智慧交通領(lǐng)域三維視覺(jué)應(yīng)用的行業(yè)分析

1、智慧交通領(lǐng)域三維視覺(jué)應(yīng)用的行業(yè)分析目錄一、背景1二、深度攝像頭1三、智慧交通領(lǐng)域人工智能技術(shù)應(yīng)用分析3四、智慧交通領(lǐng)域計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用分析4五、智慧交通市場(chǎng)分析8六、計(jì)算機(jī)視覺(jué)市場(chǎng)分析9七、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力分析10八、總結(jié)14智慧交通領(lǐng)域三維視覺(jué)應(yīng)用的行業(yè)分析一、背景計(jì)算機(jī)視覺(jué)是指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量等，并進(jìn)一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像，計(jì)算機(jī)視覺(jué)作為人工智能的一個(gè)重要分支，隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的突破，出現(xiàn)了以結(jié)構(gòu)光、雙目視覺(jué)、TOF為主要技術(shù)路線的三維視覺(jué)技術(shù)，已經(jīng)可以可以廣泛應(yīng)用于智慧交通領(lǐng)

2、域。智慧交通是以信息化、智能化引領(lǐng)交通管理和運(yùn)營(yíng)服務(wù)水平提升，積極推進(jìn)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)與交通管理、運(yùn)營(yíng)服務(wù)的深度融合，全面深化交通信息數(shù)據(jù)的共享和開(kāi)發(fā)利用，建立健全完善的監(jiān)測(cè)感知體系、可靠的通信保障體系、實(shí)時(shí)的預(yù)報(bào)預(yù)警體系，實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)“可知、可測(cè)、可控、可服務(wù)”。隨著全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和城市化、現(xiàn)代化進(jìn)程的推動(dòng)，交通運(yùn)輸行業(yè)將保持穩(wěn)步發(fā)展?fàn)顟B(tài)，在政策上，各國(guó)均積極推進(jìn)智能交通系統(tǒng)建設(shè)，在技術(shù)上，使用人工智能等高新技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能交通，在產(chǎn)業(yè)上，加速交通產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈的跨界融合，為出行者提供更加準(zhǔn)確、完善和智能的服務(wù)。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)為提升運(yùn)輸效率、保障運(yùn)輸安全和降低運(yùn)輸成本，最終實(shí)現(xiàn)智能交通帶

3、來(lái)了新的思路，在交通運(yùn)輸行業(yè)綻放光彩。有利的政策導(dǎo)向?yàn)橹腔劢煌ㄌ峁┝肆己玫陌l(fā)展環(huán)境。在十九大報(bào)告提出的五大強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略中，“交通強(qiáng)國(guó)”占據(jù)一席，同時(shí)強(qiáng)調(diào)要進(jìn)一步推動(dòng)智能收費(fèi)和加快智慧基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。交通運(yùn)輸部部長(zhǎng)、黨組副書記李小鵬也提出建設(shè)適應(yīng)“交通強(qiáng)國(guó)”發(fā)展的智能交通體系，對(duì)智慧交通的發(fā)展提出了新的要求。2018年2月28日交通運(yùn)輸部發(fā)布了關(guān)于加快推進(jìn)新一代國(guó)家交通控制網(wǎng)和智慧公路試點(diǎn)的通知等政策。二、深度攝像頭深度攝像頭（又稱3D傳感器）是三維視覺(jué)配件，該配件能夠從視覺(jué)數(shù)據(jù)獲取的角度提升機(jī)器感知能力，比二維視覺(jué)多一個(gè)維度，實(shí)現(xiàn)三維視覺(jué)體驗(yàn)，進(jìn)行更加精確的物體分割、三維測(cè)量、三維數(shù)據(jù)模型重建和智能

