交通標識認識システム市場 規模とシェアの分析 - 成長傾向と予測 (2023 - 2030) 分析

グローバル交通標識認識システム市場規模が評価されました US$ 33.62 億 2023 億 そして到達する予定 2030年までに46.27億米ドル、混合の年次成長率で育つ 2023年から2030年までの4.7%のCAGR。

交通標識認識システムは、異なる交通標識を自動的に識別し、分類するために使用される高度なコンピュータビジョン技術です。 一般的に、商用および研究ベースのシステムには2つの主要なタイプがあります。 市場で使用される商業システムはのような技術を使用します 機械学習 そして速度の限界、停止および危険の徴候板で印刷される印を認識する深いニューラル ネットワーク。 車両内部に取り付けられたカメラで撮影した画像を処理し、視覚的な機能を比較してサインを識別します。 これらのシステムは、最もよくある道路標識を検出し、運転者のサポート機能を提供することができます。

しかし、研究ベースのトラフィックサイン認識システムは、より洗練されたアルゴリズムを使用しており、破損、閉塞、または低品質の兆候を認識するなどの困難なタスクに焦点を当てる傾向があります。 巨大な公に利用できる看板データベースで訓練された複雑なディープラーニングモデルを採用しています。 そのようなシステムは、状況をキャプチャすることなく、すべての交通標識のための人間レベルの知覚を達成することを目指しています。 高い検出の正確さを提供する間、主欠点は深いニューラル ネットワークのための重い計算条件の条件です。 また、特定の地域のために設計されているまれなまたはユニークな兆候を認識することは、困難をポーズし続ける。 それにもかかわらず、継続的な研究は、標識認識をより堅牢にし、道路環境の文脈的理解と完全な自己運転車を開発するのに役立ちます。

交通標識認識システム市場は、車両の種類、種類、地域に基づいてセグメント化されます。 車種別では、乗用車、軽商用車、大型商用車に市場を区分しています。 2022年に最大の市場シェアを占める乗用車セグメントは、プレミアムカーの需要増加、道路安全に関する政府規制、および道路安全意識の上昇による予測期間中に市場を支配することが期待されています。

交通標識認識システム市場 地域洞察

• 北アメリカ 2022年の市場シェアの34%以上を占める予測期間中のトラフィックサイン認識システムの最大市場であることが期待されます。 北米での市場成長は、厳格な安全規制、ADAS(先進運転支援システム)技術の早期導入、主要な自動車OEM(Original Equipment Maker)の存在に起因しています。
• インフォメーション ヨーロッパ 市場は、2022年の市場シェアの29%以上を占めるトラフィックサイン認識システムのための第2位の市場であることが期待されます。 欧州における市場の成長は、ADASと政府のイニシアティブが装備されている高級車両の高い普及に立ち向かっています。
• インフォメーション アジアパシフィック 市場は、予測期間中に22%以上のCAGRで成長し、トラフィックサイン認識システムのための最速成長市場であることが期待されます。 アジアパシフィックの市場拡大は、ADAS機能を搭載した車両の生産を増加させ、アクティブ・セーフティ・システムに対する意識を高め、使い捨ての収入を増やすことです。

プロフィール 1. 地域別世界交通標識認識システム市場シェア(%)、2023年

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グローバル交通標識認識システム市場:アナリストの視点

交通標識認識システム市場は、道路安全上の懸念と高度な運転支援システムの必要性によって駆動される強力な成長を目撃しています。 地域の政府は、道路事故を減らすために、車両にTSR(交通標識認識)システムを含めることを管理しています。 これは、この空間でOEMとビジョン技術プロバイダのための重要な機会を作成します。 しかし、現在のAI(人工知能)と機械学習アルゴリズムのデータと計算上の制限は、複雑で曖昧な兆候を認識するための課題をポーズします。 これにより、技術が成熟するまでの採用を抑制し、誤差率を最小限に抑えることができます。

欧州地域は、厳格な規制と支援インフラの増大により優勢を維持することが期待されます。 しかし、アジア・パシフィックは中国やインドなどの国が主導する、最も急成長する地域市場として誕生しています。 自動車の生産を監視し、接続された自動車および自動運転車のための政府のイニシアチブと結合された販売は有利な見通しを示します。 北アメリカはまた、技術巨人が自律運転および高度の安全特徴の投資を増加させるとして健康成長がより広い受け入れを得る見ます。

