VERKEHRSZEICHEN ERKENNUNGSSYSTEM MARKT SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

Die Größe des Global Traffic Sign Recognition System Market wurde bei 33,62 Mrd. US$ 2023 und wird voraussichtlich erreichen 46,27 Milliarden US$ bis 2030Wachstumsrate (CAGR) von 4,7% von 2023 bis 2030.

Verkehrszeichenerkennungssysteme sind fortschrittliche Computer-Vision-Technologien, die zur automatischen Identifizierung und Klassifizierung verschiedener Verkehrszeichen verwendet werden. Es gibt in der Regel zwei Haupttypen von Systemen - kommerziell und forschungsbasiert. Kommerzielle Systeme, die auf dem Markt verfügbar sind maschinelles Lernen und tiefen neuronalen Netzwerken, um Zeichen zu erkennen, die auf Geschwindigkeitsbegrenzung, Stopp und Gefahrenanzeigetafeln gedruckt sind. Sie bearbeiten Bilder, die von einer im Fahrzeug montierten Kamera erfasst werden und vergleichen visuelle Merkmale, um das Zeichen zu identifizieren. Diese Systeme können die häufigsten Verkehrszeichen zuverlässig erkennen und Fahrerunterstützungsfunktionen bereitstellen.

Allerdings neigen forschungsbasierte Verkehrszeichenerkennungssysteme dazu, anspruchsvollere Algorithmen zu nutzen und sich auf anspruchsvolle Aufgaben wie das Erkennen beschädigter, verdeckter oder minderwertiger Zeichen zu konzentrieren. Sie beschäftigen komplexe Deep Learning-Modelle, die auf riesigen öffentlich verfügbaren Sign-Datenbanken ausgebildet sind. Solche Systeme zielen darauf ab, menschliche Wahrnehmung für alle Verkehrszeichen zu erreichen, unabhängig von der Erfassung von Bedingungen. Bei hoher Nachweisgenauigkeit sind die hohen rechnerischen Anforderungen an tiefe neuronale Netzwerke von entscheidender Bedeutung. Auch das Erkennen seltener oder einzigartiger Zeichen, die für bestimmte Regionen entwickelt wurden, stellen weiterhin Schwierigkeiten. Dennoch verspricht die laufende Forschung, die Zeichenerkennung robuster zu machen und dazu beizutragen, selbstfahrende Fahrzeuge mit kontextuellem Verständnis von Straßenumgebungen zu entwickeln.

Der Markt für Verkehrszeichenerkennung wird nach Fahrzeugtyp, Typ und Region segmentiert. Nach Fahrzeugtyp wird der Markt in Personenkraftwagen, leichte Nutzfahrzeuge und schwere Nutzfahrzeuge segmentiert. Das Segment Pkw entfiel auf den größten Marktanteil im Jahr 2022 und wird voraussichtlich den Markt während der Prognoseperiode aufgrund der steigenden Nachfrage nach Premium-Autos, Regierungsvorschriften zur Straßenverkehrssicherheit und einer erhöhten Verkehrssicherheit beherrschen.

Verkehrszeichen Erkennungssystem Markt Regionale Einblicke

• Nordamerika erwartet wird, dass der größte Markt für Verkehrszeichenerkennungssysteme während des Prognosezeitraums sein wird, der 2022 über 34 % des Marktanteils ausmachte. Das Wachstum des Marktes in Nordamerika wird auf strenge Sicherheitsregelungen, frühzeitige Einführung von ADAS (Advanced Driver-Assistenzsysteme) Technologien und die Präsenz von großen Automobilherstellern (Original Equipment Manufacturer) zurückgeführt.
• Die Europa Der Markt dürfte der zweitgrößte Markt für Verkehrszeichenerkennungssysteme sein, der 2022 über 29 % des Marktanteils ausmachte. Das Wachstum des Marktes in Europa ist auf das hohe Eindringen von Luxusfahrzeugen zurückzuführen, die mit ADAS und Regierungsinitiativen für die zunehmende Einführung von aktiven Sicherheitssystemen ausgestattet sind.
• Die Asien-Pazifik Der Markt wird voraussichtlich der am schnellsten wachsende Markt für Verkehrszeichenerkennungssysteme sein, der während des Prognosezeitraums bei einem CAGR von über 22 % wächst. Das Wachstum des Marktes in Asien-Pazifik wird auf steigende Einwegeinkommen, steigende Produktion von Fahrzeugen mit ADAS-Funktionen und wachsendes Bewusstsein für aktive Sicherheitssysteme zurückgeführt.