4、視覺(jué)識(shí)別和分析。眾多前沿領(lǐng)域的應(yīng)用為了獲得更精準(zhǔn)的體驗(yàn)，越來(lái)越依賴深度攝像頭，例如VR、機(jī)器人、安防等。深度攝像頭技術(shù)存在一定的技術(shù)門檻，國(guó)內(nèi)外的研發(fā)公司并不多，國(guó)外代表公司有蘋果、微軟、谷歌、INTEL、Oculus、SONY，國(guó)內(nèi)代表公司有奧比中光、華捷艾米，圖漾，樂(lè)行天下等。目前，深度攝像頭已經(jīng)渡過(guò)技術(shù)基礎(chǔ)期，具有明確的發(fā)展方向，進(jìn)入成長(zhǎng)期，即將掀起3D傳感器的浪潮。3D視覺(jué)還沒(méi)有普及，技術(shù)尚存難點(diǎn)。一是3D圖像是在2D圖像的基礎(chǔ)上通過(guò)顏色渲染每一個(gè)點(diǎn)來(lái)代表不同的深度，深度圖相對(duì)傳統(tǒng)的平面圖有很大的提高空間；二是由于多了一維，其數(shù)據(jù)處理卻不只多一個(gè)數(shù)量級(jí)，在人工智能方面，如果用三維做分析

5、，算法與計(jì)算量會(huì)有顯著的增長(zhǎng)，需要有新的處理方法去應(yīng)對(duì)，在目前大部分還在用二維圖形做處理的情形下，這是一個(gè)挑戰(zhàn)。深度攝像頭的三種主要技術(shù)方法和代表公司分別為：一是單目結(jié)構(gòu)光，代表公司有蘋果（收購(gòu)最大的結(jié)構(gòu)光技術(shù)公司PrimeSense）、微軟Kinect-1、英特爾RealSense、Google Project Tango等，目前可見(jiàn)的其他創(chuàng)業(yè)公司幾乎都沿用此技術(shù)路線。二是雙目可見(jiàn)光，代表公司LeapMotion。三是飛行時(shí)間法（TOF），代表公司微軟Kinect-2。單目結(jié)構(gòu)光是目前最主流、應(yīng)用最廣泛的深度感知方案，其基本原理是由結(jié)構(gòu)光投射器向被測(cè)物體表面投射可控制的光點(diǎn)、光條或光面結(jié)構(gòu)，

6、并由圖像傳感器獲得圖像，通過(guò)系統(tǒng)幾何關(guān)系，利用三角原理計(jì)算得到物體的三維坐標(biāo)。應(yīng)用：目前是業(yè)界比較成熟的深度檢測(cè)方案，很多的激光雷達(dá)和3D掃描技術(shù)都采用結(jié)構(gòu)光方案。結(jié)構(gòu)光的代表產(chǎn)品有微軟的Kinect一代。優(yōu)勢(shì)：結(jié)構(gòu)光方案優(yōu)勢(shì)在于技術(shù)成熟，識(shí)別距離遠(yuǎn)，深度圖像分辨率可以做得比較高。缺點(diǎn)：由于以折射光的落點(diǎn)位移來(lái)計(jì)算位置，這種技術(shù)不能計(jì)算出精確的深度信息，對(duì)識(shí)別的距離也有嚴(yán)格的要求。而且容易受到環(huán)境光線的干擾，強(qiáng)光下不適合，響應(yīng)也比較慢。雙目視覺(jué)是指安裝兩個(gè)攝像頭，利用雙目立體視覺(jué)成像原理，通過(guò)兩個(gè)攝像機(jī)來(lái)提取包括三維位置在內(nèi)的信息進(jìn)行深度感知。應(yīng)用：目前應(yīng)用在智能安防監(jiān)控、機(jī)器人視覺(jué)、物流檢測(cè)

