MERCADO DO SISTEMA DE RECONHECIMENTO DE SINAIS DE TRáFEGO SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

O Global Traffic Sign Recognition System O tamanho do mercado foi avaliado em US$ 33,62 bilhões em 2023 e é esperado alcançar US$ 46,27 bilhões em 2030, crescendo a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 4,7% de 2023 a 2030.

Os sistemas de reconhecimento de sinais de tráfego são tecnologias avançadas de visão de computador usadas para identificar e classificar automaticamente diferentes sinais de tráfego. Existem geralmente dois tipos principais de sistemas - comerciais e baseados em pesquisa. Sistemas comerciais disponíveis no mercado usam técnicas como aprendizado de máquina e redes neurais profundas para reconhecer sinais impressos em placas de indicação de limite de velocidade, parada e perigo. Eles processam imagens capturadas por uma câmera montada dentro do veículo e comparam características visuais para identificar o sinal. Esses sistemas podem detectar de forma confiável os sinais de estrada mais comuns e fornecer recursos de suporte ao driver.

No entanto, os sistemas de reconhecimento de sinais de tráfego baseados em pesquisa tendem a usar algoritmos mais sofisticados e focar em tarefas desafiadoras, como reconhecer sinais danificados, obscurecidos ou de baixa qualidade. Eles empregam modelos complexos de aprendizagem profunda treinados em grandes bancos de dados de sinais publicamente disponíveis. Tais sistemas visam alcançar a percepção de nível humano para todos os sinais de tráfego, independentemente de condições de captura. Ao oferecer alta precisão de detecção, uma desvantagem chave é os requisitos computacionais pesados para redes neurais profundas. Além disso, o reconhecimento de sinais raros ou únicos concebidos para regiões específicas continuam a apresentar dificuldades. No entanto, a pesquisa em andamento promete tornar o reconhecimento de sinais mais robusto e ajudar a desenvolver veículos auto-condução com compreensão contextual dos ambientes rodoviários.

O mercado do sistema de reconhecimento de sinais de tráfego é segmentado com base no tipo de veículo, tipo e região. Por tipo de veículo, o mercado é segmentado em veículos de passageiros, veículos comerciais leves e veículos comerciais pesados. O segmento de veículos de passageiros representou a maior quota de mercado em 2022 e espera-se dominar o mercado durante o período de previsão devido à crescente demanda por carros premium, regulamentos governamentais sobre a segurança rodoviária e aumento da conscientização sobre a segurança rodoviária.

Sistema de reconhecimento de Sinais de Trânsito

• América do Norte Espera-se que seja o maior mercado para sistemas de reconhecimento de sinais de tráfego durante o período de previsão, que representou mais de 34% da quota de mercado em 2022. O crescimento do mercado na América do Norte é atribuído a regulamentos de segurança rigorosos, adoção precoce de tecnologias ADAS (sistemas avançados de assistência ao motorista) e a presença de grandes OEMs automotivos (fabricante de equipamentos originais).
• O Europa Espera-se que o mercado seja o segundo maior mercado de sistemas de reconhecimento de sinais de tráfego, que representou mais de 29% da quota de mercado em 2022. O crescimento do mercado na Europa é atribuído à alta penetração de veículos de luxo equipados com ADAS e iniciativas governamentais para a adoção crescente de sistemas de segurança ativos.
• O Ásia Pacífico espera-se que o mercado seja o mercado mais rápido para sistemas de reconhecimento de sinais de tráfego, crescendo em um CAGR de mais de 22% durante o período de previsão. O crescimento do mercado na Ásia-Pacífico é atribuído ao aumento de rendimentos descartáveis, aumento da produção de veículos com características ADAS, e crescente consciência sobre sistemas de segurança ativos.

Figura 1. Global Traffic Sign Recognition System Market Share (%), por Região, 2023

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Global Traffic Sign Recognition System Market: Ponto de vista do analista

O mercado do sistema de reconhecimento de sinais de trânsito está a testemunhar um forte crescimento impulsionado pelas crescentes preocupações de segurança rodoviária e pela necessidade de sistemas avançados de assistência aos condutores. Governos em todas as regiões estão mandando a inclusão de sistemas TSR (Reconhecimento de Sinais Tráficos) em veículos para reduzir acidentes rodoviários. Isso está criando oportunidades significativas para OEMs e fornecedores de tecnologia de visão neste espaço. No entanto, os dados e as limitações computacionais da IA atual (Inteligência Artificial) e algoritmos de aprendizado de máquina apresentam desafios para reconhecer sinais complexos ou ambíguos. Isso pode restringir a adoção mais rápida até que a tecnologia amadureça para minimizar as taxas de erro.