Abbildung 1. Globale Verkehrszeichen Erkennungssystem Marktanteil (%), nach Region, 2023

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Global Traffic Sign Recognition System Market: Analyst’s Viewpoint

Der Markt für Verkehrszeichenerkennungssysteme zeigt starkes Wachstum, das durch steigende Verkehrssicherheitsbedenken und die Notwendigkeit fortgeschrittener Fahrerassistenzsysteme verursacht wird. Die Regierungen in den Regionen belegen die Einbeziehung von TSR-Systemen (Traffic Sign Recognition) in Fahrzeuge zur Verringerung von Verkehrsunfällen. Dies schafft erhebliche Chancen für OEMs und Vision-Technologie-Anbieter in diesem Raum. Daten und rechnerische Einschränkungen der aktuellen KI (Künstliche Intelligenz) und maschinelle Lernalgorithmen stellen jedoch Herausforderungen, komplexe oder mehrdeutige Zeichen zu erkennen. Dies kann eine schnellere Annahme zurückhalten, bis die Technologie reift, um Fehlerquoten zu minimieren.

Die europäische Region wird aufgrund strenger Vorschriften und einer Erhöhung der unterstützenden Infrastruktur weiterhin dominant bleiben. Asien-Pazifik ist jedoch der am schnellsten wachsende regionale Markt, der von Ländern wie China und Indien geführt wird. Die Überwachung der Automobilproduktion und des Verkaufs sowie staatliche Initiativen für vernetzte und autonome Fahrzeuge stellen einen lukrativen Ausblick dar. Nordamerika wird auch gesundes Wachstum sehen, da Technologie-Giganten Investitionen in autonomes Fahren erhöhen und erweiterte Sicherheitsmerkmale breiter Akzeptanz gewinnen.

Obwohl Aftermarket-Installationen derzeit für die meisten Zeichenerkennungssysteme verantwortlich sind, dürfte die ursprüngliche Ausrüstungsproduktion stetig steigen. Die Zusammenarbeit zwischen Autoherstellern, Vision-Technologie-Entwicklern und Straßenbehörden, um anspruchsvolle Datenbanken aufzubauen, kann dazu beitragen, die Genauigkeit zu verbessern. Over-the-Air-Updates bieten Möglichkeiten für kontinuierliche Upgrades auf die Algorithmen. Eine erfolgreiche Kommerzialisierung von fahrerlosen Fahrzeugtechnologien und eine wachsende Nachfrage nach verbesserten Fahrersicherheitsmerkmalen wird erwartet, dass die Umsatzströme für Visionssensoren und Edge Computing weiter beschleunigt werden.

Verkehrszeichen Erkennungssystem Markttreiber:

• Stringent Road Safety Regulations: Regierungsvorschriften zur Straßenverkehrssicherheit waren ein wichtiger Treiber für den Markt für Verkehrszeichenerkennung. Regulierungsbehörden in allen Regionen haben Mandate für die Ausrüstung von Fahrzeugen mit aktiven Sicherheitssystemen umgesetzt. Zum Beispiel testet das New Car Assessment Program Fahrzeuge auf Basis von Crash-Vermeidungstechnologien einschließlich Verkehrszeichenerkennung. Im Januar 2023 unterliegen europäische Autohersteller einem überarbeiteten Scoring-System, das Driver Monitoring System (DMS) Funktionen zur Verbesserung der Sicherheit Assist Bewertungen enthält. Diese verbindlichen Vorschriften haben weit verbreitete Auswirkungen für Automobilhersteller und Original Equipment Manufacturers (OEMs) weltweit. Insbesondere hat China seit 2020 erhebliche Fortschritte bei der Umsetzung und Weiterentwicklung dieser Vorschriften gemacht.
• Erhöhung der Integration von ADAS-Funktionen: Die Integration fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme (ADAS) einschließlich der Verkehrszeichenerkennung in Massenmarktfahrzeugen hat das Marktwachstum katalysiert. ADAS-Funktionen wie automatische Notbremsung, Spurabfahrwarnung und andere werden mit Verkehrszeichenerkennung integriert, um ihre Fähigkeiten zu verbessern. Nach Schätzungen wird der globale ADAS-Markt voraussichtlich bis 2030 auf 74,57 Mrd. USD erreichen. OEMs bieten ADAS gebündelte Pakete mit Verkehrszeichenerkennung und Lane Abgangswarnung an, um den Fahrzeugsicherheitsbedarf zu decken.
• Technologische Fortschritte in Computer Vision: Signifikante Fortschritte bei der Computervision, der künstlichen Intelligenz und beim maschinellen Lernen haben die Fähigkeiten von Verkehrszeichenerkennungssystemen verbessert. Computer-Visionsalgorithmen wie Sie nur einmal (YOLO), Single Shot Detector (SSD), und Faster Convolutional Neural Network (R-CNN) haben eine präzise Erkennung und Erkennung von Straßenzeichen ermöglicht. Unternehmen nutzen KI-Technologien wie Deep Learning und neuronale Netzwerke, um die Erkennungsgenauigkeit unter schwierigen Bedingungen zu verbessern. Die Annahme von GPUs und engagierten KI-Beschleunigern in autonomen Fahrzeugen wird die Genauigkeit der Verkehrszeichenerkennung weiter verbessern.
• Entwicklung vernetzter Infrastruktur: Die Entwicklung der intelligenten Stadtinfrastruktur und der Fahrzeug-zu-alleything (V2X)-Konnektivität hat Chancen für Verkehrszeichenerkennungssysteme geschaffen. V2X ermöglicht Echtzeit-Kommunikation von Verkehrsdaten von Straßeninfrastruktur zu Fahrzeugen, die die dynamische Signage-Erkennung verbessert. Darüber hinaus hilft High-Definition (HD) Mapping-Daten aus vernetzten Infrastrukturen Echtzeit-lokalisierung und Mapping. Unternehmen arbeiten mit Städten zusammen, um Infrastrukturdaten für Verkehrszeichenbestände und digitale Karten zu sammeln.

Verkehrszeichen Re)Kennung System Markt Möglichkeiten:

• steigende Nachfrage nach Autonomen Fahrzeugen: Die zunehmende Nachfrage nach autonomen Fahrzeugen über gemeinsame Mobilitäts- und Warenbewegungsanwendungen bietet erhebliche Chancen. Selbstfahrende Fahrzeuge setzen sich weitgehend auf Wahrnehmungssysteme wie Kameras, LiDAR (Light Detection and Ranging) und Radare für die Navigation zusammen mit Verkehrszeichenerkennung. Unternehmen entwickeln hochauflösende Erkennungssysteme für autonomes Fahren. Laut McKinsey & Company werden im Jahr 2030 12 % der neu gekauften Pkw mit Level 3 oder höheren autonomen Technologien ausgestattet, und bis 2035 werden 37% mit Advanced Driver Assistance (AD) Technologien ausgestattet.
• Partnerschaften mit Mapping Companies: Strategische Partnerschaften zwischen Automotive OEMs, autonomen Technologieunternehmen und Mapping-Dienstleistern haben neue Wachstumswege eröffnet. Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, hochauflösende Kartendaten für ADAS und autonome Fahranwendungen zu aggregieren. Zum Beispiel hat DeepMap mit NVIDIA zusammengearbeitet, um AV-Mapping-Funktionen zu beschleunigen. Solche Partnerschaften helfen, Daten für Schulungsalgorithmen zu generieren und eine Echtzeit-Ortisierung und Verkehrszeichen-Mapping zu ermöglichen.
• Initiativen zur Infrastrukturstandardisierung: Initiativen zur Vereinheitlichung und Digitalisierung der Straßeninfrastruktur werden den Marktausblick günstig beeinflussen. Laut arxiv ist ein Open-Access-Repository elektronischer Vordrucke und Postabdrücke, die nach der Moderation für die Buchung zugelassen sind, durch erweiterte Kodierungssysteme für die Lese-Tag-Kommunikation und On-Vehikel-Antennen, REI (Recreational Equipment, Inc.) können die Kriterien für das Verkehrszeichen-Inventarmanagement und die Umweltüberwachung erfüllen. Allerdings fällt es kurz, die Notwendigkeit der Hochgeschwindigkeits-Navigation zu berücksichtigen.
• Wachsende Nutzung in Nutzfahrzeugen: Die Einführung von ADAS- und Verkehrszeichenerkennungssystemen in Nutzfahrzeugen ist aufgrund von Sicherheits- und Effizienzvorteilen gestiegen. LKW OEMs, wie Volvo und Daimler, bieten Verkehrszeichenerkennung zusammen mit der Kreuzfahrtkontrolle und Bremsunterstützung für Unfallvermeidung. Fuhrparkbetreiber stellen die ADAS-Fähigkeiten in bestehenden Lkw um, um Risiken und Betriebskosten zu reduzieren. Mandate bezüglich AEB (automatisierte Notbremsung) werden auch die Installation von Verkehrszeichenerkennungskameras antreiben.

