Global Traffic Sign Recognition System Market 크기가 평가되었습니다. US$ 33.62 억에서 2023 견적 요청 미화 50억 달러화합물 연례 성장률에서 성장하는 (CAGR) 2023에서 2030로 4.7%의.
트래픽 표시 인식 시스템은 자동 식별 및 다른 트래픽 표시를 분류하는 데 사용되는 고급 컴퓨터 비전 기술입니다. 일반적으로 두 가지 주요 유형의 시스템 - 상업 및 연구 기반. 같은 시장 사용 기술에서 사용할 수있는 상업 시스템 기계 학습 속도 제한, 정지 및 위험 표시 보드에 인쇄 된 표지판을 인식하는 깊은 신경 네트워크. 차량 내부에 장착 된 카메라에 의해 캡처 된 이미지를 처리하고 표시를 식별하는 시각적 기능을 비교합니다. 이 시스템은 가장 일반적인 도로 표지판을 안정적으로 감지하고 드라이버 지원 기능을 제공합니다.
그러나 연구 기반 트래픽 서명 인식 시스템은 손상, 손상 또는 낮은 품질의 징후를 인식하고 같은 도전 과제에 더 정교한 알고리즘을 사용하고 집중하는 경향이있다. 그들은 거대한 공개적으로 사용할 수있는 기호 데이터베이스에 훈련 된 복잡한 딥 학습 모델을 사용합니다. 이러한 시스템은 포착 상태에 관계없이 모든 트래픽 표지에 대한 인간 수준의 인식을 달성하는 것을 목표로합니다. 높은 검출 정확도를 제공 하는 동안, 키 단점은 깊은 신경 네트워크에 대 한 무거운 computational 요구 사항입니다. 또한, 특정 지역에 대 한 설계 된 희귀 또는 독특한 징후를 인식 하는 것은 어려움을 감소. 절대로, 지속적인 연구는 표시 인식을 더 견고하게 만들고 도로 환경의 맥락적인 이해를 가진 완전히 각자 건조 차량을 개발하는 것을 약속합니다.
교통 표지판 승인 시스템은 차량 유형, 유형 및 지역에 따라 구분됩니다. 차량 유형에 의하여, 시장은 여객 차, 가벼운 상업적인 차량 및 무거운 상업적인 차량으로 구분됩니다. 2022년 가장 큰 시장 점유율을 차지한 승용차 부문은 프리미엄 자동차, 정부 규제 및 도로 안전에 대한 수요가 상승하기 때문에 예측 기간 동안 시장을 지배할 것으로 예상되며 도로 안전 인식이 증가했습니다.
Traffic Sign Recognition 시스템 시장 지역 통찰력
- 북아메리카 2022년 시장 점유율 34% 이상 차지한 예측 기간 동안 트래픽 인식 시스템에 가장 큰 시장이 될 것으로 예상됩니다. 북미 시장에서의 성장은 ADAS (Advanced driver-assistance systems) 기술의 엄격한 안전 규정, 조기 채택 및 주요 자동차 OEM (Original Equipment Manufacturer)의 존재로 간주됩니다.
- 더 보기 유럽 연합 (EU) 시장은 2022 년 시장 점유율의 29% 이상을 차지하는 트래픽 사인 인식 시스템에 대한 두 번째로 큰 시장이 될 것으로 예상됩니다. 유럽의 시장의 성장은 ADAS 및 정부가 활성 안전 시스템의 증가 채택을 위해 개발 된 고급 차량의 높은 침투에 영향을 미쳤습니다.
- 더 보기 아시아 태평양 시장은 예측 기간 동안 22% 이상의 CAGR에서 성장하는 트래픽 서명 인식 시스템에 가장 빠르게 성장하는 시장이 될 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 시장의 성장은 ADAS 기능과 함께 차량의 생산, 활성 안전 시스템에 대한 인식을 증가하는 일회용 소득을 증가시키는 것으로 나타났습니다.
