商开始重视网络安全，提供安全服务，提升产品附加值。
4. 算法普及：上下游企业开始涉足算法领域，中间层纯算法提供商面临挑战。
5. 移动化工具应用：AI技术赋能移动执法记录仪、无人机、机器人等，弥补传统监控不足。

附录：企业案例

• 海康威视：推出深眸系列、猎鹰、超脑系列智能NVR等产品，应用深度学习技术。
• 大华股份：研发睿智系列智能产品，包括人脸识别、视频结构化等。
• 格灵深瞳：提供威目车辆大数据系统、皓目行为分析仪等，支持多种识别和分析功能。
• 商汤科技：推出视图情报研判系统，支持人脸识别、以图搜图等。
• 旷视科技：提供智能安防解决方案，适用于多个安防领域。
• 东方网力：推出视频大数据平台，支持多种智能分析功能。
• 依图科技：开发蜻蜓眼智能安防平台，具备人像与车辆识别能力。

总结

本报告系统分析了AI+安防行业的现状、技术驱动因素、应用场景及未来趋势，强调AI技术在提升视频监控系统智能化水平、应对海量数据与人力瓶颈方面的重要作用。随着政策支持、技术进步和市场需求的增长，AI+安防行业正迎来快速发展，未来将向民用市场、网络安全和移动化工具方向拓展，推动安防行业向更高层次发展。