Рынок системы распознавания дорожных знаков SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

Размер рынка глобальной системы распознавания дорожных знаков был оценен как 33,62 миллиарда долларов США в 2023 году Ожидается, что он достигнет 46,27 млрд долларов США к 2030 году, растущие с совокупным годовым темпом роста (CAGR) 4,7% с 2023 по 2030 год.

Системы распознавания дорожных знаков - это передовые технологии компьютерного зрения, используемые для автоматической идентификации и классификации различных дорожных знаков. Как правило, существуют два основных типа систем - коммерческие и научно-исследовательские. Коммерческие системы, доступные на рынке, используют такие методы, как: машинное обучение и глубокие нейронные сети для распознавания знаков, напечатанных на платах с указанием скорости, остановки и опасности. Они обрабатывают изображения, снятые камерой, установленной внутри автомобиля, и сравнивают визуальные функции для идентификации знака. Эти системы могут надежно обнаруживать наиболее распространенные дорожные знаки и обеспечивать функции поддержки водителя.

Тем не менее, основанные на исследованиях системы распознавания дорожных знаков, как правило, используют более сложные алгоритмы и фокусируются на сложных задачах, таких как распознавание поврежденных, скрытых или некачественных знаков. Они используют сложные модели глубокого обучения, обученные на огромных общедоступных базах данных знаков. Такие системы направлены на достижение восприятия на человеческом уровне для всех дорожных знаков независимо от условий захвата. Несмотря на высокую точность обнаружения, ключевым недостатком являются высокие вычислительные требования для глубоких нейронных сетей. Кроме того, по-прежнему возникают трудности с распознаванием редких или уникальных знаков, предназначенных для конкретных регионов. Тем не менее, текущие исследования обещают сделать распознавание знаков более надежным и помочь разработать полностью автономные транспортные средства с контекстуальным пониманием дорожной среды.

Рынок систем распознавания дорожных знаков сегментирован в зависимости от типа транспортного средства, типа и региона. По типу транспортного средства рынок сегментирован на легковые автомобили, легкие коммерческие транспортные средства и тяжелые коммерческие транспортные средства. Сегмент легковых автомобилей занял самую большую долю рынка в 2022 году и, как ожидается, будет доминировать на рынке в течение прогнозируемого периода из-за растущего спроса на премиальные автомобили, правительственных правил в отношении безопасности дорожного движения и повышения осведомленности о безопасности дорожного движения.

Система распознавания дорожных знаков Региональные обзоры рынка

• Северная Америка Ожидается, что в течение прогнозируемого периода он станет крупнейшим рынком систем распознавания дорожных знаков, на долю которого в 2022 году пришлось более 34% рынка. Рост рынка в Северной Америке объясняется строгими правилами безопасности, ранним внедрением технологий ADAS и присутствием крупных автомобильных производителей.
• The Европа Ожидается, что рынок станет вторым по величине рынком систем распознавания дорожных знаков, на долю которых в 2022 году пришлось более 29% рынка. Рост рынка в Европе объясняется высоким проникновением роскошных автомобилей, оснащенных ADAS, и правительственными инициативами по все более широкому внедрению систем активной безопасности.
• The Азиатско-Тихоокеанский регион Ожидается, что рынок будет самым быстрорастущим рынком для систем распознавания дорожных знаков, который в течение прогнозируемого периода вырастет более чем на 22%. Рост рынка в Азиатско-Тихоокеанском регионе объясняется увеличением располагаемых доходов, ростом производства автомобилей с функциями ADAS и растущей осведомленностью о системах активной безопасности.