Espera-se que a região europeia permaneça dominante devido a regulamentos rigorosos e a um aumento das infra-estruturas de apoio. No entanto, Ásia Pacific está emergindo como o mercado regional mais rápido crescimento, liderado por países como China e Índia. A produção de automóveis e vendas combinadas com iniciativas governamentais para veículos conectados e autônomos apresentam uma perspectiva lucrativa. A América do Norte também verá um crescimento saudável à medida que os gigantes da tecnologia aumentam os investimentos em condução autônoma e recursos avançados de segurança ganham maior aceitação.

Embora as instalações de pós-venda atualmente contam para a maioria dos sistemas de reconhecimento de sinais, a produção de equipamentos originais é susceptível de pegar firmemente. A colaboração entre automakers, desenvolvedores de tecnologia de visão e autoridades rodoviárias para construir bases de dados sofisticadas pode ajudar a melhorar a precisão. As atualizações aéreas oferecem oportunidades para atualizações contínuas para os algoritmos. A comercialização bem-sucedida de tecnologias de veículos sem condutor e a crescente demanda por recursos de segurança de motorista aprimorados são esperados para acelerar ainda mais os fluxos de receita para sensores de visão e computação de borda.

Drivers para o Mercado do Sistema de Reconhecimento de Sinais de Tráfego:

• Regulamentações de Segurança Rodoviária: Os regulamentos governamentais relativos à segurança rodoviária têm sido um grande condutor para o mercado do sistema de reconhecimento de sinais de tráfego. As autoridades reguladoras de todas as regiões implementaram mandatos para equipar veículos com sistemas de segurança ativos. Por exemplo, o Novo Programa de Avaliação de Carros testa veículos com base em tecnologias de prevenção de falhas, incluindo reconhecimento de sinais de tráfego. Em janeiro de 2023, os fabricantes de automóveis europeus estarão sujeitos a um sistema de pontuação revisto que incorpora características do Sistema de Monitoramento de Motoristas (DMS) para melhorar as avaliações do Safety Assist. Estes regulamentos obrigatórios têm implicações generalizadas para fabricantes automotivos e fabricantes de equipamentos originais (OEMs) globalmente. Notavelmente, a China tem feito avanços significativos na implementação e avanço desses regulamentos desde 2020.
• Integração crescente de recursos ADAS: A integração dos sistemas avançados de assistência aos condutores (ADAS), incluindo o reconhecimento dos sinais de trânsito nos veículos de mercado em massa, catalisou o crescimento do mercado. Recursos ADAS como travagem de emergência automática, aviso de partida de pista, e outros estão sendo integrados com reconhecimento de sinal de tráfego para melhorar suas capacidades. Segundo estimativas, o mercado global da ADAS deverá atingir US$ 74,57 bilhões em 2030. OEMs estão oferecendo pacotes empacotados ADAS com reconhecimento de sinal de tráfego e aviso de partida de pista para tocar na demanda de segurança automotiva.
• Avanços Tecnológicos em Visão Computacional: avanços significativos na visão computacional, inteligência artificial e aprendizado de máquina melhoraram as capacidades dos sistemas de reconhecimento de sinais de tráfego. Algoritmos de visão computacional, como você só olha uma vez (YOLO), Detector de Tiro Único (SSD), e Rede Neural Convolucional mais rápida (R-CNN) permitiram a detecção e reconhecimento precisos de sinalização de estrada. As empresas estão usando tecnologias de IA, como aprendizagem profunda e redes neurais para melhorar a precisão da detecção em condições difíceis. A adoção de GPUs e aceleradores de IA dedicados em veículos autônomos aumentará ainda mais a precisão do reconhecimento de sinal de tráfego.
• Desenvolvimento de Infraestrutura Conectada: O desenvolvimento de infraestrutura de cidades inteligentes e conectividade veicular a tudo (V2X) criou oportunidades para sistemas de reconhecimento de sinais de tráfego. V2X permite comunicação em tempo real de dados de tráfego de infraestrutura rodoviária para veículos que aumenta a detecção de sinalização dinâmica. Além disso, dados de mapeamento de alta definição (HD) gerados a partir de infraestruturas conectadas ajudam a localização e mapeamento em tempo real. As empresas são parceiras com cidades para coletar dados de infraestrutura para inventários de sinais de tráfego e mapas digitais.

