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• 2019-2024年中國視頻監控設備行業市場需求預測與投資戰略規劃分析報告
• 2019-2024年中國安防行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告
• 2019-2024年中國智能安防行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告
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雪亮工程助推視頻監控行業發展

視頻監控系統是安全防范系統的組成部分，它是一種防范能力較強的綜合系統。視頻監控以其直觀、方便、信息內容豐富而廣泛應用于許多場合。

近年來，隨著計算機、網絡以及圖像處理、傳輸技術的飛速發展，視頻監控制技術也有長足的發展。“雪亮工程”是以縣、鄉、村三級綜治中心為指揮平臺、以綜治信息化為支撐、以網格化管理為基礎、以公共安全視頻監控聯網應用為重點的“群眾性治安防控工程”。因為“群眾的眼睛是雪亮的”，所以稱之為“雪亮工程”。

它主要是針對農村地區治安防控的監控項目，旨在通過各級的綜治中心和指揮平臺，將視頻圖像信息系統縱向下延至縣、鄉、村，同時利用系統拓展在安防、社會治理、智慧交通、民生服務、生態建設等領域的應用，通過建設各類視頻監控點，實現治安防控“全覆蓋、無死角”。

截至2017年12月底，雪亮工程的中標億元項目9個，總計31.04億，占安防總體中標項目12%。基于國內農村市場的龐大及成長潛力來看，雪亮工程將成為安防行業重要的市場，同時雪亮工程不僅是保障城鄉安全的新保障，也是智慧城市建設的重要分支。雪亮工程的持續推進，將城市監控拓展到周邊農村地區，推動了中國視頻監控市場的發展。

近年來在國家政策的支持下，安防產業飛速發展，政府、企業、機關、城市、社區都紛紛配合國家的安全工作部署，得益于平安城市和智慧城市的打造，安防產業始終保持高增長態勢。根據報告數據統計，2012年中國安防行業總產值已達3240億元，2014年中國安防行業總產值突破4000億元，2016年中國安防行業總產值達到5400億元，截止至2017年中國安防行業總產值增長至6480億元，預計2018年年中國安防行業總產值將超7000億元，達到7450億元。并預測在2020年中國安防行業總產值預計將接近1萬億元，遙遙領先全球其他國家和地區,年增長率保持兩位數的高位增長，國內市場空間不斷增大。

2012-2018年中國安防行業總產值統計情況及預測

數據來源：前瞻產業研究院整理

視頻監控行業市場規模延續高速增長態勢

從全世界范圍來看，隨著政治、經濟、社會的不斷發展各國對安防的需求越來越高，安防產業已經成為與社會經濟和人民生活密切相關的一個產業。這幾年來全球安防需求不斷增長，視頻監控設備市場同樣也處在上升周期，而其中安防意識的進一步提高、技術升級和網絡攝像機的推動已成為主導因素。

據前瞻產業研究院發布的《中國視頻監控設備行業市場需求預測與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2010-2016年期間，我國視頻監控市場規模從242億元增長至962億元，年均復合增長率達25.86%。截止至2017年我國視頻監控市場規模突破千億元，初步測算2018年我國視頻監控市場規模達到1192億元左右，同比增長達12%。

2010-2018年中國視頻監控市場規模統計情況及預測

數據來源：前瞻產業研究院整理

中國視頻監控行業普通經濟領域應用量小，未來發展空間巨大

從視頻監控產品的下游應用結構來看，目前視頻監控產品的應用主要集中在政府項目、交通、治安、金融、電力等特殊部門，在其它領域的應用還比較少。這主要與其應用領域擴展過程是從特殊、重點部門向一般部門擴散有關。在普通經濟領域應用量小，未來空間還很大。

視頻監控產品下游應用結構占比統計情況

數據來源：前瞻產業研究院整理

“兩超多強”競爭格局愈加明顯

當前，我國視頻監控企業多達數千家，視頻監控作為目前安防行業發展最快最重要的領域，一直以來呈現海康威視、大華股份兩大行業巨頭競相快速發展，少數二線龍頭緊追猛趕的勢頭。國內兩大巨頭市占率超過一半，海康和大華兩家占據了56.12%的市場份額。因為視頻安防低端的設備技術含量較低，進入門檻也較低，剩余從事這類硬件生產的企業因為規模小、技術含量低，在技術升級和價格戰的壓力下生存不易。視頻監控市場的集中度逐年提升，“兩超多強”的競爭格局愈加明顯。

2017年中國視頻監控品牌市場占有率統計情況

數據來源：前瞻產業研究院整理

中國視頻監控行業進入數據時代

數據時代視頻監控的特點就是能夠全面看、自動看、關聯看。全面看，視頻圖像一體匯聚、全網共享。大范圍內多維數據的跨系統、跨區域共享。自動看，高密度、高算力、多算法框架、千億級圖片秒級檢索，算的快、比的準。關聯看，視頻大數據與社會、網絡、政務、警務大數據等資源的碰撞分析。實現“圖事件關聯”、“人臉、車輛、手機等多軌合一”等應用。

AI賦能視頻監控，行人再識別(ReID)是未來發展之道

傳統的安防系統的功能現在看來是有點過于簡單，在AI沒有大規模商用之前，我們甚至不知道自己擁有一個金礦。以視頻監控系統為例，傳統的視頻監控就是實時監視、錄像和回放錄像，超過設定的時間然后用新的錄像覆蓋舊的錄像，這種現象持續了大約60年，直到2016年，AI賦能視頻監控之后，計算機逐漸開始能夠讀懂一幀幀的畫面了，這里面的三大核心AI技術就是人體識別、車輛識別和ReID。

ReID(PersonRe-identification)，也稱為行人重識別、行人再識別、跨鏡追蹤，是利用計算機視覺技術判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術，廣泛被認為是一個圖像檢索的子問題，目前主要應用于安防領域，未來與人臉識別相結合能夠應用于更多更豐富的場景。

由于最早期完全依賴于傳統計算機視覺或機器學習的技術，所以ReID基本上沒有明顯的突破。ReID本身是一個非常難的問題，它是要從不同的視頻之中，把同一個人識別出來。視頻光照條件的不同、感興趣區域的分辨率和角度的不同、目標被遮擋的情況普遍、穿著相近衣服的人等等，都會造成識別的困難。對于視頻監控領域來說，ReID引申出來在實際應用上，就是希望把不同視頻內的物體關聯起來，并可以透過有效的方法把物體找出來，能做到這樣，整個監控操作才完整，才能看到大局。

佳都科技參股的千視通于2018年下半年在ReID上取得了重大突破，在Market1501上的首位命中率(Rank-1Accuracy)已經達到97.1%，超越人眼識別能力(94%)，并刷新了2018年4月公布的96.6%的世界紀錄，這讓我們看到了ReID廣闊的市場前景。