7、等領(lǐng)域。市場(chǎng)上的典型的產(chǎn)品有LeapMotion，大疆無(wú)人機(jī)等。優(yōu)勢(shì)：雙目視覺(jué)的方案不容易受到環(huán)境光線的干擾，適合室外環(huán)境，滿足7*24小時(shí)的長(zhǎng)時(shí)間工作要求，不易損壞。而且，由于不涉及光學(xué)系統(tǒng)，因此雙目視覺(jué)的成本是三種深度感知方案中最低的。缺點(diǎn)：這種技術(shù)需要龐大的程序計(jì)算量，對(duì)硬件設(shè)備有一定配置要求，同時(shí)受外界環(huán)境影響大，比如環(huán)境光線昏暗、背景雜亂、有遮擋物等情況下不適用。TOF是飛行時(shí)間（Time of Flight）技術(shù)的縮寫，基本原理是傳感器發(fā)出經(jīng)調(diào)制的近紅外光，遇物體后反射，傳感器通過(guò)計(jì)算光線發(fā)射和反射時(shí)間差或相位差，來(lái)?yè)Q算被拍攝景物的距離，以產(chǎn)生深度信息，此外再結(jié)合傳統(tǒng)的相機(jī)拍攝，就

8、能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現(xiàn)出來(lái)。應(yīng)用：可用于機(jī)器人、制造、醫(yī)療技術(shù)以及數(shù)碼攝影等領(lǐng)域的設(shè)備控制。市場(chǎng)上的典型產(chǎn)品有Kinect2代。優(yōu)點(diǎn)：TOF是相對(duì)結(jié)構(gòu)光和雙目視覺(jué)來(lái)說(shuō)受環(huán)境影響最小的技術(shù)，響應(yīng)速度快、深度信息精度高。缺點(diǎn)：傳感器芯片并不成熟，成本很高，實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)困難。TOF分辨率不高，因此不適合精度要求高的場(chǎng)景。從技術(shù)角度上講，立體視覺(jué)技術(shù)最成熟，最不成熟的是ToF。深度攝像頭技術(shù)路線對(duì)比表技術(shù)路線優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)應(yīng)用單目結(jié)構(gòu)光技術(shù)成熟，識(shí)別距離遠(yuǎn)，深度圖像分辨率比較高不能計(jì)算精確的深度信息，識(shí)別距離要求嚴(yán)格，易受環(huán)境光線干擾激光雷達(dá)和3D掃描技術(shù)雙目視覺(jué)不易受環(huán)境光線

9、干擾，適合室外環(huán)境，長(zhǎng)時(shí)間工作，不易損壞，不涉及光學(xué)系統(tǒng)，成本最低龐大的程序計(jì)算量，對(duì)硬件設(shè)備有配置要求，受外界環(huán)境影響大智能安防監(jiān)控、機(jī)器人視覺(jué)、物流檢測(cè)等領(lǐng)域TOF受環(huán)境影響最小，響應(yīng)速度快、深度信息精度高傳感器芯片不成熟，成本高，實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)困難，分辨率不高機(jī)器人、制造、醫(yī)療技術(shù)以及數(shù)碼攝影等領(lǐng)域的設(shè)備控制資料來(lái)源：資料整理三、智慧交通領(lǐng)域人工智能技術(shù)應(yīng)用分析深度學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)（如圖像、文本和聲音）進(jìn)行識(shí)別與分析，從而替代人力完成自動(dòng)化操作。主要用于路況識(shí)別，高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS），路線規(guī)劃等。語(yǔ)音識(shí)別與自然語(yǔ)言處理：指機(jī)器理解并解