Sinal de trânsito Remercado do sistema de cognição Oportunidades:

• crescente demanda por veículos autônomos: A crescente procura de veículos autónomos através de aplicações de mobilidade e circulação de mercadorias partilhadas apresenta oportunidades significativas. Veículos auto-condução confiam extensivamente em sistemas de percepção, incluindo câmeras, LiDAR (Detecção de Luz e Ranging), e radares para navegação, juntamente com reconhecimento de sinal de tráfego. As empresas estão desenvolvendo sistemas de detecção de alta resolução projetados para condução autônoma. De acordo com a McKinsey & Company, em 2030, 12% dos carros de passageiros recém-adquiridos serão equipados com tecnologias autônomas de nível 3 ou superior, e em 2035, 37% terão tecnologias avançadas de assistência ao motorista (AD).
• Parcerias com empresas de mapeamento: Parcerias estratégicas entre OEMs automotivos, empresas de tecnologia autônoma e provedores de serviços de mapeamento desbloquearam novas avenidas de crescimento. As colaborações visam agregar dados de mapas de alta definição para ADAS e aplicações de condução autônomas. Por exemplo, o DeepMap fez parceria com a NVIDIA para acelerar os recursos de mapeamento de AV. Essas parcerias ajudam a gerar dados para algoritmos de treinamento e permitem a localização em tempo real e mapeamento de sinalização de tráfego.
• Iniciativas para a Normalização das Infraestruturas: Iniciativas para a padronização e digitalização da infraestrutura rodoviária irão impactar favoravelmente a perspectiva do mercado. De acordo com a arxiv é um repositório de acesso aberto de pré-impressões eletrônicas e postprints aprovados para postagem após a moderação, através de esquemas de codificação aprimorados para comunicação de leitura e antenas de veículos, REI (Recreational Equipment, Inc.) pode atender aos critérios para gerenciamento de inventário de sinal de tráfego e monitoramento ambiental. No entanto, fica curto ao abordar a necessidade de navegação de alta velocidade.
• Uso crescente em veículos comerciais: A adopção do ADAS e dos sistemas de reconhecimento de sinais de tráfego em veículos comerciais aumentou devido aos benefícios de segurança e eficiência. Os OEMs do caminhão, como Volvo e Daimler, estão oferecendo reconhecimento de sinal de tráfego junto com o controle de cruzeiro e auxiliar de freio para evitar acidentes. Os operadores da frota estão a adaptar as capacidades da ADAS nos caminhões existentes para reduzir riscos e custos operacionais. Mandatos sobre AEB (tratamento de emergência automático) em novos caminhões também irá conduzir a instalação de câmeras de reconhecimento de sinal de tráfego.

Mercado do sistema de reconhecimento de sinais de tráfego Evolução:

