20160616-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_36页_2mb

视频大数据分析行业总结

核心内容

视频大数据分析，又称智能视频分析，是通过计算机算法高效处理海量非结构化视频数据，实现快速检索、智能识别和理解。随着视频数据的快速增长和深度学习技术的成熟，该领域正迎来快速发展，具备巨大的市场潜力。

主要观点

• 市场空间广阔：视频大数据分析市场空间预计超过千亿人民币，尤其在政府、金融、商业、机器人、无人机、无人驾驶汽车等领域具有广泛应用前景。
• 技术发展成熟：深度学习算法的进步极大提升了视频分析的能力，使得计算机可以像人一样“看”和“思考”。
• 应用领域广泛：包括但不限于政府安防、金融、商业零售、广告营销、视频内容筛查、机器人、无人驾驶汽车等。
• 商业模式创新：随着云计算的发展，视频分析的商业模式从传统的硬件销售转向云服务和PaaS平台，提升效率并降低成本。
• 技术挑战依然存在：如目标遮挡、光照变化、角度差异等，仍需进一步突破。
• 国内企业布局积极：国内多家上市公司通过自主研发和与外部团队合作，积极布局视频大数据分析领域，增强技术能力以应对市场需求。

关键信息

1. 行业驱动因素和应用领域

• 驱动因素：

  • 视频数据量快速增长，2015年全球视频监控数据占比达到65%。
  • 深度学习等技术的成熟为视频分析提供了强大工具。
  • 政策推动如“平安城市”建设、视频监控联网等，提升了行业关注度。

• 应用领域：

  • 政府：用于案件侦查、交通管理、城市监控等。
  • 金融：用于银行监控和远程开户人脸识别。
  • 商业：用于零售门店的客流统计、消费者行为分析、广告精准投放。
  • 新兴行业：如无人机、无人驾驶汽车、VR/AR等，视频分析技术成为其核心技术支撑。

2. 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“是什么”，如人脸识别、车牌识别等。
• 行为理解：分析目标“在干什么”和“将要干什么”，实现更深层次的智能分析。

3. 深度学习与计算机视觉技术

• 深度学习算法在视频分析中起到关键作用，提高了识别的准确率和效率。
• 海外巨头如Google、Facebook、IBM等通过并购进入该领域。
• 国内代表性企业包括商汤科技、格灵深瞳、旷视科技等，它们在人脸识别、图像识别、行为分析等方面技术领先。

4. 商业模式

• 硬件销售：传统模式，但未来趋势向集成分析功能的硬件发展。
• 软件解决方案：视频分析软件和视频管理平台（VMS）市场增长迅速，预计年均增长率达38%。
• 云模式（VSaaS）：基于云平台的视频监控服务，节省成本并提高灵活性。
• PaaS平台：如极视角科技，为开发者提供算法支持和数据资源。

5. 市场空间测算

• 安防领域：预计未来视频分析投入达300亿以上，软件和解决方案占比将逐步上升。
• 其他领域：如金融、商业、VR等，视频数据占大数据总量的50%以上，预计视频数据分析市场规模将超过千亿人民币。

6. 国内相关上市公司

• 东方网力：积极布局视频大数据和机器人领域，与商汤科技成立合资公司。
• 佳都科技：发力视频大数据，拥有云从科技18%的股权。
• 汉邦高科：与北京文通图像识别技术研究中心合作。
• 浩云科技：专注金融安防，布局视频大数据分析。
• 神思电子：拓展生物识别领域，与上海依图合作。
• 北部湾旅：收购博康智能，进军智慧旅游+大数据领域。

市场趋势与前景

视频大数据分析技术正在从“看得见”向“看得懂”发展，未来将在更多行业和场景中得到应用。随着技术的不断成熟和商业模式的创新，视频分析有望成为推动智能化发展的重要引擎，相关企业将获得更多的市场机会。