10、釋人類寫作、說(shuō)話方式的能力，是人工智能技術(shù)的核心組成部分。從語(yǔ)音識(shí)別到文本分析，再到信息檢索、信息抽取，自然語(yǔ)言處理涉及到處理文字、語(yǔ)音的各個(gè)方面。主要應(yīng)用于服務(wù)領(lǐng)域，如車載娛樂(lè)系統(tǒng)、貨物追蹤系統(tǒng)等。計(jì)算機(jī)視覺(jué)：基于圖像處理的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)是通過(guò)攝像機(jī)獲取場(chǎng)景圖像，并借助于計(jì)算機(jī)軟件構(gòu)建一個(gè)自動(dòng)化或半自動(dòng)化的圖像/視頻理解和分析系統(tǒng)，從而模仿人的視覺(jué)功能以提供及時(shí)準(zhǔn)確的圖像/視頻處理結(jié)果。在交通運(yùn)輸行業(yè)中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)主要應(yīng)用于路況檢測(cè)，安檢掃描，流量監(jiān)控，值機(jī)登記等。機(jī)器人技術(shù)：在交通運(yùn)輸行業(yè)，智能機(jī)器人可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)人力完成重復(fù)瑣碎的貨物分揀、搬運(yùn)、包裝等工作，極大地減輕了人類繁重的體力勞

11、動(dòng)，提高了運(yùn)輸效率。根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，具體可以分為AGV機(jī)器人、碼垛機(jī)器人、分揀機(jī)器人。大數(shù)據(jù)分析：大數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要通過(guò)對(duì)大量非結(jié)構(gòu)化或結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用算法探索數(shù)據(jù)間的未知聯(lián)系和隱藏信息，從而幫助決策和判斷。從運(yùn)輸設(shè)備的維護(hù)預(yù)測(cè)到運(yùn)輸過(guò)程中的路線優(yōu)化、時(shí)間預(yù)測(cè)，這些服務(wù)或功能都離不開(kāi)大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持。四、智慧交通領(lǐng)域計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用分析計(jì)算機(jī)視覺(jué)在交通領(lǐng)域主要有五大應(yīng)用：一是感知，即車輛的檢測(cè)；二是車輛身份的識(shí)別；三是車輛身份的比對(duì)；四是車輛的行為分析；五是駕控，即汽車輔助駕駛與無(wú)人駕駛。1、車輛檢測(cè)與感知（1）車輛檢測(cè)。車輛檢測(cè)是計(jì)算機(jī)通過(guò)圖片或者視頻，把其中的車輛或其它關(guān)注目標(biāo)準(zhǔn)

12、確的“框”出，檢測(cè)是很多系統(tǒng)的基礎(chǔ)。在2012年以前，很多智能交通系統(tǒng)中用的檢測(cè)是一種基于運(yùn)動(dòng)的檢測(cè)，這種檢測(cè)會(huì)受天氣、光線等方面的影響，在不同天氣下會(huì)存在很多問(wèn)題。而深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)，是基于車輛的輪廓和形態(tài)的檢測(cè)，完全模擬人看車的方式，只要人眼可以辨識(shí)那是一輛車，就可以“框”出來(lái)，解決了很多過(guò)去車輛檢測(cè)存在的問(wèn)題，排除了天氣光線等來(lái)帶的干擾。（2）路口感知。目前國(guó)內(nèi)許多城市交通擁堵嚴(yán)重，十字路口紅綠燈配時(shí)不是最優(yōu)，通過(guò)基于深度學(xué)習(xí)的車輛精確感知檢測(cè)，可以精準(zhǔn)的感知交通路口各個(gè)方向的車輛數(shù)量、流量和密度，從而可以為交通路口的最優(yōu)配時(shí)提供準(zhǔn)確依據(jù)。如果各個(gè)路口都用上這種車輛檢測(cè)技術(shù)，將極大緩解交通