• Bases de dados em nuvem de sinais de tráfego: A agregação de dados de sinalização de tráfego em bancos de dados baseados em nuvem para aplicações ADAS é uma tendência fundamental. As empresas estão aproveitando frotas de veículos conectados e mapeamento de infraestrutura para construir repositórios que cobrem ativos rodoviários em todas as cidades. Por exemplo, em março de 2023, em todo o Navy Yard, os dispositivos inteligentes da Rekor utilizam inteligência artificial (AI), aprendizado de máquina (ML) e processamento de borda aprimorado para coletar dados de vias de identificação e análise de conduta. Esses dados são convertidos em insights de tráfego essenciais, que podem ser visualizados instantaneamente na plataforma baseada na nuvem da Rekor. As análises abrangem aspectos como estatísticas de visitantes, volume de tráfego, tipos de veículos e a influência de visitantes e veículos.
• Uso de IA para precisão de detecção: A inteligência artificial e a integração de aprendizagem profunda para o reconhecimento de sinais de tráfego ganharão tração devido a benefícios como reconhecimento de objetos em tempo real, tempo de processamento reduzido e precisão em diferentes condições de luz. As empresas estão utilizando redes neurais, redes convolucionais para reconhecer com precisão sinais obscurecidos ou parcialmente visíveis. O treinamento de IA usando conjuntos de dados sintéticos também está impulsionando melhorias algorítmicas para sistemas de reconhecimento de sinais de tráfego.
• Sobre as atualizações de ar: Os OEMs automotivos estão aproveitando atualizações de software ao ar para treinar continuamente os algoritmos e melhorar o desempenho dos sistemas ADAS, incluindo reconhecimento de sinal de tráfego. As atualizações OTA (Over-the-Air Update) permitem que novos recursos sejam adicionados sem atualizações de hardware ou visitas de concessionário. As empresas estão realizando agregação de dados e executando simulações para refinar modelos de visão de computador para minimizar falsos positivos em sistemas de reconhecimento de sinais de tráfego.
• Fusão do sensor para confiabilidade: A adoção de técnicas de fusão de sensores que combinam câmera, radar e LiDAR ganhará destaque para melhorar a confiabilidade e as capacidades dos sistemas de reconhecimento de sinais de tráfego. A fusão do sensor fornece redundância em caso de falha do sensor único e permite funções como estimativa de distância para ajuste dinâmico do limite de velocidade. As empresas estão utilizando a fusão de sensores para reconhecer com precisão a sinalização em condições de iluminação complexas e oclusões.

Sistema de reconhecimento de Sinais de Tráfego Restrições de Mercado:

• Custos elevados do sistema: Os altos custos associados à aquisição e integração de sistemas de reconhecimento de sinais de tráfego representam desafios para a adoção. As câmeras usadas são caras devido aos requisitos de alta resolução, juntamente com GPUs caras (General Purpose Graphics Processing Unit) para executar algoritmos AI. Além disso, os radares de microondas usados para redundância adicionam aos custos do sistema. Esses fatores levam ao aumento dos preços dos veículos, limitando a captação em segmentos médios e baixos de mercado de massa. Por outro lado, é crucial reconhecer que os avanços contínuos em tecnologia e aumento da demanda de mercado podem potencialmente impulsionar economias de escala, levando a reduções de custos ao longo do tempo. À medida que essas tecnologias amadurecem e se tornam mais comuns, os fabricantes podem encontrar formas inovadoras de otimizar os processos de produção e reduzir os custos dos componentes. Isso, por sua vez, poderia abrir caminho para maior acessibilidade e maior acessibilidade dos sistemas de reconhecimento de sinais de tráfego, promovendo o aumento da adoção em diversos segmentos de mercado.
• Susceptibilidade ao tempo adverso: Os sistemas de reconhecimento de sinais de tráfego exibem limitações de desempenho sob certas condições climáticas, como nevoeiro, neve e chuva pesada, que restringe a adoção. Fatores como a neve obstruindo a visibilidade da câmera, a umidade da lente em chuvas, e a cobertura da lente nos invernos deteriora a precisão da detecção da sinalização. Embora a fusão do sensor com radar e LiDAR melhore a robustez, a susceptibilidade no tempo extremo permanece uma restrição fundamental. No entanto, é importante notar que os esforços contínuos de pesquisa e desenvolvimento no campo da tecnologia de veículos autônomos são dedicados a superar esses desafios relacionados ao clima. Inovações como tecnologias de sensores melhoradas e a integração de materiais avançados resistentes ao clima nos sistemas de câmeras estão sendo exploradas ativamente.
• Ameaças de segurança cibernética: Potencial segurança cibernética As vulnerabilidades em sistemas conectados, incluindo o reconhecimento de sinais de tráfego, podem inibir a integração em veículos autônomos. Malicious poderia explorar riscos cibernéticos e enviar dados de sinal de tráfego incorreta para veículos, levando à navegação errada e acidentes. A integração complexa do sistema para ADAS e veículos autônomos aumenta ainda mais os riscos e requer medidas abrangentes de segurança cibernética. No entanto, avanços contínuos em tecnologias e protocolos de segurança cibernética oferecem avenidas promissoras para mitigar essas vulnerabilidades. Os esforços contínuos de pesquisa e desenvolvimento estão focados em reforçar a resiliência de sistemas conectados, incluindo métodos de criptografia robustos e sistemas de detecção de intrusão. A colaboração entre as indústrias automotiva e de segurança cibernética está abordando ativamente ameaças emergentes, promovendo o desenvolvimento de sistemas mais seguros e confiáveis. À medida que essas medidas de segurança cibernética avançam, a indústria pode trabalhar para construir uma base mais segura e resistente para a integração de tecnologias conectadas em veículos autônomos.

