2021-2025年跨域视频AI落地应用及边缘计算融合发展研究专项报告

第一章 安防监控行业运行分析及趋势预测 1

第一节 安防监控发展及产业链分析  1

一、全球监控市场规模及发展预测    1

二、安防监控行业上游的监控摄像机镜头行业发展分析       2

1、全球监控摄像机镜头出货量  2

2、中国厂商占据监控相机镜头行业垄断地位  3

第二节 智能安防监控发展分析及预测     3

一、ai推动城市安防监控革新   3

1、识别行人生理属性  3

2、识别车辆  3

3、实现人群分析  3

二、ai安防监控产品已经得到广泛应用   3

三、智能监控市场规模预测（omdia、中研普华联合预测）       4

1、omdia预测2019到2024年年均增长达9.5% 4

2、中研普华预测2021-2025年智能视频监控市场规模       4

第三节 安防行业智能化发展趋势分析     5

一、2020年中国安防市场全球占比已达51.7%     5

二、2020年中国安防代表企业的市场份额占比     5

三、未来几年中国安防市场全球占比不断提升       5

四、安防行业从数字化时代逐步向网联化和智能化时代过渡       5

第二章 我国视频ai技术发展及安防领域应用分析   7

第一节 中国视频ai技术应用发展综述    7

一、ai技术的可行性延伸至认知计算       7

二、传统视频应用的流程    8

三、ai+安防的概念界定及发展历程  8

四、“视觉+ai”的应用需求分析       9

五、人工智能对视频应用的渗透       10

第二节 我国视频ai技术发展状况分析    11

一、我国视频ai发展阶段   11

二、我国视频ai发展特点   12

三、ai视频监控系统的发展痛点       12

1、项目落地的准确性不理想     12

2、高度智能化程度不及预期     13

四、ai技术使视频变得智能       14

五、ai技术在视频系统中的应用       14

1、智慧视频识别  14

2、视频智能运营  16

六、ai在安防监控领域的技术发展   17

1、多特征识别技术     17

2、姿态识别技术  18

3、3d拍摄相机技术   18

七、政策指导为ai+安防视频监控的智能升级提供保障 19

第三节 2018-2020年视频监控中ai技术发展现状       20

一、2018-2020年我国视频ai技术发展分析  20

1、我国视频ai技术发展情况    20

2、我国视频ai研发情况分析    21

二、2018-2020年中国ai+安防重点产业链企业发展    22

1、零组件     22

2、安防产品与解决方案     24

3、基础架构与集成     25

三、视频监控智能化的需求越来越迫切    26

第三章 视频ai与边缘计算技术融合发展及应用分析      27

第一节 安防监控领域  27

一、安防监控行业发展状况       27

二、安防监控行业市场规模       28

三、中国视频监控行业进入数据时代       28

四、ai技术在安防监控领域的主要应用场景   29

1、人脸身份匹配  29

2、车辆识别应用  29

3、视频结构化     30

4、行为分析  30

五、ai将成为视频监控技术发展主方向   30

六、ai助力下视频监控技术发展满足实际应用需求       31

七、ai技术助力视频监控领域智能化发展       32

八、视频ai与边缘计算技术融合的场景应用潜力分析   33

第二节 工业制造领域  34

一、工业制造行业发展状况       34

二、工业制造行业发展规模       34

三、边缘计算对制造业的好处    35

四、工业领域对智能化的视频解决方案的需求       37

五、我国制造业向数字化、网络化、智能化的新发展阶段    37

六、视频ai与边缘计算技术融合的场景应用潜力分析   38

第三节 智慧城市领域  39

一、智慧城市行业发展状况       39

二、智慧城市行业发展规模       40

三、边缘计算对智慧城市发展的作用       41

四、视频ai与边缘计算技术融合的场景应用潜力分析   41

第四节 智慧交通领域  41

一、智慧交通行业发展状况       41

二、智慧交通行业发展规模       42

三、视频ai技术在智能交通中的创新应用      43

四、交通管理中智能视频的演进       44

五、ai视频与边缘结合，有利于进一步优化车联网的性能   46