13、擁堵。（3）路段感知。過(guò)去幾年，我國(guó)的大中型城市安裝了很多監(jiān)控?cái)z像頭，通過(guò)路段的感知，可以基于原有監(jiān)控系統(tǒng)獲取道路的總體交通路況，為道路路況分析、交通大數(shù)據(jù)、交通規(guī)劃等提供可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。（4）路側(cè)停車感知。有兩方面的應(yīng)用，一是路側(cè)違法停車的感知和抓拍，不再需要攝像機(jī)去輪詢檢測(cè)，大大提高了攝像機(jī)的使用壽命。二是路側(cè)停車位的管理，之前的方案在外場(chǎng)要感知車位是否被占用，一般通過(guò)地磁感知，成本高，系統(tǒng)可靠性差，基于圖像的識(shí)別則可以很好的解決這個(gè)問(wèn)題，一臺(tái)攝像機(jī)即可監(jiān)控和感知一大片區(qū)域的停車位是否被占用，成本低、準(zhǔn)確度高。（5）停車場(chǎng)感知。目前室內(nèi)停車場(chǎng)大多應(yīng)用圖像識(shí)別實(shí)現(xiàn)車位檢測(cè)，但對(duì)車的檢測(cè)都是基

14、于車牌，有車牌就可以成功檢測(cè)，沒(méi)車牌則檢測(cè)不出，甚至車牌模糊無(wú)法檢測(cè)。而基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測(cè)，只看車輛輪廓，不看車牌，精度很高。通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，可以做到模擬人的視覺(jué)感知，準(zhǔn)確檢測(cè)車位信息，將數(shù)據(jù)發(fā)送給平臺(tái)，最后發(fā)布到停車場(chǎng)誘導(dǎo)系統(tǒng)。停車場(chǎng)和出入口都安裝有車牌識(shí)別系統(tǒng)，但車牌不清楚或車輛沒(méi)有掛牌，系統(tǒng)就無(wú)法識(shí)別車輛。采用基于深度學(xué)習(xí)的車輛特征識(shí)別系統(tǒng)，可以識(shí)別車輛本身，檢測(cè)精度達(dá)到99%以上，甚至完全取代地磁進(jìn)行車輛感知，完成抬桿落桿控制。另外，基于圖像的車輛檢測(cè)，還可以實(shí)現(xiàn)出入口視頻濃縮存儲(chǔ)等附加功能。2、車輛身份特征識(shí)別“車臉識(shí)別”技術(shù)能夠精確識(shí)別車牌、車輛的顏色、類型、品牌年款、車輛

15、里人物、車輛擋風(fēng)玻璃上的特殊標(biāo)志以及車輛尾部的特征標(biāo)志等。目前，常用的ETC和電子標(biāo)簽技術(shù)識(shí)別車輛非常可靠，精度比圖像識(shí)別更高。但現(xiàn)實(shí)中仍存在很多大貨車無(wú)法用ETC，ETC系統(tǒng)遭到破壞等問(wèn)題，并且電子標(biāo)簽真正落地還需時(shí)間，在這個(gè)時(shí)間窗口，通過(guò)深度學(xué)習(xí)不僅能夠提升車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率，還能實(shí)現(xiàn)更多維度的識(shí)別，實(shí)現(xiàn)車輛身份特征的唯一性識(shí)別。3、車輛比對(duì)（1）套牌分析。最典型的應(yīng)用是以圖搜圖，世界上沒(méi)有兩片相同的樹葉，也沒(méi)有兩輛完全一樣的車，基于視圖大數(shù)據(jù)的以圖搜圖功能，可以在海量圖片里找到一輛特定的車，無(wú)論車輛有沒(méi)有號(hào)牌。車輛比對(duì)能實(shí)現(xiàn)套牌車分析，計(jì)算機(jī)可以通過(guò)兩個(gè)車牌是完全一樣的車，進(jìn)行車型比對(duì)和車