Verkehrszeichen Erkennungssystem Markt Trends:

• Cloud-basierte Datenbanken von Verkehrszeichen: Die Aggregation von Verkehrszeichendaten in Cloud-basierte Datenbanken für ADAS-Anwendungen ist ein wesentlicher Trend. Unternehmen nutzen vernetzte Fahrzeugflotten und Infrastruktur-Mappings, um Repositories für Straßengüter in Städten zu bauen. Zum Beispiel nutzen Rekors intelligente Geräte im März 2023 im gesamten Navy Yard künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und verbesserte Kantenbearbeitung, um de-identifizierte Straßendaten zu sammeln und Analysen durchzuführen. Diese Daten werden dann in wesentliche Verkehrseinsichten umgewandelt, die sofort auf der Cloud-basierten Plattform von Rekor betrachtet werden können. Die Analyse umfasst Aspekte wie Besucherstatistik, Verkehrsvolumen, Fahrzeugtypen und den Einfluss von Besuchern und Fahrzeugen.
• Verwendung von AI für Erkennungsgenauigkeit: Künstliche Intelligenz und tiefe Lernintegration für die Verkehrszeichenerkennung werden aufgrund von Vorteilen wie etwa der Nah-Real-Time-Objekterkennung, der reduzierten Verarbeitungszeit und der Genauigkeit bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen Zugkraft gewinnen. Unternehmen nutzen neuronale Netzwerke, konvolutionale Netzwerke, um verdeckte oder teilweise sichtbare Zeichen genau zu erkennen. AI-Training mit synthetischen Datensätzen treibt auch algorithmische Verbesserungen für Verkehrszeichenerkennungssysteme an.
• Über Air Updates: Automotive OEMs nutzen Over-the-Air-Software-Updates, um die Algorithmen kontinuierlich zu trainieren und die Leistung von ADAS-Systemen einschließlich Verkehrszeichenerkennung zu verbessern. OTA (Over-the-Air Update)-Updates ermöglichen es, neue Fähigkeiten ohne Hardware-Upgrades oder Händlerbesuche hinzuzufügen. Unternehmen führen Datenaggregation und laufende Simulationen durch, um Computer Vision-Modelle zu verfeinern, um falsche Positives in Verkehrszeichenerkennungssystemen zu minimieren.
• Sensor Fusion für Zuverlässigkeit: Die Einführung von Sensor-Fusionstechniken, die Kamera, Radar und LiDAR kombinieren, gewinnt an Bedeutung, um die Zuverlässigkeit und Fähigkeiten der Verkehrszeichenerkennungssysteme zu verbessern. Sensorfusion sorgt für Redundanz bei Einzelsensorausfall und ermöglicht Funktionen wie Entfernungsschätzung zur dynamischen Geschwindigkeitsbegrenzungseinstellung. Unternehmen nutzen die Sensorfusion, um die Signage bei komplexen Beleuchtungsbedingungen und Okklusionen genau zu erkennen.

