全球热议:智能视频监控市场如何 预计2024年中国智能视频监控市场分析

智能视频监控市场如何 预计2024年中国智能视频监控市场分析

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随着经济的发展和人们对视频监控需求的提高，智能视频因其独具一格的优势，毫无疑问会成为视频监控系统需求市场上的新贵，获得众多消费者的青睐。智能视频监控从技术角度来看，为提升智能视频分析技术的应用性，使得智能视频分析产品真正市场化。

随着人工智能化视频监控技术的不断成熟，其发展市场和前景也是非常良好的。在国内，人工智能化的视频监控技术发展趋势向好，已经慢慢形成一种新兴产业，可以被各行各业采用：如停车场的车辆识别、企业或部门中的人脸识别功能、国家气象地质部门的事件监控等等。同时在信息化大数据时代的背景下，人工智能视频监控技术不应该只单纯地应用在某一个领域，而应该开展“全城监控”等工程的建设。

当前，视频监控在社会公共安全中发挥着越来越重要的作用。在智慧城市建设持续纵深推进的同时，由于算法准确率和环境适应性的不断提高，将促使智能视频分析技术应用的大规模部署，智能视频分析技术的应用将越来越普遍。

智慧安防产品近年来受到欢迎。目前安防全球市场规模达到3000亿美元，虽然2020年全年预计视频监控摄像头市场或有小幅的下滑。然而，中国视频监控市场投资正在加速恢复，预计2024年中国智能视频监控市场将达到167亿美金，2019到2024年年均增长达9.5%。

目前视频监控前后端均已经实现了智能化，其中前端“智能化”，后端“云化”，并逐渐演变为“边缘节点”、“边缘域”、“云中心”三个层次，云边融合的产业生态圈成为安防产业的新趋势。

随着城市安防基础设施建设的完善和居民安全防范意识的增强，我国的安防产业市场持续扩大。未来安防领域的智能视频监控细分市场将随之持续上涨。

据中研普华产业研究院出版的《2023-2028年中国智能视频监控行业竞争分析及发展前景预测报告》统计分析显示：

智能视频监控是利用计算机视觉技术对视频信号进行处理、分析和理解，在不需要人为干预的情况下，通过对序列图像自动分析对监控场景中的变化进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，能在异常情况发生时及时发出警报或提供有用信息，有效地协助安全人员处理危机，并最大限度地降低误报和漏报现象。

计算机视觉催生出人脸识别、智能视频监控等应用

计算机视觉，顾名思义，是分析、研究让计算机智能化地达到类似人类的双眼“看”的一门研究科学，即对于客观存在的三维立体化的世界的理解以及识别依靠智能化的计算机去实现。

计算机视觉技术就是利用了摄像机以及电脑替代人眼使得计算机拥有人类的双眼所具有的分割、分类、识别、跟踪、判别、决策等功能。

马尔(DavidMarr)《视觉》一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉40多年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。

目前，在计算机上调“深度网络”来提高物体识别的精度似乎就等于从事“视觉研究”。马尔的计算视觉分为三个层次：计算理论、表达和算法以及算法实现。由于马尔认为算法实现并不影响算法的功能和效果，所以马尔计算视觉理论主要讨论“计算理论”和“表达与算法”二部分内容。

马尔认为，大脑的神经计算和计算机的数值计算没有本质区别，所以马尔没有对“算法实现”进行任何探讨。从现在神经科学的进展看，“神经计算”与数值计算在有些情况下会产生本质区别，如目前兴起的神经形态计算，但总体上说，“数值计算”可以“模拟神经计算”。至少从现在看，“算法的不同实现途径”，并不影响马尔计算视觉理论的本质属性。

20世纪90年代初，计算机视觉从“萧条”走向“繁荣”，主要得益于以下二方面的因素：一方面，瞄准的应用领域从精度和鲁棒性要求太高的“工业应用”转到要求不太高，特别是仅仅需要“视觉效果”的应用领域，如远程视频会议、考古、虚拟现实、视频监控等;另一方面，人们发现，多视几何理论下的分层三维重建能有效提高三维重建的鲁棒性和精度。

多视几何的代表性人物首数法国INRIA的O.Faugeras，美国GE研究院的R.Hartely和英国牛津大学的A.Zisserman。2000年Hartely和Zisserman合著的书对这方面的内容给出了比较系统的总结。大数据需要全自动重建，而全自动重建需要反复优化，而反复优化需要花费大量计算资源。举一个简单例子，假如要三维重建北京中关村地区，为了保证重建的完整性，需要获取大量的地面和无人机图像。假如获取了1万幅地面高分辨率图像(4000×3000)、5千幅高分辨率无人机图像(8000×7000)，三维重建要匹配这些图像，从中选取合适的图像集，然后对相机位置信息进行标定并重建出场景的三维结构，如此大的数据量，人工干预是不可能的，所以整个三维重建流程必须全自动进行。