한국어 1. 글로벌 트래픽 표시 인식 시스템 시장 점유율 (%), 지역, 2023
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Global Traffic Sign Recognition System 시장: 분석가의 Viewpoint
교통 표지판 승인 시스템 시장은 도로 안전 문제와 고급 드라이버 지원 시스템에 대한 필요성을 상승하여 강력한 성장을 목격하고있다. 지역 전역의 정부는 도로 사고를 줄이기 위해 차량의 TSR (Traffic Sign Recognition) 시스템의 포함을 mandating하고 있습니다. 이것은 이 공간에서 OEM 및 비전 기술 공급자를위한 중요한 기회를 창출하고 있습니다. 그러나 현재 AI (Artificial Intelligence) 및 기계 학습 알고리즘의 데이터 및 계산 제한은 복잡한 또는 주변 표지판을 인식하는 데 어려움을 느낀다. 기술 성숙까지 빠른 채택을 억제하여 오류율을 최소화 할 수 있습니다.
유럽 지역은 엄격한 규정 및 지원 인프라의 증가로 인해 지배적 인 상태를 유지 할 것으로 예상됩니다. 그러나 아시아 태평양은 중국과 인도와 같은 국가에 의해 주도하는 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로 떠오릅니다. 연결 및 자율주행 차량에 대한 정부 이니셔티브와 결합 된 자동차 생산 및 판매는 lucrative outlook을 제공합니다. 북미는 기술 거대가 자율주행 및 고급 안전 기능에 투자를 증가함에 따라 건강한 성장을 볼 것입니다.
aftermarket 설치는 현재 대부분의 서명 승인 시스템에 대한 계정이지만, 원래 장비 생산은 꾸준히 픽업 할 가능성이 있습니다. Automakers, Vision 기술 개발자 및 Road 당국 간의 협업으로 정교한 데이터베이스를 구축하여 정확도를 향상시킬 수 있습니다. Over-the-air 업데이트는 알고리즘에 대한 지속적인 업그레이드 기회를 제공합니다. 드라이버리스 차량 기술의 성공적인 상용화 및 향상된 드라이버 안전 기능에 대한 수요가 증가하는 것은 비전 센서 및 가장자리 컴퓨팅을위한 수익 흐름을 가속화 할 것으로 예상됩니다.
트래픽 표시 인식 시스템 시장 드라이버:
- Stringent Road 안전 규정: 도로 안전에 관한 정부 규정은 교통 표지판 승인 시스템 시장의 주요 드라이버였습니다. 지역 전역의 규제 당국은 활성 안전 시스템을 갖춘 차량을 장착하기위한 위임장을 시행했습니다. 예를 들어, 교통 표지 인식을 포함한 충돌 방지 기술을 기반으로 새로운 자동차 평가 프로그램 테스트 차량. 1 월 2023에서 유럽 자동차 제조업체는 안전 보조 평가를 강화하기 위해 Driver Monitoring System (DMS) 기능을 통합하는 개정 된 scoring 시스템에 적용됩니다. 이러한 필수 규정은 자동차 제조업체 및 Original Equipment 제조업체 (OEM)의 광범위한 implication을 세계적으로 보유하고 있습니다. 주목할만한 중국은 2020년부터 이러한 규정을 구현하고 홍보하는 중요한 역할을 합니다.
- ADAS 기능의 통합 증가:: 대량 시장 차량의 교통 표지 인식을 포함하여 고급 드라이버 지원 시스템 (ADAS)의 통합은 촉매 시장 성장을 가지고 있습니다. ADAS는 자동 비상사태 제동, 차선 출발 경고와 같은 특징을 특색짓습니다, 다른 사람은 그들의 기능을 강화하기 위하여 소통량 표시 승인과 통합됩니다. 견적에 따르면, 글로벌 ADAS 시장은 2030 억 달러에 도달 할 것으로 예상됩니다. OEM은 ADAS 번들 패키지를 제공 하 고 교통 표지 인식 및 차 비행 경고 자동차 안전 수요로 탭·
- 컴퓨터 비전의 기술 발전: 컴퓨터 비전, 인공 지능 및 기계 학습의 중요성은 트래픽 서명 인식 시스템의 기능을 강화했습니다. 한 번 봐 (YOLO), 단일 샷 탐지기 (SSD) 및 Faster Convolutional Neural Network (R-CNN)와 같은 컴퓨터 비전 알고리즘은 도로 표지판의 정확한 탐지 및 인식을 가능하게했습니다. 회사는 딥러닝 및 신경망과 같은 AI 기술을 사용하여 어려운 조건에서 탐지 정확도를 향상시킵니다. 자율주행 차량의 GPU 및 전용 AI 가속기의 채택은 트래픽 표시 인식의 정밀도를 더 예측할 것입니다.
