20160606-兴业证券-计算机行业深度研究报告:视频大数据:开启计算机的眼和脑_2mb
报告摘要
视频大数据分析行业研究报告总结
核心内容概述
视频大数据分析,即智能视频分析,是利用计算机算法对海量视频数据进行高效处理,实现快速检索、智能识别与理解的技术。该技术在政府、金融、商业、机器人、无人机、无人驾驶汽车、VR等多个领域具有广阔的应用前景,市场空间巨大,预计在千亿人民币以上。
主要观点
- 市场需求旺盛:视频数据价值巨大,视频监控数据占全球分析数据的一半以上,国内监控摄像机数量庞大,视频数据总量持续增长。
- 技术进步显著:深度学习算法推动了计算机视觉技术的发展,使得视频大数据分析更高效、更精确,成为人工智能的重要应用领域。
- 商业模式创新:随着云计算的发展,视频分析正从传统的项目制向云模式和PaaS平台转变,例如VSaaS和极视角的PaaS平台,提供按需服务,提高效率并降低成本。
- 政策支持明显:政府推动“平安城市”和“大联网”战略,促进视频监控系统的联网和数据整合,提高视频数据的利用率。
- 行业竞争格局:A股相关公司具备渠道资源和客户理解能力,通过内生研发和外部合作提升技术能力,占据视频大数据行业的有利位置。
关键信息
1. 行业驱动因素和应用领域
1.1 驱动因素之一:视频数据价值巨大
- 全球视频监控数据在2015年占分析数据的65%,国内监控摄像机数量达3000万台,每月生成60EB视频数据。
- 互联网视频数据占人们通讯数据的80%,视频内容日益丰富,视频分析需求快速增长。
1.2 驱动因素之二:技术日趋成熟
- 深度学习算法提升计算机视觉能力,使视频分析效率和精度大幅提高。
- 视频大数据分析技术涵盖目标检测、识别、行为理解三个层次。
1.3 驱动因素之三:政策推动
- 政府推动视频监控系统联网,促进数据共享和分析。
- 相关政策如《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》鼓励将社会监控资源纳入公安平台。
1.4 应用领域:政府
- 视频大数据分析用于案件侦查、交通管理(如车牌识别、违章行为识别)等。
- 技术挑战包括强光照、大侧角、模糊等,需高精度识别技术。
1.5 应用领域:金融
- 用于银行监控和远程开户的人脸识别。
- 提升安全性与效率,节省大量人力成本。
1.6 应用领域:商业
- 用于零售门店的客流统计、消费者行为分析,辅助营销策略制定。
- 用于广告精准匹配,提升广告效果和营收。
1.7 应用领域:机器人等新兴行业
- 家用机器人利用视频分析识别环境、进行自主互动。
- 无人驾驶汽车、无人机等依赖视频分析进行目标检测与避障。
2. 数据采集、压缩与存储
- 数据采集:高清化、网络化、智能化是趋势,涉及监控摄像机、家用摄像机等。
- 数据压缩:全球视频数据总量增长迅速,但压缩效率提升缓慢,需更高效方法。
- 数据存储:云存储成为主流,HDFS等系统提供高扩展性和安全性。
3. 视频大数据分析的三大层次
- 目标检测:从背景中分离出目标,是视频分析的基础。
- 目标识别:识别目标的类型,如人脸识别、车辆识别。
- 行为理解:分析目标的行为及未来动向,实现高层次识别。
4. 深度学习与计算机视觉技术
- 深度学习:通过模拟神经网络,实现更精准的识别,减少人工干预。
- 国际布局:如Orbeus与AMD合作,推出深度学习系统。
- 国内案例:商汤科技、格灵深瞳、旷视科技等在深度学习和计算机视觉领域表现突出。
5. 商业模式
- 硬件销售:包括摄像机、存储器、编码器等,是视频分析的基础。
- 软件解决方案:如视频分析软件、视频管理平台(VMS),市场增长迅速。
- 云模式:VSaaS、PaaS平台提供灵活服务,如旷视科技和极视角。
- 视频数据变现:通过与客户合作,挖掘视频数据的商业价值,拓展应用领域。
6. 国内相关上市公司
- 东方网力:布局视频大数据与服务机器人,与商汤科技合作,技术领先。
- 佳都科技:专注于人脸识别,拥有云从科技18%股权。
- 汉邦高科:进军智能驾驶领域。
- 浩云科技:专注于金融安防,提供智能分析系统。
- 神思电子:拓展生物识别,与上海依图成立合资公司。
- 北部湾旅:收购博康智能,布局智慧旅游+大数据。
市场空间与未来展望
- 安防领域:预计未来视频分析投入达300亿以上,占安防支出的30%-40%。
- 其他领域:如金融、商业、机器人等,视频分析需求不断上升,市场空间广阔。
- 市场规模测算:2020年中国大数据应用市场规模预计达8000亿,视频数据占比超50%,视频分析市场有望达到千亿级别。
总结
视频大数据分析技术正处于快速发展阶段,其应用前景广阔,技术门槛高,但随着深度学习和云计算的发展,未来将有更多创新模式出现。国内上市公司通过技术积累与合作,正逐步在该领域占据有利位置,具备较强的市场竞争力。
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