Фигура 1. Доля рынка системы распознавания дорожных знаков (%) по регионам, 2023 год

To learn more about this report, request sample copy

Мировой рынок систем распознавания дорожных знаков: точка зрения аналитика

Рынок систем распознавания дорожных знаков демонстрирует сильный рост, обусловленный растущими проблемами безопасности дорожного движения и необходимостью в передовых системах помощи водителю. Правительства разных регионов требуют включения систем распознавания дорожных знаков (TSR) в транспортные средства для уменьшения дорожно-транспортных происшествий. Это создает значительные возможности для OEM-производителей и поставщиков технологий видения в этом пространстве. Однако данные и вычислительные ограничения современных алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения создают проблемы для распознавания сложных или неоднозначных признаков. Это может сдерживать более быстрое внедрение до тех пор, пока технология не созреет, чтобы минимизировать количество ошибок.

Ожидается, что европейский регион останется доминирующим из-за строгих правил и увеличения поддерживающей инфраструктуры. Азиатско-Тихоокеанский регион становится самым быстрорастущим региональным рынком, возглавляемым такими странами, как Китай и Индия. Рост производства и продаж автомобилей в сочетании с правительственными инициативами для подключенных и автономных транспортных средств представляют собой прибыльный прогноз. Северная Америка также увидит здоровый рост, поскольку технологические гиганты увеличивают инвестиции в автономное вождение, а передовые функции безопасности получают более широкое признание.

Хотя послепродажные установки в настоящее время составляют большинство систем распознавания знаков, производство оригинального оборудования, вероятно, будет неуклонно расти. Сотрудничество между автопроизводителями, разработчиками технологий видения и дорожными властями для создания сложных баз данных может помочь повысить точность. Обновления в эфире предоставляют возможности для непрерывного обновления алгоритмов. Ожидается, что успешная коммерциализация технологий беспилотных транспортных средств и растущий спрос на улучшенные функции безопасности водителя еще больше ускорят потоки доходов для датчиков зрения и краевых вычислений.

Системы распознавания дорожных знаков Рыночные драйверы:

• Строгие правила безопасности дорожного движенияПравительственные правила, касающиеся безопасности дорожного движения, были основным драйвером рынка систем распознавания дорожных знаков. Регулирующие органы во всех регионах осуществляют мандаты на оснащение транспортных средств системами активной безопасности. Например, программа оценки новых автомобилей тестирует транспортные средства на основе технологий предотвращения аварий, включая распознавание дорожных знаков. В январе 2023 года европейские автопроизводители будут подвергнуты пересмотру системы оценки, которая включает функции системы мониторинга водителя (DMS) для повышения оценки безопасности. Эти обязательные правила имеют широкие последствия как для производителей автомобилей, так и для производителей оригинального оборудования (OEM). Китай добился значительных успехов в реализации и продвижении этих правил с 2020 года.
• Расширение интеграции функций ADAS: Интеграция передовых систем помощи водителю (ADAS), включая распознавание дорожных знаков на транспортных средствах массового рынка, стимулировала рост рынка. Такие функции ADAS, как автоматическое экстренное торможение, предупреждение о выходе из полосы движения и другие, интегрируются с распознаванием дорожных знаков для улучшения их возможностей. По оценкам, мировой рынок ADAS, как ожидается, достигнет 74,57 млрд долларов США к 2030 году. OEM-производители предлагают пакеты ADAS с распознаванием дорожных знаков и предупреждением об уходе с полосы движения, чтобы удовлетворить спрос на безопасность автомобилей..
• Технологические достижения в компьютерном зренииЗначительные достижения в области компьютерного зрения, искусственного интеллекта и машинного обучения расширили возможности систем распознавания дорожных знаков. Алгоритмы компьютерного зрения, такие как YOLO, Single Shot Detector (SSD) и Faster Convolutional Neural Network (R-CNN), позволяют точно обнаруживать и распознавать дорожные знаки. Компании используют технологии ИИ, такие как глубокое обучение и нейронные сети, для повышения точности обнаружения в сложных условиях. Принятие графических процессоров и специализированных ускорителей ИИ в автономных транспортных средствах еще больше повысит точность распознавания дорожных знаков.
• Развитие подключенной инфраструктуры: Развитие инфраструктуры умного города и связи между автомобилями (V2X) создало возможности для систем распознавания дорожных знаков. V2X позволяет в режиме реального времени передавать данные о дорожном движении от дорожной инфраструктуры к транспортным средствам, что улучшает динамическое обнаружение вывесок. Кроме того, данные картографирования высокой четкости (HD), генерируемые из подключенной инфраструктуры, помогают локализации и картографированию в режиме реального времени. Компании сотрудничают с городами для сбора инфраструктурных данных для кадастров дорожных знаков и цифровых карт.