Desenvolvimentos recentes

Novo lançamento de produtos

• Em abril de 2022, a Mercedes-Benz, uma marca automotiva de luxo e veículos comerciais da Alemanha, revelou seu novo produto, sinais de tráfego de dados. Este produto é projetado para fornecer uma solução eficiente para seus clientes B2B e B2G para monitorar a rede de sinais de tráfego existente. Oferece notificações em tempo real em caso de danos ou perda de sinais de tráfego. Isto não só aumenta as aplicações relacionadas com a infraestrutura, mas também contribui para a melhoria global da segurança rodoviária para todos.
• Em janeiro de 2022, a Mobileye, uma empresa especializada em assistência avançada ao motorista e condução autônoma e de propriedade da Intel é um dos maiores fabricantes mundiais de chip semicondutor, revelou a mais recente iteração de seu sistema EyeQ-on-a-chip (SoC). Esta versão foi caracterizada como o sistema mais sofisticado introduzido pela Mobileye até à data e foi oficialmente anunciado no 2022 Consumer Electronics Show realizado em Las Vegas nos EUA.
• Em fevereiro de 2021, a Continental, um grande fabricante de componentes automotivos, investiu na Recogni, uma startup de chip AI baseada na Alemanha e nos EUA. Os crescentes requisitos para processadores avançados são alimentados por crescentes demandas em veículos conectados, automação e tecnologias de auto-condução

Aquisições e Parceria

• Em 31 de dezembro de 2022, Volvo Car AB, uma empresa baseada na Suécia, declarou que tinha atingido a plena propriedade da Zenseact, sua subsidiária focada no desenvolvimento de software de condução autônoma (AD). A Volvo Cars AB adquiriu os restantes 13,5% das ações da Zenseact da ECARX, tornando a empresa de software da AD uma subsidiária integral do fabricante de automóveis baseado na Suécia. Apesar desta aquisição, a Zenseact continuará a funcionar como uma empresa independente e independente, de acordo com a Volvo Cars AB.
• Em abril de 2022, Qualcomm incorporação, uma empresa que cria semicondutores, software e serviços relacionados à tecnologia sem fio, finalizou a aquisição da Arriver, uma empresa de software focada na percepção de sensor e política de acionamento, da SSW Partners (é o líder da indústria em produtos projetados para uso nos mercados de refrigeração, cozinha e HVAC). Esta aquisição reforçou a capacidade da Qualcomm Technologies de fornecer soluções abrangentes, totalmente integradas e competitivas do Sistema de Assistência Avançada ao Driver (ADAS) para fabricantes de automóveis e fornecedores Tier-1.
• Em abril de 2021, Móvel., e Udelv, uma empresa de suporte a empreendimentos Silicon Valley, revelou uma colaboração onde o sistema de condução autónomo da Mobileye, conhecido como Mobileye Drive, irá alimentar os próximos veículos de entrega autónomos Udelv chamados "Transporters". Os parceiros visam fabricar mais de 35.000 Transportadores equipados com Mobileye até 2028, iniciando operações comerciais em 2023.

Figura 2. Global Traffic Sign Recognition System Market Share (%), por Tipo de Veículo, 2023

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Principais empresas no mercado do sistema de reconhecimento de sinais de tráfego

• Continental AG
• Delphi (Phinia Inc.)
• Robert Bosch GmbH
• DENSO CORPORAÇÃO
• Toshiba
• Móvel.
• ZF Friedrichshafen AG
• Magna Internacional Inc.
• Ford Motor Company
• Nissan Motor Co., Ltd
• The MathWorks, Inc.

Definição: O mercado do sistema de reconhecimento de sinais de tráfego refere-se à indústria e tecnologias focadas no desenvolvimento de sistemas que podem reconhecer e interpretar sinais de estrada e sinais de tráfego usando câmeras, radar, LiDAR (detecção de luz e Ranging), e inteligência artificial.