- Connected Infrastructure 개발:: 스마트 시티 인프라 및 차량에 대한 개발 (V2X) 연결은 트래픽 서명 인식 시스템에 대한 기회를 만들었습니다. V2X는 도로 인프라의 실시간 통신을 통해 동적 신호 감지를 강화할 수 있습니다. 또한, High-Definition (HD)는 연결된 인프라 지원 실시간 로컬라이제이션 및 매핑에서 생성된 데이터를 매핑합니다. 기업은 도시와 협력하여 교통 표지판 및 디지털 맵에 대한 인프라 데이터를 수집합니다.
교통 표지 R이름 *인지 시스템 시장 기회:
- 자율 차량에 대한 수요 증가:: 공유 이동성 및 상품 이동 애플리케이션을 통해 자율 차량에 대한 수요가 크게 증가합니다. 차량은 카메라, LiDAR (Light Detection and Ranging), 그리고 교통 표지와 더불어 항법을 위한 레이더를 포함하여 인식 체계에 광대하게 의존합니다. 회사는 자율주행을 위해 고해상도 검출시스템을 개발하고 있습니다. 2030년 McKinsey & Company에 따르면, 새로 구입한 여객 차의 12%는 수준 3 또는 더 높은 자율 기술로 갖춰지고, 2035년까지 37%는 진보된 운전사 원조 (AD) 기술을 특색짓습니다.
- Mapping 회사와의 파트너십: 자동차 OEM, 자율 기술 회사 및 매핑 서비스 제공 업체 간의 전략적 파트너십은 새로운 성장 수익의 잠금을 해제했습니다. 협업은 ADAS 및 자율 운전 응용 분야에 대한 높은 정의지도 데이터를 집계하는 것을 목표로합니다. 예를 들어 DeepMap은 NVIDIA와 협력하여 AV 매핑 기능을 가속화합니다. 이러한 파트너십은 교육 알고리즘에 대한 데이터를 생성하고 실시간 로컬라이제이션 및 트래픽 서명 매핑을 가능하게 합니다.
- Infrastructure Standardization에 대한 이니셔티브: 도로 인프라의 표준화 및 디지털화에 대한 이니셔티브는 시장 전망에 영향을 줄 것입니다. arxiv에 따르면 전자 프린트 및 포스터의 개방 액세스 저장소는 독자 태그 통신 및 차량 안테나, REI (Recreational Equipment, Inc.)에 대한 향상된 인코딩 계획을 통해 게시 후 승인 된 전자 프린트 및 포스터의 공개 액세스 저장소는 교통 표지 재고 관리 및 환경 모니터링에 대한 기준을 충족 할 수 있습니다. 그러나, 그것은 고속 항법을 위한 필요를 해결하기에서 짧습니다.
- 상업 차량에 있는 성장 사용법:: ADAS 및 교통 표지판 승인 시스템의 채택은 안전과 효율성 혜택으로 빚지고 있습니다. 볼보와 Daimler와 같은 트럭 OEM는 크루즈 통제와 브레이크 원조와 함께 교통 표지 승인을 제안하고 사고 피뢰를 위한 제공합니다. Fleet 연산자는 기존 트럭의 ADAS 기능을 개조하여 위험과 운영 비용을 줄일 수 있습니다. 새로운 트럭에 있는 AEB (자동적인 비상사태 제동) 이음쇠에 대한 위임은 또한 교통 표지 인식 사진기의 임명을 몰 것입니다.
