2021-2027年中国智能视频监控市场发展现状与发展前景报告

报告名称：2021-2027年中国智能视频监控市场发展现状与发展前景报告
出版日期：2021-3
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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。

运动目标检测是指在序列图像中检测出变化区域并将运动目标从背景图像中提取出来。目标分类、跟踪和行为理解等后处理过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像素区域。运动目标的正确检测与分割对于后期处理非常重要。场景的动态变化，如天气、光照、阴影和杂乱背景的干扰，使得运动目标检测和分割变得相当困难。

帧差法	基本原理是在图像序列相邻的两帧或者三帧采用基于像素的时间差分通过阈值化来提取图像中的运动区域。首先，将相邻帧图像对应像素值相减，然后对差分图像二值化。在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值变化小于事先确定的阈值时，可以认为（主观经验）此处为背景像素；如果对应像素值变化很大，可以认为这是有运动物体引起的，将这些区域标记为前景像素，利用标记的像素区域可以确定运动目标在图像中的位置。优点：相邻两帧的时间间隔很短，用前一帧图像作为后一帧图像的背景模型具备较好的实时性，其背景不积累，更新速度快，算法计算量小。缺点：阈值选择相当关键，阈值过低，则不足以抑制背景噪声，容易将其误检测为运动目标；阈值过高，则容易漏检，将有用的运动信息忽略掉了。另外，当运动目标面积较大，颜色一致时，容易在目标内部产生空洞，无法完整地提取运动目标。
光流法	光流法的主要任务是计算光流场，即在适当的平滑性约束条件下，根据图像序列的时空梯度估算运动场，通过分析运动场的变化对运动目标和场景进行检测与分割。光流法不需要预先知道场景的任何信息，就能够检测运动对象，可处理运动背景的情况，但噪声多、多光源、阴影和遮挡等因素会对光流场分布的计算结果造成严重影响；而且光流法计算复杂，很难实现实时处理。
减背景法	减背景法是一种有效的运动目标检测算法，其基本思想是背景的参数模型来近似背景图像的像素值，将当前帧与背景模型进行差分比较实现对运动目标区域的检测，其中区别较大的像素区域被认为是运动区域，而区别较小的像素区域则被认为是背景区域。背景减除法必须要有背景图像，并且背景图像要随着光照和外部环境的变化而实时更新，因此背景减除法关键是背景建模及其更新。针对如何建立对于不同场景的动态变化均具有自适应性的背景模型，研究人员已经提出许多背景建模算法，总的来讲可以概括为非回归递推两类。

数据来源：公开资料整理

188bet金宝搏网站发布的《2021-2027年中国智能视频监控市场发展现状与发展前景报告》共十一章。首先介绍了中国智能视频监控行业市场发展环境、智能视频监控整体运行态势等，接着分析了中国智能视频监控行业市场运行的现状，然后介绍了智能视频监控市场竞争格局。随后，报告对智能视频监控做了重点企业经营状况分析，最后分析了中国智能视频监控行业发展趋势与投资预测。您若想对智能视频监控产业有个系统的了解或者想投资中国智能视频监控行业，本报告是您不可或缺的重要工具。