アフターマーケットの設置は現在、ほとんどのサイン認識システムのためのアカウントですが、元の機器の生産は着実にピックアップする可能性があります。 自動メーカー、ビジョン技術開発者、道路当局とのコラボレーションにより、洗練されたデータベースを構築することで、精度を向上させることができます。 過剰なアップデートにより、アルゴリズムへの継続的なアップグレードの機会が提供されます。 ドライバーレス車両技術や強化されたドライバーの安全機能に対する需要の拡大に成功すると、ビジョンセンサーやエッジコンピューティングの収益ストリームをさらに加速する見込みが挙げられます。

交通標識の認識システム市場運転者:

• 厳格な道路安全規則: 道路安全に関する政府規制は、交通標識認識システム市場のための主要な運転者でした。 地域の規制当局は、アクティブな安全システムを備えた車両を装備するための義務を実装しています。 たとえば、トラフィックサイン認識を含むクラッシュ回避技術に基づいて、新しい車評価プログラムが車両をテストします。 2023年1月、欧州自動車メーカーは、ドライバーモニタリングシステム(DMS)機能を搭載し、セーフティ・アシスト評価を強化する体制を整備します。 これらの必須規則は、自動車メーカーとオリジナル機器メーカー(OEM)の双方に広く浸透しています。 当然のことながら、中国は2020年以来、これらの規則を実施し、進めることに著しい取り組みをしました。
• ADASの特徴の統合を強化: : : 量産車における交通標識認識を含む先進的なドライバー支援システム(ADAS)の統合により、市場成長を触媒化しました。 ADASは、自動緊急ブレーキ、車線出発警告などの機能を備え、トラフィックサイン認識と統合され、機能を強化しています。 推計によると、グローバルADAS市場は、2030年までにUSD 74.57億に達すると予想されます。 OEMは交通標識の認識および車線の出発の警告のADASによって束ねられるパッケージを自動車安全要求に叩くために提供しますお問い合わせ
• コンピュータビジョンにおける技術開発: コンピュータビジョン、人工知能、機械学習の重要な進歩は、トラフィックサイン認識システムの機能を強化しました。 一度だけ(YOLO)、シングルショットディテクタ(SSD)、より高速なコンボニューラルネットワーク(R-CNN)など、コンピュータビジョンアルゴリズムは、道路標識の正確な検出と認識を可能にしました。 企業は、深層学習やニューラルネットワークなどのAI技術を使用して、困難な状況下での検出精度を改善しています。 GPUおよび専用AIアクセラレータの採用により、交通標識認識の精度が向上します。
• 接続インフラの整備: : : スマートシティインフラと車両・ツー・エバーシング(V2X)のコネクティビティの開発は、トラフィックサイン認識システムの機会を創出しました。 V2Xは、道路インフラから車両へのトラフィックデータのリアルタイム通信を可能にし、動的なサイネージ検出を実現します。 また、接続されたインフラストラクチャから生成された高精細(HD)マッピングデータはリアルタイムのローカリゼーションとマッピングを支援します。 企業は交通標識の在庫およびデジタル地図のためのインフラデータを収集するために都市と提携しています。

交通標識 REメール認知システム市場 機会:

• 自動車両の需要拡大: : : 共有モビリティと商品の動きのアプリケーション間で自律車両の需要が高まっています。 自己運転車は、カメラ、LiDAR(光検出とランギング)、およびトラフィックサイン認識とともに、ナビゲーション用のレーダーなど、知覚システムに広く頼っています。 企業は自動運転のために造られる高解像の検出システムを開発しています。 McKinsey&Companyによると、2030年、新たに購入された乗用車12%は、レベル3以上の自動運転技術が搭載され、2035年までに37%がAdvanced Driver Assistance(AD)技術が搭載されます。
• マッピング会社とのパートナーシップ: 自動車OEM、自動技術会社、マッピングサービスプロバイダ間の戦略的パートナーシップは、新しい成長アベニューを解除しました。 ADASや自動運転用途向けの高精細マップデータを集約するコラボレーション。 たとえば、DeepMap は NVIDIA と提携し、AV マッピング機能を加速させます。 そのようなパートナーシップは、トレーニングアルゴリズムのデータを生成し、リアルタイムのローカリゼーションとトラフィックサインマッピングを有効にするのに役立ちます。
• インフラ標準化への取り組み:道路インフラの標準化とデジタル化への取り組みは、市場見通しに有利に影響を及ぼします。 arxivによると、モデレーション後の投稿のために承認された電子プレプリントとポストプリントのオープンアクセスリポジトリです。リーダー・タグ・コミュニケーションと車載アンテナのエンコーディングスキームを強化し、REI(Recreational Equipment, Inc.)は、トラフィック・サインの在庫管理と環境モニタリングの基準を満たすことができます。 しかしながら、高速な運行の必要性に対処するのは短くなります。
• 商用車における成長用途: : : 商用車におけるADASや交通標識認識システムの採用は、安全性と効率性の利点に上昇しています。 ボルボやダイムラーなどのトラックOEMは、クルーズコントロールとブレーキアシストによる交通標識認識を提供しており、事故回避に役立ちます。 Fleet演算子は、リスクと運用コストを削減するために、既存のトラックでADAS機能を改装しています。 新しいトラックのAEB(自動化された緊急ブレーキ)の備品に関するmandatesはまた交通標識の認識のカメラの取付けを運転します。