공지사항 | 이름 * |
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기본 년: | 2022년 | 2023 년 시장 크기 : | US$ 33.62 브랜 |
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역사 자료: | 2018년 ~ 2021년 | 예측 기간: | 2023 - 2030년 |
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예상 기간 2023년에서 2030년 CAGR: | 4.7% 할인 | 2030년 가치 투상: | 장바구니 US$0.00 |
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덮는 Geographies: | - 북미: 미국 및 캐나다
- 라틴 아메리카: 브라질, 아르헨티나, 멕시코 및 라틴 아메리카의 나머지
- 유럽: 독일, 미국, 스페인, 프랑스, 이탈리아, 러시아 및 유럽의 나머지
- 아시아 태평양: 중국, 인도, 일본, 호주, 한국, ASEAN 및 아시아 태평양의 나머지
- 중동 & 아프리카: GCC 국가, 이스라엘, 남아프리카, 북아프리카, 중앙 아프리카 및 중동의 나머지
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적용된 세그먼트: | - 차량 유형에 의하여: 여객 차, 상업적인 차량, 다른 사람
- 유형에 의하여: 도로 표시 탐지, 교통 빛 탐지, 차선 탐지, 다른 사람
- 자율 주행 수준: 레벨 1, 레벨 2 & 3, 레벨 4, 레벨 5
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회사 포함: | Continental AG, Delphi (Phinia Inc.), Robert Bosch GmbH, DENSO CORPORATION, Toshiba, Mobileye, ZF Friedrichshafen AG, Magna International Inc., Ford Motor Company, Nissan Motor Co., Ltd. 및 MathWorks, Inc. |
성장 운전사: | - Stringent Road 안전 규정
- ADAS 기능의 통합 증가
- 컴퓨터 비전의 기술 발전
- Connected Infrastructure 개발
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변형 및 도전 : | |
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트래픽 표시 인식 시스템 시장 동향:
- Cloud 기반 교통 표지판:: ADAS 애플리케이션의 클라우드 기반 데이터베이스로 트래픽 서명 데이터의 집계는 주요 추세입니다. 회사는 도시 전역의 도로 자산을 다루는 저장소를 구축하기 위해 연결된 차량 함대 및 인프라 매핑을 활용하고 있습니다. 예를 들어, 3 월 2023, 해군 야드 전역에, Rekor의 지능형 장치는 인공 지능 (AI), 기계 학습 (ML) 및 향상된 가장자리 처리를 사용하여 탈 식별 된 도로 데이터를 수집하고 분석합니다. 이 데이터는 Rekor의 클라우드 기반 플랫폼에서 즉시 볼 수있는 필수 트래픽 통찰력으로 변환됩니다. 방문자 통계, 교통량, 차량 유형 및 방문자 및 차량의 영향과 같은 분석 커버 측면.
- 탐지 정확도를 위한 AI의 사용: 교통 표지 인식에 대한 인공 지능과 딥러닝 통합은 실시간 객체 인식, 감소된 처리 시간 및 정확도와 같은 혜택을 얻을 것이다. 회사는 neural 네트워크, convolutional 네트워크를 사용하여 정확하게 obscured 또는 부분적으로 눈에 보이는 표시를 인식합니다. 합성 데이터 세트를 사용하는 AI 교육은 트래픽 서명 인식 시스템에 대한 알고리즘 개선을 구동하고 있습니다.
- Air 업데이트: 자동차 OEM은 지속적으로 알고리즘을 훈련하고 트래픽 기호 인식을 포함하여 ADAS 시스템의 성능을 향상시키기 위해 오버 에어 소프트웨어 업데이트를 활용하고 있습니다. OTA (Over-the-Air Update) 업데이트는 하드웨어 업그레이드 또는 상인 방문없이 새로운 기능을 허용합니다. 기업은 데이터 집계 및 실행 시뮬레이션을 수행하여 컴퓨터 비전 모델을 정제하여 트래픽 서명 인식 시스템의 거짓 긍정적을 최소화합니다.
