交通标志识别系统市场 SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

全球交通标志识别系统市场规模 2023年336.2亿美元 预计将达到 到2030年达到462.7亿美元以复合年增长率增长 从2023年到2030年(CAGR)为4.7%.

交通标志识别系统是用于自动识别和分类不同交通标志的高级计算机视觉技术. 系统一般有两种主要类型:商业系统和研究系统。 市场使用技术中的商业系统,如 机器学习 和深神经网络,以识别印在限速、停止和危险指示板上的标志。 他们处理安装在车辆内的照相机所捕获的图像,并比较视觉特征以识别标志. 这些系统能够可靠地检测最常见的路标,并提供司机支持功能.

然而,基于研究的交通标志识别系统往往使用更复杂的算法,并侧重于诸如识别受损,模糊,或质量低的标志等具有挑战性的任务. 它们采用复杂的深层学习模式,在庞大的公开标志数据库中接受培训。 此类系统旨在对所有交通标志实现人类层面的认知,而不论捕获条件如何。 在提供高检测精度的同时,一个关键的缺点是对深神经网络的重计算要求. 此外,承认为特定区域设计的稀有或独特的迹象继续造成困难。 然而,正在进行的研究有望使标志识别更加有力,并帮助开发对道路环境有相关了解的充分自驾车。

交通标志识别系统市场按车辆类型,类型,区域划分. 按车型,市场分为客车,轻型商用车,重型商用车. 客车部分占2022年市场份额最大,预计在预测期间将主导市场,原因是对溢价汽车的需求增加,政府制定了道路安全条例,提高了道路安全意识。

交通标志识别系统市场区域透视

• 北美 预计将是预测期间最大的交通标志识别系统市场,占2022年市场份额的34%以上。 北美市场的增长归因于严格的安全条例、早期采用ADAS(先进驾驶员-辅助系统)技术以及主要汽车OEMs(原始设备制造商)的存在。
• 那个 欧洲 预计市场将成为交通标志识别系统第二大市场,2022年占市场份额的29%以上。 欧洲市场的增长归因于装备ADAS的豪华车辆的高度渗透,以及政府采取举措,增加采用主动安全系统。
• 那个 亚太 预计市场将成为交通标志识别系统增长最快的市场,在预测期间CAGR增长超过22%。 亚太区域市场的增长归因于可支配收入增加、具有ADAS特性的车辆生产增加以及对积极安全系统的认识提高。

图 1. 2023年按地区分列的全球交通标志识别系统市场份额(%)

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全球交通信号识别系统市场:分析员的视点

交通标志识别系统市场正出现强劲增长,其驱动力是日益严重的道路安全关切和需要先进的司机援助系统。 各区域的政府正在要求车辆中加入TSR(标志识别)系统,以减少道路事故。 这为这个空间的OEMs和视觉技术提供商创造了重要的机会. 然而,当前AI(人工智能)和机器学习算法的数据和计算局限性对识别复杂或模棱两可的迹象构成挑战. 这可以限制更快的采用,直到技术成熟以尽量减少误差率.

由于严格的条例和辅助性基础设施的增加,预计欧洲区域仍将占主导地位。 然而,亚太正在成为增长最快的区域市场,由中国和印度等国家主导。 汽车生产和销售激增,加上政府对连接和自主车辆采取的举措,前景有利可图。 随着技术巨头增加对自主驾驶和先进安全特征的投资得到更广泛的接受,北美也将看到健康的增长。

虽然市场后置装置目前占大多数标志识别系统,但原始设备的生产很可能稳步上升。 汽车制造商、视觉技术开发者和道路主管部门合作建立精密的数据库有助于提高准确性。 超空更新为持续升级算法提供了机会. 成功实现无驾驶车辆技术的商业化和对增强驾驶员安全性能的需求不断增加,预计将进一步加快视觉传感器和边缘计算方面的收入流。

交通标志识别系统市场驱动程序:

• 严格的道路安全条例:关于道路安全的政府条例一直是交通标志识别系统市场的主要驱动力。 各地区监管部门已落实了为车辆配备主动安全系统的任务. 例如,新车评估方案根据避免撞车技术测试车辆,包括识别交通标志。 2023年1月,欧洲汽车制造商将接受一个经过修订的评分系统,该系统将包含司机监测系统(DMS)的功能,以加强安全协助评价。 这些强制性条例对全球汽车制造商和原始设备制造商都有广泛影响。 值得注意的是,自2020年以来,中国在执行和推进这些法规方面取得了重大进展。
• 加强ADAS特征的整合数字 : 包括大众市场车辆的交通标志识别在内的先进驾驶员援助系统的整合促进了市场增长。 ADAS的功能包括自动紧急制动,车道出发警告等,其他功能正与交通标志识别相结合,以提高其能力. 据估计,全球ADAS市场预计到2030年将达到745.7亿美元. OEMs提供ADAS捆绑的包裹,并附有交通标志识别和车道出发警告,以利用汽车安全需求。 。 。
• 计算机视野的技术进步:计算机视觉,人工智能,机器学习的重大进步,增强了交通标志识别系统的能力. 计算机视觉算法,例如你只看一次(YOLO),单镜头探测器(SSD),以及更快的进化神经网络(R-CNN),使得能够精确检测和识别道路标志. 公司正在利用深层学习和神经网络等AI技术,在困难的条件下提高检测精度. 在自主车辆中采用GPU和专用AI加速器,将进一步提高交通标志识别的精度.
• 发展连通基础设施数字 : 智能城市基础设施和车辆对一切(V2X)连接的发展为交通标志识别系统创造了机会. V2X允许从道路基础设施到车辆的交通数据实时通信,从而增强动态信号检测. 此外,通过连接基础设施生成的高定义(HD)绘图数据可实时本地化和绘图。 公司正在与城市合作,为交通标志清单和数字地图收集基础设施数据。