本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录：

第.一章智能视频分析概述

1.1 智能视频监控分析定义

1.2 视频监控发展与对比

1.3 智能视频监控分析产品形态分类

1.3.1 嵌入式产品

智能视频分析前置产品

智能视频分析后置产品

1.3.2 智能视频分析软件

1.4 智能视频分析产品功能方向分类

1.4.1 模式识别

1.4.2 行为分析

1.5 智能视频分析产品不同应用领域需求不同

1.5.1 通用智能视频分析与行业应用智能视频分析对比

1.5.2 智能视频分析产品应用类别

智能视频分析产品应用类别

1	安防类
2	智能交通监控类
3	数据统计类

数据来源：公开资料整理

第二章 2019中国智能视频分析技术现状与发展方向

2.1 智能视频分析发展是视频监控行业发展的必然

2.1.1 从处理视频数据量角度分析

2.1.2 从传统产品同质化角度分析

2.1.3 从信息处理技术发展角度分析

2.2 智能视频分析技术现存的难题

2.2.1 误判

2.2.2 算法灵活性不高

2.2.3 处理器瓶颈

2.3 智能视频分析发展方向

2.3.1 厂商专业化

2.3.2厂商横向联合

2.3.4 产品行业应用集成化

2.3.5 自适应智能视频分析迈向主流

第三章 2019年全球智能视频分析所属市场发展概况

3.1 全球视频监控市场规模状况与预测

3.1.1 发展历程

3.1.2 市场规模预测

3.2 全球智能视频分析市场规模状况与预测

3.2.1 发展历程

3.2.2市场规模预测

3.3 全球智能视频分析应用情况

3.3.1美国

3.3.2欧洲

3.3.3 以色列

第四章 2015-2019年中国智能视频分析发展状况

4.1 中国智能视频分析技术研发状况

4.1.1 基础算法

4.1.2 产品研发

4.1.3 行业标准

4.2 中国智能视频分析产业发展现状

4.2.1 中国智能视频分析主要应用行业

4.2.2 中国智能视频分析行业存在的问题

4.3 中国智能视频分析市场发展概况

4.3.1 中国视频监控市场规模与预测

4.3.2 中国智能视频分析市场规模与预测

第五章 2019年中国智能视频分析主芯片市场与供应商

5.1 智能视频分析主芯片市场状况

5.2 智能视频分析主芯片供应商

5.2.1 ADI

5.2.2 TI

5.2.3 安霸半导体

第六章 2019年中国智能视频分析算法与软件应用市场与供应商

6.1 智能视频分析算法与软件应用市场状况

6.2 智能视频分析算法与软件供应商

6.2.1 AimetisiOmniscient

6.2.2 iOmniscient

6.2.3 OV

第七章 2019年中国智能视频分析系统行业与供应商

7.1 智能视频分析系统行业状况

7.2 智能视频分析系统供应商

7.2.1 Nice System

7.2.2 西门子

7.2.3 霍尼韦尔

第八章 2019年中国智能视频分析设备市场与供应商

8.1 中国智能视频分析设备市场状况

8.2 智能视频分析设备供应商

8.2.1 海康

8.2.2 贝尔信

8.2.3 卓扬

第九章 2019年国内外智能视频分析普通安防领域品牌厂商分析

9.1 国外智能视频分析品牌厂商分析

9.1.1 Object Video

9.1.2 Illisis

9.1.3 IOImage

9.1.4 Mate

9.2 国内智能视频分析品牌厂商分析

9.2.1 中兴智能

9.2.2 智安邦

9.2.3 文安

9.2.4 信路威

9.2.5 汉王

9.2.6 高德威

9.2.7 哈海康

9.2.8 大华

第十章 2019年国内外智能视频分析智能交通领域品牌厂商分析

10.1 国外智能视频分析品牌厂商分析

10.1.1 Citilog

10.1.2 Autocope

10.2 国内智能视频分析品牌厂商分析

10.1.1 中兴智能

10.1.2 高德威

10.1.3 海康

第十一2021-2027年中国智能视频分析投资机会分析

11.1 区域市场投资机会分析

11.2 应用领域投资机会分析

图表目录：

图表：智能视频分析产业链分析

图表：国际智能视频分析市场规模

图表：国际智能视频分析生命周期

图表：中国GDP增长情况

图表：中国CPI增长情况

图表：中国人口数及其构成

图表：中国工业增加值及其增长速度

图表：中国城镇居民可支配收入情况

图表：2015-2019年中国智能视频分析市场规模

图表：2015-2019年中国智能视频分析产值

图表：2015-2019年我国智能视频分析供应情况

图表：2015-2019年我国智能视频分析需求情况

图表：2021-2027年中国智能视频分析市场规模预测

图表：2021-2027年我国智能视频分析供应情况预测

图表：2021-2027年我国智能视频分析需求情况预测

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