- Reliability를 위한 감지기 융합:: 카메라, 레이더, LiDAR를 결합하는 센서 융합 기술의 채택은 트래픽 서명 인식 시스템의 신뢰성과 기능을 향상시키기 위해 유능함을 얻을 것이다. Sensor fusion은 단일 센서 고장의 경우 중복을 제공하고 동적 속도 제한 조정을 위한 거리 추정과 같은 기능을 가능하게 합니다. 기업은 센서 융합을 사용하여 복잡한 조명 조건과 occlusion의 중요성을 정확하게 인식합니다.
Traffic Sign Recognition System 시장 분석:
- 높은 시스템 비용:: 교통 표지 인식 시스템의 조달 및 통합과 관련된 높은 비용 채택에 대한 문제를 포즈. 사용 된 카메라는 비싼 GPU (General Purpose Graphics Processing Unit)와 함께 높은 해상도 요구 사항으로 인해 비싸고 AI 알고리즘을 실행합니다. 또한, 중복에 사용되는 전자 레인지 레이더는 시스템 비용에 추가합니다. 이 요인은 차량 가격을 증가, 중간 및 낮은 끝 대량 시장 세그먼트에 있는 정전을 제한하기 위하여 지도합니다. 플립 측에, 그것은 기술에 있는 진행된 전진 및 증가한 시장 수요가 증가한 것을 인식하는 것은 잠재적으로 가늠자의 economies를 몰고, 시간 이상 비용 감소에 지도하. 이러한 기술 성숙 하 고 더 일반적인 것, 제조 업체 생산 프로세스를 최적화 하는 혁신적인 방법을 찾을 수 있습니다 그리고 구성 요소를 줄일 수 있습니다. 턴에서, 더 큰 감당성 및 트래픽 서명 인식 시스템의 넓은 접근성에 대한 방법을 포장 할 수 있으며 다양한 시장 세그먼트에 걸쳐 증가 된 채택을 촉진합니다.
- 법적 책임: 교통 표지판 승인 시스템은 안개, 눈, 무거운 비와 같은 특정 기상 조건에서 성능 제한을 전시합니다. 카메라 가시와 같은 요소, 비에서 젖은 렌즈, 겨울에 서빙 렌즈는 간판 감지 정확도를 악화. 레이다와 LiDAR와 센서 융합은 견고함을 개선하지만 극단적 인 날씨의 취약점은 키 억제를 유지합니다. 그러나 자율주행 차량 기술 분야에서 지속적인 연구 및 개발 노력이 이러한 기상 관련 문제를 극복하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 향상된 센서 기술과 카메라 시스템의 고급 날씨 저항 재료의 통합과 같은 혁신은 적극적으로 탐구되고있다.
- 사이버 보안 위협: 잠재력 사이버 보안 교통 표지를 포함한 연결된 시스템의 취약점은 자율 차량에서 통합을 금할 수 있습니다. 악성코드는 사이버 위험을 악용하고 잘못된 탐색 및 사고로 인해 차량에 잘못된 트래픽 서명 데이터를 전송할 수 있습니다. ADAS 및 자율주행 차량에 대한 복잡한 시스템 통합은 위험과 포괄적인 사이버 보안 조치를 강화합니다. 사이버 보안 기술 및 프로토콜의 지속적인 발전은 이러한 취약성을 완화하기 위해 입증 된 수익을 제공합니다. 지속적인 연구와 개발 노력은 강력한 암호화 방법 및 침입 검출 시스템을 포함하여 연결된 시스템의 탄력성을 강화하는 데 중점을 둡니다. 자동차 및 사이버 보안 산업 간의 협업은 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 시스템 개발을 촉진하는 신흥 위협을 적극적으로 해결하고 있습니다. 이 사이버 보안 조치로 업계는 자율주행 차량의 연결 기술 통합을 위한 더 안전하고 탄력적인 기반을 구축하기 위해 노력하고 있습니다.