Дорожный знак ReРынок когнитивных систем Возможности:

• Растущий спрос на автономные автомобили: Растущий спрос на автономные транспортные средства в приложениях для совместной мобильности и перемещения товаров открывает значительные возможности. Самоуправляемые транспортные средства широко полагаются на системы восприятия, включая камеры, LiDAR (Light Detection and Ranging) и радары для навигации, а также распознавания дорожных знаков. Компании разрабатывают системы обнаружения высокого разрешения, специально разработанные для автономного вождения. По данным McKinsey & Company, в 2030 году 12% вновь приобретенных легковых автомобилей будут оснащены автономными технологиями уровня 3 или выше, а к 2035 году 37% будут оснащены технологиями Advanced Driver Assistance (AD).
• Партнерство с картографическими компаниямиСтратегическое партнерство между автомобильными OEM-производителями, автономными технологическими компаниями и поставщиками картографических услуг открыло новые возможности для роста. Сотрудничество направлено на агрегирование данных карт высокого разрешения для приложений ADAS и автономного вождения. Например, DeepMap сотрудничает с NVIDIA для ускорения возможностей AV-картирования. Такие партнерства помогают генерировать данные для алгоритмов обучения и позволяют в режиме реального времени локализацию и отображение дорожных знаков.
• Инициативы по стандартизации инфраструктурыИнициативы по стандартизации и цифровизации дорожной инфраструктуры благоприятно скажутся на перспективах рынка. Согласно arxiv, являющемуся хранилищем электронных препринтов и постпринтов с открытым доступом, утвержденным для размещения после модерации, с помощью расширенных схем кодирования для связи с меткой чтения и бортовых антенн, REI (Recreational Equipment, Inc.) может соответствовать критериям управления инвентаризацией дорожных знаков и мониторинга окружающей среды. Однако он не удовлетворяет потребности в высокоскоростной навигации.
• Растущее использование в коммерческих автомобилях: Внедрение ADAS и систем распознавания дорожных знаков в коммерческих транспортных средствах возросло благодаря преимуществам безопасности и эффективности. Производители грузовых автомобилей, такие как Volvo и Daimler, предлагают распознавание дорожных знаков, а также круиз-контроль и тормозную помощь для предотвращения несчастных случаев. Операторы флота модернизируют возможности ADAS в существующих грузовиках для снижения рисков и эксплуатационных расходов. Мандаты, касающиеся установки AEB (автоматизированного аварийного торможения) в новых грузовиках, также будут стимулировать установку камер распознавания дорожных знаков.

Рынок системы распознавания дорожных знаков Тренды:

• Облачные базы данных дорожных знаков: Агрегация данных дорожных знаков в облачные базы данных для приложений ADAS является ключевой тенденцией. Компании используют подключенные автопарки и картографирование инфраструктуры для создания хранилищ, охватывающих дорожные активы в городах. Например, в марте 2023 года на всей военно-морской верфи интеллектуальные устройства Rekor используют искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и улучшенную обработку краев для сбора деидентифицированных дорожных данных и проведения анализа. Затем эти данные преобразуются в основные сведения о трафике, которые можно мгновенно просматривать на облачной платформе Rekor. Аналитика охватывает такие аспекты, как статистика посетителей, объем трафика, типы транспортных средств и влияние как посетителей, так и транспортных средств.
• Использование ИИ для определения точностиИскусственный интеллект и интеграция глубокого обучения для распознавания дорожных знаков будут набирать обороты благодаря таким преимуществам, как распознавание объектов в реальном времени, сокращение времени обработки и точность в различных условиях освещения. Компании используют нейронные сети для точного распознавания скрытых или частично видимых признаков. Обучение ИИ с использованием синтетических наборов данных также приводит к алгоритмическим улучшениям для систем распознавания дорожных знаков.
• Обновления Air UpdatesАвтомобильные OEM-производители используют обновления программного обеспечения для непрерывной тренировки алгоритмов и повышения производительности систем ADAS, включая распознавание дорожных знаков. Обновления OTA (Over-the-Air Update) позволяют добавлять новые возможности без обновления оборудования или посещения дилерских центров. Компании выполняют агрегацию данных и выполняют моделирование для уточнения моделей компьютерного зрения, чтобы минимизировать ложные срабатывания в системах распознавания дорожных знаков.
• Сенсорное слияние для надежности: Принятие методов синтеза датчиков, сочетающих камеру, радар и LiDAR, приобретет известность для повышения надежности и возможностей систем распознавания дорожных знаков. Слияние датчиков обеспечивает избыточность в случае сбоя одного датчика и позволяет выполнять такие функции, как оценка расстояния для динамической регулировки ограничения скорости. Компании используют слияние датчиков для точного распознавания знаков в сложных условиях освещения и окклюзии.

Система распознавания дорожных знаков Ограничения рынка:

• Высокие системные затраты: Высокие затраты, связанные с приобретением и интеграцией систем распознавания дорожных знаков, создают проблемы для принятия. Используемые камеры дороги из-за высоких требований к разрешению, а также дорогих графических процессоров общего назначения (GPU) для запуска алгоритмов ИИ. Кроме того, микроволновые радары, используемые для резервирования, увеличивают стоимость системы. Эти факторы приводят к росту цен на транспортные средства, ограничивая поглощение в сегментах массового рынка среднего и низкого класса. С другой стороны, важно признать, что текущие достижения в области технологий и повышенный спрос на рынке могут потенциально стимулировать экономию за счет масштаба, что со временем приведет к сокращению затрат. По мере того, как эти технологии созревают и становятся все более распространенными, производители могут найти инновационные способы оптимизации производственных процессов и снижения затрат на компоненты. Это, в свою очередь, может проложить путь к большей доступности и более широкой доступности систем распознавания дорожных знаков, способствуя более широкому внедрению в различных сегментах рынка.
• восприимчивость к неблагоприятной погодеСистемы распознавания дорожных знаков имеют ограничения производительности при определенных погодных условиях, таких как туман, снег и сильный дождь, что ограничивает принятие. Такие факторы, как снег, препятствующий видимости камеры, смачивание линз в дожди и замерзание линз зимой, ухудшают точность обнаружения вывесок. Хотя слияние датчиков с радаром и LiDAR повышает надежность, восприимчивость к экстремальным погодным условиям остается ключевым сдерживающим фактором. Тем не менее, важно отметить, что текущие исследования и разработки в области технологий автономных транспортных средств направлены на преодоление этих проблем, связанных с погодой. Активно изучаются такие инновации, как усовершенствованные сенсорные технологии и интеграция передовых метеоустойчивых материалов в системы камер.
• Угрозы кибербезопасностиПотенциал кибербезопасности Уязвимости в подключенных системах, включая распознавание дорожных знаков, могут препятствовать интеграции в автономные транспортные средства. Злоумышленники могут использовать кибер-риски и отправлять неправильные данные дорожных знаков на транспортные средства, что приводит к неправильной навигации и несчастным случаям. Комплексная системная интеграция для ADAS и автономных транспортных средств еще больше увеличивает риски и требует комплексных мер кибербезопасности. Тем не менее, текущие достижения в области технологий и протоколов кибербезопасности предлагают многообещающие возможности для смягчения этих уязвимостей. Непрерывные исследования и разработки направлены на повышение устойчивости подключенных систем, включая надежные методы шифрования и системы обнаружения вторжений. Сотрудничество между автомобильной промышленностью и кибербезопасностью активно решает возникающие угрозы, способствуя развитию более безопасных и надежных систем. По мере продвижения этих мер кибербезопасности отрасль может работать над созданием более безопасной и устойчивой основы для интеграции подключенных технологий в автономные транспортные средства.