Verkehrszeichen Erkennungssystem Marktrückhaltungen:

• Hohe Systemkosten: Die hohen Kosten im Zusammenhang mit der Beschaffung und Integration von Verkehrszeichenerkennungssystemen stellen Herausforderungen für die Annahme dar. Die verwendeten Kameras sind aufgrund hoher Auflösungsanforderungen zusammen mit teuren GPUs (General Purpose Graphics Processing Unit) für den Betrieb von AI-Algorithmen teuer. Außerdem, Mikrowellenradaren für Redundanz verwendet, um Systemkosten hinzufügen. Diese Faktoren führen zu erhöhten Fahrzeugpreisen und begrenzen die Aufnahme in mittleren und unteren Massenmarktsegmenten. Auf der Flip-Seite ist es von entscheidender Bedeutung zu erkennen, dass laufende Fortschritte in der Technologie und erhöhte Marktnachfrage potenziell die Skaleneffekte ankurbeln könnten, was zu Kostensenkungen im Laufe der Zeit führt. Da diese Technologien reifen und häufiger werden, können Hersteller innovative Wege finden, um Produktionsprozesse zu optimieren und die Bauteilkosten zu senken. Dies wiederum könnte den Weg für eine größere Erreichbarkeit und eine breitere Zugänglichkeit von Verkehrszeichenerkennungssystemen ebnen und eine verstärkte Übernahme in verschiedenen Marktsegmenten fördern.
• Anfälligkeit für Verspätung: Verkehrszeichenerkennungssysteme zeigen Leistungsbegrenzungen unter bestimmten Wetterbedingungen wie Nebel, Schnee und Starkregen, was die Adoption einschränkt. Faktoren wie Schnee behindern Kamera Sicht, Linsenbenetzung in Regen, und Linsenfrosting in den Wintern verschlechtert Signage Erkennung Genauigkeit. Obwohl die Sensorfusion mit Radar und LiDAR die Robustheit verbessern, bleibt die Anfälligkeit bei extremer Witterung eine Schlüsselhaltung. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass laufende Forschungs- und Entwicklungsbemühungen auf dem Gebiet der autonomen Fahrzeugtechnik der Überwindung dieser wetterbedingten Herausforderungen gewidmet sind. Innovationen wie verbesserte Sensortechnologien und die Integration fortschrittlicher wetterfester Materialien in Kamerasysteme werden aktiv erforscht.
• Cybersecurity Bedrohungen: Potential Cybersicherheit Sicherheitslücken in vernetzten Systemen einschließlich Verkehrszeichenerkennung könnte die Integration in autonome Fahrzeuge behindern. Malicious könnte Cyber-Risiken ausnutzen und falsche Verkehrszeichendaten an Fahrzeuge senden, was zu falschen Navigationen und Unfällen führt. Komplexe Systemintegration für ADAS und autonome Fahrzeuge erhöht Risiken und erfordert umfassende Cybersicherheitsmaßnahmen. Dennoch bieten laufende Fortschritte in Cybersicherheitstechnologien und -protokollen vielversprechende Möglichkeiten, diese Schwachstellen zu mindern. Kontinuierliche Forschungs- und Entwicklungsarbeiten konzentrieren sich auf die Stärkung der Widerstandsfähigkeit von vernetzten Systemen einschließlich robuster Verschlüsselungsmethoden und Intrusionserkennungssysteme. Die Zusammenarbeit zwischen der Automobil- und Cyber-Sicherheitsindustrie befasst sich aktiv mit neuen Bedrohungen und fördert die Entwicklung sicherer und zuverlässiger Systeme. Da diese Cybersicherheitsmaßnahmen voranschreiten, kann die Industrie daran arbeiten, eine sicherere und widerstandsfähigere Grundlage für die Integration vernetzter Technologien in autonomen Fahrzeugen zu schaffen.