交通标志R页:1认知系统市场 机会:

• 对自主车辆的需求日益增加数字 : 跨越共享流动和货物流动应用程序对自主车辆的需求日益增加,这提供了重大机会。 自驾车辆广泛依赖感知系统,包括摄像头、LiDAR(光探测和测距)和雷达进行导航,以及交通标志识别。 各公司正在开发用于自主驾驶的高分辨率检测系统。 根据McKinsey & Company的统计,2030年,12%的新购客车将配备三级或更高自主技术,到2035年,37%将具备高级驾驶员援助(AD)技术.
• 与测绘公司的伙伴关系:汽车电子设备公司、自主技术公司和制图服务提供商之间的战略伙伴关系打开了新的增长渠道。 协作旨在汇总ADAS和自主驱动应用程序的高定义地图数据. 例如,DeepMap与NVIDIA合作,加快AV绘图能力. 这种伙伴关系有助于生成用于培训算法的数据,并有助于实时本地化和交通标志绘图。
• 基础设施标准化倡议:公路基础设施标准化和数字化举措将对市场前景产生有利的影响。 据arxiv称,通过加强读者-议会通讯和车辆天线的编码计划,电子预印和后印经核准后张贴的开放存取存储器,REI(娱乐设备公司)可以达到交通标志清点管理和环境监测的标准. 然而,在满足高速导航的需要方面,它还远远不够。
• 商用车辆使用率不断提高数字 : 由于安全和效率方面的效益,商用车辆采用ADAS和交通标志识别系统的情况有所增加。 沃尔沃和戴姆勒等OEMs号机车提供交通标志识别,同时提供巡航控制和制动协助以避免事故发生. 车队运营商正在对现有卡车的ADAS能力进行改造,以降低风险和业务费用。 在新卡车上安装自动紧急制动装置的任务还将推动安装交通标志识别摄像机。

交通标志识别系统市场 趋势:

• 基于云的交通标志数据库数字 : 将交通信号数据汇总到基于云的数据库,用于ADAS应用,是一个关键趋势。 公司正在利用连接车队和基础设施绘图,以建立涵盖各城市道路资产的储存库。 例如,2023年3月,在整个海军场,雷科尔的智能装置利用人工智能(AI),机器学习(ML),并加强边缘处理,以收集已查明的公路数据并进行分析。 这些数据随后被转换成基本的交通洞察力,可以在雷科尔的云端平台上立即查看. 分析包括游客统计、交通量、车辆类型以及游客和车辆的影响。
• 使用AI检测准确性:人工智能和深度学习集成,用于交通标志识别,由于各种不同光线条件的近实时对象识别,处理时间缩短和准确性等好处,将获得牵引力. 公司正在利用神经网络、革命网络来准确识别模糊或部分可见的迹象。 使用合成数据集的AI训练也驱动了交通标志识别系统的算法改进.
• 在空中更新:Automotive OEMs正在利用超空软件的更新,不断训练算法,提高包括交通标志识别在内的ADAS系统的性能. OTA(Over-the-Air Update)更新后,可以在不进行硬件升级或经销商访问的情况下添加新的能力. 公司正在进行数据汇总和运行模拟,以完善计算机视觉模型,尽量减少交通标志识别系统中的假阳性.
• 可靠性的传感器聚合数字 : 结合摄像头、雷达和LiDAR的传感器聚变技术的采用将日益突出,以提高交通标志识别系统的可靠性和能力。 传感器聚变在单传感器故障时提供冗余功能,并能够实现动态限速调整的距离估计等功能. 公司正在利用传感器聚变来准确识别复杂照明条件和闭塞中的信号。

交通标志识别系统市场限制:

• 高系统费用数字 : 与交通标志识别系统的采购和整合有关的高昂费用对采用提出了挑战。 由于高分辨率要求以及昂贵的GPU(通用图形处理单元)用于运行AI算法,所以所使用的相机价格昂贵. 此外,用于冗余的微波雷达增加了系统成本。 这些因素导致车辆价格上涨,限制了中低端大众市场部门的吸收。 另一方面,必须承认,技术的持续进步和市场需求的增加有可能推动规模经济,从而逐步降低成本。 随着这些技术的成熟和日益普遍,制造商可能会找到创新的方法来优化生产流程和降低组件成本。 反过来,这又可以为交通标志识别系统的更可负担性和更广泛的无障碍性铺平道路,促进不同市场部门的更多采用。
• 对不利天气的可接受性: 交通标志识别系统在某些天气条件下表现出性能限制,如雾,雪,大雨,这限制了收养. 积雪阻碍摄像头可见度,雨中透镜湿润,冬季透镜霜霜等因素使标志检测精度恶化. 虽然与雷达和LiDAR的传感器聚变提高了强度,但在极端天气中易感性仍然是一个关键限制。 然而,必须指出的是,在自主车辆技术领域正在进行的研究和开发努力都致力于克服这些与天气有关的挑战。 积极探索改进感应技术,先进抗天气材料纳入相机系统等创新.
• 网络安全威胁: 潜力 网络安全 连接系统的脆弱性,包括交通标志识别,可能阻碍自主车辆的一体化。 恶意可能利用网络风险,向车辆发送不正确的交通标志数据,导致导航错误和事故。 ADAS和自主工具的复杂系统集成使风险进一步升级,需要采取全面的网络安全措施。 然而,网络安全技术和规程方面的持续进展为减轻这些脆弱性提供了有希望的途径。 持续的研究和开发工作侧重于加强连接系统的复原力,包括强有力的加密方法和入侵探测系统。 汽车工业与网络安全工业之间的协作正在积极应对新出现的威胁,促进了更安全和更可靠的系统的发展。 随着这些网络安全措施的推进,业界可以努力为将相关技术纳入自主车辆建设更安全,更具有复原力的基础.

最近的事态发展

新产品的发布

• 2022年4月,梅赛德斯-奔驰(Mercedes-Benz)是一家位于德国的豪华及商用汽车汽车汽车品牌,揭幕了其新产品"数据交通标志". 该产品旨在为其B2B和B2G客户提供有效的解决方案,以监测现有的交通标志网络. 它在发生损坏或交通标志丢失时提供实时通知. 这不仅加强了与基础设施有关的应用,而且有助于全面改善每个人的道路安全。
• 2022年1月,专门从事高级驾驶协助和自主驾驶并由英特尔拥有的Mobileye公司是世界上最大的半导体芯片制造商之一,为其EyeQ系统在芯片(SoC)上的最新迭代揭幕. 这一发布被定性为Mobileye迄今推出的最精密系统,并在美国拉斯维加斯举行的2022年消费电子展上正式宣布.
• 2021年2月,大型汽车零部件制造商Continent(Continental)投资Recognit,这是一家总部位于德国和美国的AI芯片启动公司. 连接车辆、自动化和自驾车技术的需求不断增加,因此对先进处理器的需求增加

购置和伙伴关系

• 截止至2022年12月31日, 沃尔沃汽车AB该公司的子公司Zenseact公司主要从事自主驱动软件开发。 沃尔沃汽车AB公司从ECARX公司收购了Zenseact剩余的13.5%的股份,使得AD软件公司成为瑞典汽车制造商的全资子公司. 尽管这次收购,据沃尔沃汽车AB公司称,Zenseact将继续作为一个独立的独立公司运作.
• 2022年4月,,号,. Qualcomm 公司,一家创建半导体,软件,以及与无线技术有关的服务的公司,最终从SSW Partners(在用于制冷,烹饪电器,以及HVAC市场的工程产品行业领先)收购了一家专注于传感器感知和驱动政策的软件公司Arriver. 这一收购加强了Qualcomm Technologies向汽车制造商和Tier-1供应商提供广泛、充分集成和有竞争力的高级驾驶员援助系统解决方案的能力。
• 2021年4月,农历四月. 移动,和Udelv,一个硅谷风险支持的公司,透露了一个合作,Mobileye的自主驾驶系统,称为Mobileye Drive,将给即将到来的Udelv自主投递车辆供电,命名为"运输机". 合作伙伴的目标是到2028年制造超过35 000台配备了Mobileye的运输机,2023年开始商业运营。

图 2. 全球交通标志识别系统市场份额(%),按车辆类型分列,2023年

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交通标志识别系统市场上的顶级公司

• 大陆AG
• 德尔菲(菲尼亚公司)
• 罗伯特·博施股份有限公司
• 代森公司
• 东芝
• 移动
• ZF 弗里德里希·沙芬公司
• 万国国际 联合国
• 福特汽车公司
• 尼山汽车有限公司
• 数学工作公司.

定义: 交通标志识别系统市场(英語:traffic Signation System market)是指以开发系统为重点的产业和技术,这些系统可以使用相机,雷达,LiDAR(光探测和测距)和人工智能识别和解释道路标志和交通信号.