交通標識認識システム市場 トレンド:

• 交通標識のクラウドベースのデータベース: : : トラフィックの集計は、ADAS アプリケーション用のクラウドベースのデータベースにデータを署名します。 企業は、接続された車両のフリートやインフラマッピングを活用し、都市全体の道路資産をカバーするリポジトリを構築しています。 たとえば、2023年3月、海軍ヤード全体で、Rekorのインテリジェントデバイスは人工知能(AI)、機械学習(ML)を利用し、特定道路データを収集し、分析を実施するためのエッジ処理を強化しました。 このデータは、Rekorのクラウドベースのプラットフォームで即座に閲覧できる重要なトラフィックインサイトに変換されます。 訪問者の統計、トラフィック量、車両の種類、訪問者と車両の両方の影響などの分析カバーの側面。
• 検出精度のためのAIの使用: 交通標識認識のための人工知能とディープラーニングの統合は、リアルタイムのオブジェクト認識、処理時間を削減し、さまざまな光条件で精度を削減するなど、利点への牽引を得るでしょう。 企業は、ニューラルネットワーク、コンボレーションネットワークを活用して、障害物や部分的に見える兆候を正確に認識しています。 合成データセットを用いたAIトレーニングは、交通標識認識システムにおけるアルゴリズム的な改善を推進しています。
• 空気の更新に: 自動車OEMは、アルゴリズムを継続的に訓練し、交通標識認識を含むADASシステムの性能を高めるために、エアソフトウェアのアップデートを活用しています。 OTA(Over-the-Air Update)アップデートにより、ハードウェアのアップグレードやディーラーの訪問なしに新しい機能を追加できます。 企業は、トラフィックサイン認識システムで偽陽性を最小限にするために、コンピュータビジョンモデルを精製するためのデータ集計と実行シミュレーションを実行しています。
• 信頼性のためのセンサーの融合: : : カメラ、レーダー、およびLiDARを組み合わせたセンサー融合技術を採用することで、トラフィックサイン認識システムの信頼性と能力を向上させることができます。 センサーの融合は単一センサーの失敗の場合には冗長性を提供し、動的速度の限界の調節のための間隔の推定のような機能を可能にします。 企業はセンサーの融合を利用して、複雑な照明条件やオクルージョンを正確に認識しています。

交通標識の認識システム市場は抑制します:

• 高システムコスト: : : 交通標識認識システムの調達と統合に伴う高コストは、採用課題を把握します。 AIアルゴリズムを実行するための高価なGPU(汎用グラフィック処理ユニット)と高分解能要件により使用されるカメラは高価です。 また、冗長化のために使用されるマイクロ波レーダーは、システムコストに追加します。 これらの要因は、車両の価格の増加につながる, 中低端の質量市場セグメントの株式を制限. フリップ面では、技術の継続的な進歩と市場需要の増加が潜在的にスケールの経済性を促進し、時間の経過とともにコスト削減につながる可能性があることを認識することが重要である。 これらの技術は成熟し、より共通になるように、メーカーは、生産プロセスを最適化し、コンポーネントコストを削減する革新的な方法を見つけるかもしれません。 これは、順番に、トラフィックサイン認識システムのより手頃な価格と広範なアクセシビリティのための方法を保存することができ、多様な市場セグメント間での採用の増加を促進します。
• 悪天候への感受性: 交通標識認識システムは、採用を制限する霧、雪、大雨などの特定の気象条件下で性能制限を発揮します。 カメラの視認性を阻害する雪のような要因, 雨に濡れるレンズ, 冬に霜を取り除くレンズの検出精度を悪化させる. レーダーとLiDARとのセンサー融合は堅牢性を改善しますが、極端な天候の感受性は重要な拘束を維持します。 しかし、自動車技術の分野における継続的な研究開発の努力は、これらの気象関連の課題を克服することに専念していることに注意することが重要です。 センサー技術の向上やカメラシステムにおける先進的な耐候性材料の統合など、イノベーションを積極的に検討しています。
• サイバーセキュリティ脅威: 潜在能力 サイバーセキュリティ 交通標識認識を含む接続システムにおける脆弱性は、自動運転車両の統合を阻害する可能性があります。 悪意は、サイバーリスクを悪用し、車両に誤ったトラフィックサインデータを送信し、誤ったナビゲーションや事故につながる可能性があります。 ADAS および自動運転車のための複雑なシステム統合により、リスクを増量し、包括的なサイバーセキュリティ対策を必要とします。 サイバーセキュリティ技術やプロトコルの継続的な進歩は、これらの脆弱性を緩和するための有望な手段を提供します。 継続的な研究開発の努力は、堅牢な暗号化方法や侵入検知システムを含む接続システムの弾性を強化することに焦点を当てています。 自動車およびサイバーセキュリティ業界とのコラボレーションは、より安全で信頼性の高いシステムの開発を推進し、新たな脅威に積極的に対処しています。 これらのサイバーセキュリティ対策が進むにつれて、業界は、自動運転車におけるコネクティッド技術の統合のために、より安全で弾力のある基盤を構築するために働くことができます。