基于学习的视觉，则是指以机器学习为主要技术手段的计算机视觉研究。基于学习的视觉研究，文献中大体上分为二个阶段：21世纪初的以流形学习为代表的子空间法和目前以深度学习为代表的视觉方法。

近年来，巨量数据的不断涌现与计算能力的快速提升，给以非结构化视觉数据为研究对象的计算机视觉带来了巨大的发展机遇与挑战性难题，计算机视觉也因此成为学术界和工业界公认的前瞻性研究领域，部分研究成果已实际应用，催生出人脸识别、智能视频监控等多个极具显示度的商业化应用。

自2015年起，中国视频监控市场规模已经达到全球的40%以上，成为全球视频监控的最大消费市场，国内智能视频监控市场将持续保持高速增长。

智能视频监控是利用行人检测、行人跟踪、行人重识别等计算机视觉技术对视频信号进行处理、分析和理解，在不需要人为干预的情况下，通过对序列图像自动分析对监控场景中的变化进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，能在异常情况发生时及时发出警报或提供有用信息，有效地协助安全人员处理危机，并最大限度地降低误报和漏报现象。

随着视频监控与数字化时代的来临，视频监控在各领域得到了广泛的应用，在城市治安、道路交通安全等领域都积累了海量的视频数据。特别是最近智慧城市、智慧交通、智慧园区、智慧物流的兴起，把视频监控的应用范围进一步推广到各个领域。

据测算我国2020年视频监控行业市场规模将达到3167亿元，同比增长13.5%，行业从业人员超过100万人。而行业规模的持续扩大带动了产业链的成熟和产品成本的下降，产品成本的下降使得视频监控产品被应用到更丰富的场景中，从城市走向乡村、社区、家庭，从安全防范走向可视化管理、 工业制造，行业的边界越来越宽广。

智能化使得视频监控系统的安防属性在逐步减弱，而物联网属性却越来越强，家居安防、云端的AI服务、AI算法供应商、产品模组等新业态也在不断涌现，给行业带来了创新和活力。未来的技术发展趋势将会是高分辨率、高对比度、高变倍、多光谱、多维信息感知、多种AI分析算法、低照度、低码率、低成本。边缘侧的设备呈现图像分析、录像存储、网络传输、供电管理等多功能融合趋势。

目前，视频监控行业已经进入高速发展阶段，市场规模不断扩大，应用领域不断拓展。随着技术的不断进步和成本的不断降低，视频监控设备的品质和功能也在不断提升，从传统的模拟监控向数字化、网络化、智能化的方向发展。

视频监控行业是安防行业的一个重要分支，主要通过使用摄像机、监视器、存储设备等技术手段，对公共场所、企事业单位、住宅小区等进行实时监控和录像，以保障人员和财产的安全。

从应用领域来看，视频监控已经逐渐渗透到各个领域，如公共安全、交通管理、金融保险、商业零售、工业制造等，其中以公共安全和交通管理为主要应用领域。同时，随着人工智能技术的不断发展，视频监控行业也逐渐向智能化方向转变，如智能识别、智能分析、智能预警等，这将会成为视频监控行业未来的重要发展方向。

未来行业市场发展前景和投资机会在哪?欲了解更多关于行业具体详情。由中研普华研究院撰写，本报告对我国智能视频监控行业的供需状况、智能视频监控发展现状、智能视频监控子行业发展变化等进行了分析，重点分析了智能视频监控行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、智能视频监控行业的发展建议、智能视频监控行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。智能视频监控报告还综合了行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。

智能视频监控行业研究报告旨在从国家经济和产业发展的战略入手，分析智能视频监控未来的政策走向和监管体制的发展趋势，挖掘智能视频监控行业的市场潜力，基于重点细分市场领域的深度研究，提供对产业规模、产业结构、区域结构、市场竞争、产业盈利水平等多个角度市场变化的生动描绘，清晰发展方向。

在形式上，智能视频监控报告以丰富的数据和图表为主，突出文章的可读性和可视性，避免套话和空话。报告附加了与行业相关的数据、智能视频监控政策法规目录、主要企业信息及智能视频监控行业的大事记等，为投资者和业界人士提供了一幅生动的智能视频监控行业全景图。

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