六、视频ai与边缘计算技术融合的场景应用潜力分析   46

第五节 智慧物流领域  47

一、智慧物流行业发展状况       47

二、智慧物流行业市场规模       48

三、ai技术在智慧物流领域的应用分析   49

四、视频ai与边缘计算技术融合的场景应用潜力分析   49

五、ai+技术在智慧物流领域的应用案例  49

第四章 视频ai技术落地研究及边缘融合发展趋势分析  51

第一节 ai视频监控系统的技术演变  51

一、视频结构化与人脸识别是主流应用    51

二、跨镜（域）追踪成为近年ai绕过基础设施限制的最有效途径      52

三、ai视频监控成本进入下行通道，利于渗透加速       53

四、边缘计算+视频监控，ai安防即将进入全新阶段     53

第二节 行人重识别技术应用及发展前景  54

一、近年来，目标检测和重识别均取得长足进步    54

二、reid（行人再识别）技术成为行业发展重点   54

三、reid+人脸识别加速智能安防建设    55

四、多目标跟踪(mot)是计算机视觉领域中的重要任务       56

五、reid是人脸识别后最重要的研究方向      56

六、reid技术实现及应用场景及前景展望      57

第三节 ai技术成安防监控系统的核心发展趋势     59

一、ai视频监控的垂直领域个性化需求显著   59

1、前端ai智能分析    59

2、后端ai智能分析    60

二、随着5g的普及，全球视频ai+边缘服务需求上升  60

第四节 多（跨）域视频ai发展的机遇与挑战分析 61

一、芯片是人工智能（ai）算力的核心引擎    61

二、ai芯片的设计架构依赖应用场景的规模化和多样化       62

三、aiot时代的安防监控海量视频数据分析处理的压力      62

四、传统视频安防基础架构面临的巨大挑战    63

1、无法满足大型跨域视频监控系统的建设需求     63

2、现代视频安防系统出现新的架构(云+边+端)      63

五、人工智能（ai）向认知智能发展，多域摄取海量的视频数据变成有用的数据    63

第五章 跨域视频ai发展潜力及边缘计算技术融合投资前景研究 65

第一节 跨域视频ai及边缘计算发展趋势及前景    65

一、疫情加速城市、企业数字化转型       65

二、以视频为核心的智慧物联领域的市场空间进一步扩大    65

三、跨域视频ai及边缘计算发展趋势      65

四、跨域视频ai及边缘计算发展前景      67

五、跨域视频ai及边缘计算应用前景      68

第二节 跨域视频ai及边缘计算投资价值研究 70

一、投资现状       70

二、投资机会       71

三、投资风险       72

第三节 跨域视频ai及边缘计算面临的机遇与挑战 72

一、面临的机遇    72

二、面临的挑战    75

三、发展的对策    76

第六章 跨域视频ai及边缘计算发展建议    77

第一节 研究结论  77

第二节 投资建议  78

第三节 发展建议  78

附录       81

第一节 超高清视频产业发展行动计划（2019-2022年）     81

第二节 广播电视技术迭代实施方案（2020-2022年） 87

图表目录

图表：2018-2025年全球监控市场规模及发展预测       1

图表：2018-2025年全球监控摄像机镜头出货量   2

图表：中研普华预测2021-2025年中国智能视频监控市场规模  4

图表：认知计算和人工智能的差异性：    7

图表：传统视频应用的流程       8

图表：视觉人工智能技术应用领域不断拓展    10

图表：人工智能处理流程    10

图表：2020年中山联合光电科技股份有限公司公司经营发展     22

图表：瑞为技术业务体系    24

图表：比特大陆产品矩阵概览    25

图表：2018-2020年安防视频监控市场规模   28

图表：视频图像大数据分类       29

图表：当前中国视频监控行业有着三大发展趋势    33

图表：2018-2020年工业制造行业的市场规模       34

图表：2018-2020年智慧城市行业的市场规模       40

图表：2018-2020年智慧交通行业的市场规模       43

图表：2018-2020年智慧物流行业市场规模   48

图表：ai视频监控的实现方式   59

图表：边缘计算的价值重构机遇       68

图表：边缘计算七大类市场万家及其布局方向       71