최근 개발
신제품 출시
- 4 월 2022, Mercedes-Benz, 독일 기반의 럭셔리 및 상업용 차량 자동차 브랜드, 새로운 제품, 데이터 교통 표지를 공개했습니다. 이 제품은 B2B 및 B2G 고객을위한 효율적인 솔루션을 제공하도록 설계되어 기존 트래픽 표지 네트워크를 모니터링합니다. 교통 표지의 손상 또는 손실의 사건에서 실시간 알림을 제공합니다. 이 뿐만 아니라 인프라 관련 응용 프로그램을 강화하지만, 또한 모든 사람에게 도로 안전의 전반적인 개선에 기여.
- 1월 2022일, Mobileye는 고급 드라이버 지원 및 자율 주행을 전문으로하는 회사입니다. Intel은 세계에서 가장 큰 반도체 칩 제조업체 중 하나입니다. EyeQ 시스템-on-a-chip (SoC)의 최신 여정을 발표했습니다. 이 릴리스는 Mobileye가 날짜에 소개 된 가장 정교한 시스템으로 특징이며 공식적으로 미국 라스베가스에서 열린 2022 Consumer Electronics Show에서 발표되었습니다.
- 2021 년 2 월, 콘티넨탈은 주요 자동차 부품 제조업체 인 Recogni에 투자했으며 독일과 미국에 본사를 둔 AI 칩 스타트업에 투자했습니다. 진보된 가공업자를 위한 증가 필요조건은 연결한 차량, 자동화 및 각자 훈련 기술에 있는 수요를 증가해서 연료를 공급합니다
인수 및 파트너쉽
- 12월 31일, 2022년, 볼보 자동차 AB스웨덴에 본사를 둔 회사 인 Zenseact의 전체 소유권을 달성 한 것으로 선언 된 Autonomous Driving (AD) 소프트웨어 개발에 중점을 둔 자회사. Volvo Cars AB는 ECARX에서 Zenseact의 주식의 나머지 13.5%를 인수하여 AD 소프트웨어 회사를 스웨덴 기반 자동차 제조업체의 전적으로 소유한 자회사로 인수했습니다. 이 취득에도 불구하고 Zenseact는 Volvo Cars AB에 따라 독립적 인 독립형 회사로 작용합니다.
- 4월 2022일 Qualcomm 통합반도체, 소프트웨어 및 무선 기술 관련 서비스, 반도체, 소프트웨어 및 서비스를 생성하는 회사는, SSW Partners로부터 센서 인식 및 드라이브 정책에 중점을 둔 Arriver의 인수를 최종화했습니다 (냉장고, 조리 기구 및 HVAC 시장에서 사용하도록 설계된 제품 업계 리더입니다). 이 인수는 Qualcomm Technologies의 용량을 강화하여 자동화 및 Tier-1 공급 업체에 대한 광범위한 통합 및 경쟁력있는 고급 드라이버 지원 시스템 (ADAS) 솔루션을 제공합니다.
- 2021년 4월 모바일 예, 그리고 Udelv, 실리콘 밸리 벤처 지원 회사, Mobileye 드라이브로 알려진 자율주행 시스템 인 Mobileye의 협력을 공개, "Transporters"라는 다가오는 Udelv 자율주행 차량에 전력을 공급합니다. 파트너는 2028년까지 35,000대 이상의 Mobileye-equipped Transporters를 제조하는 것을 목표로 2023년에는 상업 운영을 시작한다.
한국어 2. 세계적인 교통 표시 인식 체계 시장 점유율 (%), 차량 유형에 의하여, 2023년
이 보고서에 대해 자세히 알아보려면, 샘플 사본 요청
교통 표지 인식 시스템 시장의 최고 회사
- 콘티넨탈 AG
- 델파이 (Phinia Inc.)
- 로버트 보쉬 GmbH
- DENSO 기업
- 도시 :
- 모바일 예
- ZF 프리드리히샤펜 AG
- Magna 국제 주요사업
- 포드 모터 회사
- 닛산 모터 (주)
- 수학, Inc.
정의: 교통 표지판 승인 시스템 시장은 카메라, 레이다, LiDAR (Light Detection and Ranging) 및 인공 지능을 사용하여 도로 표지 및 트래픽 신호를 인식하고 해석 할 수있는 개발 시스템에 초점을 맞춘 산업 및 기술을 나타냅니다.