16、輛特征比對(duì)來(lái)鑒定是否是套牌車。（2）收費(fèi)結(jié)算。車輛比對(duì)另外一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景是收費(fèi)結(jié)算，目前車牌識(shí)別用在停車場(chǎng)收費(fèi)中，還存在一些遺留問(wèn)題，如無(wú)牌、污牌和套牌車，必須依賴人工參與。車臉識(shí)別可以構(gòu)建車輛多層多維度的特征，然后通過(guò)特征比對(duì)判斷是否是同一輛車。4、交通視頻分析應(yīng)用（1）交通事故及事件檢測(cè)?；谶B續(xù)視頻可以分析車輛的行為，檢測(cè)如停車、逆行等行為，發(fā)現(xiàn)交通事故和交通擁堵進(jìn)行報(bào)警。借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)真正準(zhǔn)確的交通事件檢測(cè)系統(tǒng)，為交通運(yùn)營(yíng)部門提供準(zhǔn)確及時(shí)的報(bào)警信息。（2）車輛違章抓拍。由于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的快速進(jìn)步，違章抓拍在我國(guó)應(yīng)用非常廣泛，而且利用視頻檢測(cè)實(shí)現(xiàn)的非現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法的種類越來(lái)越多，甚至開(kāi)

17、車接打電話都能夠識(shí)別抓拍。5、無(wú)人駕駛和汽車輔助駕駛圖像識(shí)別無(wú)是人駕駛和汽車輔助駕駛中非常重要的技術(shù)，通過(guò)識(shí)別前方車輛、行人、障礙物、道路以及交通信號(hào)燈和交通標(biāo)識(shí)等實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛和汽車輔助駕駛。圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用給人類帶來(lái)前所未有的出行體驗(yàn)，重塑交通體系，構(gòu)建真正的智能交通時(shí)代。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在近5年取得的成就遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了之前20年，這得益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)帶來(lái)的巨大進(jìn)步。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的廣泛應(yīng)用，大大提升智能交通系統(tǒng)的感知精度與維度，讓智能交通系統(tǒng)更加智慧。通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，未來(lái)能夠讓移動(dòng)支付在智能交通系統(tǒng)中快速落地，讓無(wú)人駕駛的美好夢(mèng)想變成現(xiàn)實(shí)，從而給全人類帶來(lái)更加安全、便捷、舒適的出行體驗(yàn)。五、智慧

18、交通市場(chǎng)分析全球交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。據(jù)前瞻研究統(tǒng)計(jì)，2017年全球交通運(yùn)輸行業(yè)總收入為4.8萬(wàn)億美元，占全球GDP的6%。與此同時(shí)，交通運(yùn)輸行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資也在逐年增加，PwC預(yù)測(cè)，從2014年至2025年，全球交通運(yùn)輸行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資將以平均每年約5的速度增長(zhǎng)。2025年全球交通基礎(chǔ)設(shè)施支出水平資料來(lái)源：前瞻研究國(guó)內(nèi)智慧交通市場(chǎng)巨大。2018年前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的智慧城市建設(shè)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)與投資決策支持報(bào)告顯示，全國(guó)100%的副省級(jí)城市、89%的地級(jí)以上城市、49%的縣級(jí)城市已經(jīng)開(kāi)展智慧城市建設(shè)，累計(jì)參與的地市級(jí)城市數(shù)量達(dá)到300余個(gè)，規(guī)劃投資達(dá)到3萬(wàn)億元，建設(shè)投資達(dá)到6000億元。根

19、據(jù)招商公路（001965）2018年年報(bào)統(tǒng)計(jì)，截至2018年底，國(guó)內(nèi)高速公路機(jī)電及智慧城市建設(shè)市場(chǎng)億級(jí)以上項(xiàng)目有40余個(gè)，千萬(wàn)級(jí)以上項(xiàng)目達(dá)200余個(gè)，億級(jí)融資行為時(shí)有發(fā)生。同時(shí)，BAT等互聯(lián)網(wǎng)公司借助其強(qiáng)大的技術(shù)力量強(qiáng)勢(shì)介入智能車輛、智慧公路行業(yè)，例如千方科技（002373）主要從事智慧交通和智能安防業(yè)務(wù)，阿里入股千方科技，助力其在智慧交通的進(jìn)一步研究，各省信息平臺(tái)公司也紛紛謀求快速發(fā)展，智慧交通市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)也將進(jìn)一步加劇。六、計(jì)算機(jī)視覺(jué)市場(chǎng)分析視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)突破，視覺(jué)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速。視覺(jué)人工智能產(chǎn)業(yè)由技術(shù)驅(qū)動(dòng)，而技術(shù)的核心在于數(shù)據(jù)、算力和算法三個(gè)方面。21 世紀(jì)，隨著互聯(lián)網(wǎng)浪潮興起，數(shù)據(jù)儲(chǔ)