Последние события

Запуск нового продукта

• В апреле 2022 года Mercedes-Benz, немецкий автомобильный бренд класса люкс и коммерческих автомобилей, представил свой новый продукт Data Traffic Signs. Этот продукт предназначен для обеспечения эффективного решения для клиентов B2B и B2G для мониторинга существующей сети дорожных знаков. Он предлагает уведомления в режиме реального времени в случае повреждения или потери дорожных знаков. Это не только улучшает применение инфраструктуры, но и способствует общему повышению безопасности дорожного движения для всех.
• В январе 2022 года Mobileye, компания, специализирующаяся на расширенной помощи водителю и автономном вождении и принадлежащая Intel, является одним из крупнейших в мире производителей полупроводниковых чипов, представила последнюю итерацию своей системы EyeQ на чипе (SoC). Этот релиз был охарактеризован как самая сложная система, представленная Mobileye на сегодняшний день, и был официально анонсирован на выставке потребительской электроники 2022 года, проходившей в Лас-Вегасе в США.
• В феврале 2021 года Continental, крупный производитель автомобильных компонентов, инвестировал в Recogni, стартап чипов ИИ, базирующийся в Германии и США. Растущие требования к передовым процессорам подпитываются растущими требованиями к подключенным транспортным средствам, автоматизации и технологиям автономного вождения.

Приобретения и партнерство

• По состоянию на 31 декабря 2022 года, Volvo Cars ABКомпания, базирующаяся в Швеции, заявила, что приобрела полное право собственности на Zenseact, свою дочернюю компанию, специализирующуюся на разработке программного обеспечения для автономного вождения (AD). Volvo Cars AB приобрела оставшиеся 13,5% акций Zenseact у ECARX, что делает компанию AD Software дочерней компанией шведского автопроизводителя. Несмотря на это приобретение, Zenseact продолжит функционировать как независимая и самостоятельная компания, сообщает Volvo Cars AB.
• В апреле 2022 года, Qualcomm IncorporatedКомпания, которая создает полупроводники, программное обеспечение и услуги, связанные с беспроводными технологиями, завершила приобретение Arriver, компании-разработчика программного обеспечения, ориентированной на восприятие датчиков и политику вождения, от SSW Partners (является лидером отрасли в области инженерных продуктов для использования на рынках холодильных, кухонных приборов и HVAC). Это приобретение укрепило возможности Qualcomm Technologies по предоставлению широко распространенных, полностью интегрированных и конкурентоспособных решений Advanced Driver Assistance System (ADAS) для автопроизводителей и поставщиков Tier-1.
• В апреле 2021 года, МобильныйИ Udelv, венчурная компания из Силиконовой долины, показала сотрудничество, в котором система автономного вождения Mobileye, известная как Mobileye Drive, будет питать предстоящие автономные транспортные средства доставки Udelv под названием «Транспортеры». Партнеры намерены к 2028 году изготовить более 35 000 транспортных средств, оснащенных Mobileye, и начать коммерческие операции в 2023 году.

Фигура 2. Доля рынка систем распознавания дорожных знаков (%), по типу транспортного средства, 2023

To learn more about this report, request sample copy

Лучшие компании на рынке систем распознавания дорожных знаков

• Continental AG
• Delphi (Phinia Inc.)
• Robert Bosch GmbH
• ОРГАНИЗАЦИЯ ДЕНСО
• Тосиба
• Мобильный
• ЗФ Фридрихсхафен АГ
• Международная Магна Инк.
• Ford Motor Company
• Nissan Motor Co., Ltd.
• The MathWorks, Inc.

Определение: Рынок систем распознавания дорожных знаков относится к отрасли и технологиям, ориентированным на разработку систем, которые могут распознавать и интерпретировать дорожные знаки и дорожные сигналы с использованием камер, радаров, LiDAR (Light Detection and Ranging) и искусственного интеллекта.