Neueste Entwicklungen

Neue Produktstarts

• Im April 2022 präsentierte Mercedes-Benz, eine Deutschland-basierte Luxus- und Nutzfahrzeug-Automobilmarke, sein neues Produkt Data Traffic Signs. Dieses Produkt soll eine effiziente Lösung für seine B2B- und B2G-Kunden zur Überwachung des bestehenden Verkehrszeichennetzes bieten. Es bietet Echtzeit-Benachrichtigungen bei Beschädigung oder Verlust von Verkehrszeichen. Dies erhöht nicht nur infrastrukturbedingte Anwendungen, sondern trägt auch zur allgemeinen Verbesserung der Straßenverkehrssicherheit für alle bei.
• Im Januar 2022, Mobileye, ein Unternehmen spezialisiert auf fortgeschrittene Fahrerassistenz und autonomes Fahren und im Besitz von Intel ist einer der weltweit größten Halbleiterchip-Hersteller, enthüllte die neueste Iteration seines EyeQ-System-on-a-Chip (SoC). Diese Veröffentlichung zeichnete sich durch das bisher anspruchsvollste System von Mobileye aus und wurde auf der 2022 Consumer Electronics Show in Las Vegas in USA offiziell bekannt gegeben.
• Im Februar 2021 investierte Continental, ein wichtiger Automobilkomponentenhersteller, in Recogni, einem AI-Chip-Startup mit Sitz in Deutschland und den USA. Die steigenden Anforderungen an fortgeschrittene Prozessoren werden durch steigende Anforderungen in vernetzten Fahrzeugen, Automatisierung und selbstfahrenden Technologien gefördert.

Erwerb und Partnerschaft

• Ab 31. Dezember 2022, Volvo Car AB, ein Unternehmen mit Sitz in Schweden, erklärte, dass es volles Eigentum an Zenseact, seine Tochtergesellschaft konzentrierte sich auf autonomes Fahren (AD) Software Entwicklung. Volvo Cars AB erwarb die restlichen 13,5% der Anteile von Zenseact von ECARX und machte das AD-Softwareunternehmen zu einer hundertprozentigen Tochtergesellschaft des schwedischen Autoherstellers. Trotz dieser Akquisition wird Zenseact weiterhin als unabhängiges und eigenständiges Unternehmen tätig sein, so Volvo Cars AB.
• Im April 2022, Qualcomm Incorporated, ein Unternehmen, das Halbleiter, Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit der drahtlosen Technologie erstellt, beendete den Erwerb von Arriver, einem Softwareunternehmen, das sich auf die Sensorwahrnehmung und Antriebspolitik konzentrierte, von SSW Partners (ist der Branchenführer in Ingenieurprodukten für den Einsatz in den Kühl-, Koch- und HVAC-Märkten). Mit dieser Akquisition konnte Qualcomm Technologies umfassende, vollständig integrierte und wettbewerbsfähige Advanced Driver Assistance System (ADAS) Lösungen für Autohersteller und Tier-1-Lieferanten bereitstellen.
• Im April 2021, Mobile, und Udelv, ein Silicon Valley-Venture-unterstütztes Unternehmen, ergab eine Zusammenarbeit, wo Mobileys autonomes Fahrsystem, bekannt als Mobileye Drive, die kommenden Udelv autonomen Lieferwagen mit dem Namen "Transporter" versorgen wird. Die Partner wollen bis 2028 über 35.000 Mobileye-equippte Transporter fertigen, was im Jahr 2023 den kommerziellen Betrieb betrifft.

Abbildung 2. Globale Verkehrszeichen Erkennungssystem Marktanteil (%), nach Fahrzeugtyp, 2023

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Top-Unternehmen im Verkehrszeichen Erkennungssystem Markt

• Unternehmen
• Delphi (Phinia Inc.)
• Robert Bosch GmbH
• DENSO CORPOR
• Toshiba
• Mobile
• ZF Friedrichshafen AG
• Magna International Inc.
• Ford Motor Company
• Nissan Motor Co., Ltd
• The MathWorks, Inc.

Definition: Der Markt für Verkehrszeichenerkennungssystem bezieht sich auf die Industrie und Technologien, die sich auf Entwicklungssysteme konzentrieren, die Verkehrszeichen und Verkehrssignale mithilfe von Kameras, Radar, LiDAR (Light Detection and Ranging) und künstlicher Intelligenz erkennen und interpretieren können.