最近の開発

新製品発売

• 2022年4月、ドイツに拠点を置く高級車および商用車の自動車ブランドであるベンツは、新製品、データトラフィックサインを発表しました。 この製品は、既存のトラフィックサインネットワークを監視するために、B2BおよびB2G顧客に効率的なソリューションを提供するように設計されています。 交通標識の損傷や損失が発生した場合にリアルタイム通知を提供します。 インフラ関連アプリケーションを強化するだけでなく、誰もが道路安全の全体的な改善に貢献します。
• 2022年1月、Mobileyeは、先進的なドライバーの支援と自動運転とインテルが所有する会社が、世界最大の半導体チップメーカーの1つであり、EyeQシステムオンチップ(SoC)の最新の反復を明らかにしました。 本リリースは、米国ラスベガスで開催された2022コンシューマー・エレクトロニクス・ショーにおいて、Mobileyeが発表した最も洗練されたシステムとして特徴付けられました。
• 2021年2月、ドイツと米国に拠点を置くAIチップのスタートアップであるRecogniに投資した、主要な自動車部品メーカーであるContinental社が出資しました。 高度プロセッサーの需要の増加は、接続された車、オートメーションおよび自己運転の技術の要求の増加によって燃料を供給されます

買収とパートナーシップ

• 2022年12月31日現在 ボルボ車ABスウェーデンに拠点を置く同社は、同社の子会社であるZenseactの完全所有権を達成したと宣言しました。 ボルボ・カーズ AB は、スウェーデンの自動車メーカーの完全子会社であるアドソフトウェア会社である ECARX の株式の残りの 13.5% を買収しました。 この買収にもかかわらず、Zenseactはボルボ・カーズABによると独立したスタンドアロン企業として機能し続けます。
• 4月2022日 クアルコム株式会社SSWパートナーズ(SSWパートナーズ)は、センサーの知覚とドライブポリシーに焦点を当てたソフトウェア会社である、ワイヤレス技術に関連する半導体、ソフトウェア、およびサービスを作成する会社(それは冷凍、調理器具、およびHVAC市場での使用のために設計された製品における業界リーダーです)。 この買収は、Qualcomm Technologiesの能力を強化し、自動車メーカーおよびTier-1サプライヤー向けの広範な、完全統合、および競争力のあるAdvanced Driver Assistance System(ADAS)ソリューションを提供します。
• 2021年4月 モバイルアイシリコンバレーのベンチャー支援会社であるUdelvは、Mobileyeドライブとして知られるMobileyeの自動運転システムが「トランスポーター」という次世代のUdelv自動配信車両に電力を供給するコラボレーションを発表しました。 パートナーは2028年までに35,000台のMobileye搭載トランスポーターを製造し、2023年に商業業務を委託する。

プロフィール 2. 車両タイプ、2023による世界交通標識認識システム市場シェア(%)

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交通標識認識システム市場におけるトップ企業

• コンチネンタルAG
• デルファイ(Phinia Inc.)
• ロバート・ボッシュ GmbH
• デンソー株式会社
• トピックス
• モバイルアイ
• ZFフリドリッヒシェフェンAG
• マグナインターナショナル 代表取締役
• フォード モーター会社
• 日産自動車株式会社
• マスワークス株式会社

定義: 交通標識認識システム市場は、カメラ、レーダー、LiDAR(照明検出とランギング)、人工知能を使用して道路標識やトラフィック信号を認識し、解釈することができる開発システムに焦点を当てた業界と技術を指します。