20、量急劇增加，而深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)恰好能夠?qū)?shù)據(jù)集歸納出邏輯，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的物體識(shí)別和場(chǎng)景識(shí)別。GPU和AI專用芯片的出現(xiàn)突破了傳統(tǒng) CPU 的算力瓶頸，數(shù)據(jù)運(yùn)算速度和處理規(guī)模爆發(fā)性增長(zhǎng)，從而為大數(shù)據(jù)的分析提供硬件上的支撐。在數(shù)據(jù)、算力、算法并行驅(qū)動(dòng)下，世界視覺(jué)人工智能產(chǎn)業(yè)得以迅速發(fā)展。中國(guó)視覺(jué)人工智能行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模及預(yù)測(cè)（2016 年-2020 年）資料來(lái)源：中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)庫(kù)國(guó)內(nèi)視覺(jué)技術(shù)先進(jìn)，市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)迅速。目前國(guó)內(nèi)視覺(jué)人工智能相關(guān)算法已達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，成為人工智能領(lǐng)域最火熱的細(xì)分領(lǐng)域，相關(guān)技術(shù)廣泛應(yīng)用在智能手機(jī)、智能駕駛、IoT 等相關(guān)場(chǎng)景。視覺(jué)人工智能商業(yè)落地場(chǎng)景廣闊，能夠有效解決應(yīng)用行

21、業(yè)的痛點(diǎn)。根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2017年中國(guó)視覺(jué)人工智能市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到41億元，較2016年增長(zhǎng)259.6%。隨著視覺(jué)人工智能技術(shù)的逐漸成熟及應(yīng)用領(lǐng)域的逐步擴(kuò)大，預(yù)計(jì)2020年中國(guó)視覺(jué)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將進(jìn)一步擴(kuò)大，達(dá)到755.5億元。七、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力分析根據(jù)國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類（GB/T4754-2017），發(fā)行人所屬行業(yè)為“I65 軟件 和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)”中的“I6513 應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)”。根據(jù)中國(guó)證監(jiān)會(huì)頒布的上市公司行業(yè)分類指引（2012年修訂），發(fā)行人所屬行業(yè)為“信息傳輸、軟件和信息技 術(shù)服務(wù)業(yè)軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)”，行業(yè)代碼為“I65”。1、供應(yīng)商的議價(jià)能力計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)研發(fā)屬于最上游的環(huán)節(jié)

22、，從事計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)研發(fā)的公司主要成本有研發(fā)人員的薪酬和將技術(shù)轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品的支出。面對(duì)當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，計(jì)算機(jī)相關(guān)領(lǐng)域人才需求旺盛，高精尖人才更是各大互聯(lián)網(wǎng)科技公司爭(zhēng)搶的對(duì)象，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局于2019年5月14日公布的2018年全國(guó)平均工資數(shù)據(jù)顯示，軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、金融業(yè)、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)三個(gè)行業(yè)占據(jù)薪酬前三甲，平均工資突破12萬(wàn)，其中信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)人員平均工資突破14萬(wàn)元，占據(jù)各行業(yè)平均工資水平的首位，所以該行業(yè)研發(fā)人員工資支出較大，公司的議價(jià)能力較差，特別是高精尖IT人才的薪酬支出更多。資料來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)公司在將研發(fā)轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品時(shí)，需要將一部分

23、工作交由外包服務(wù)公司完成。我國(guó)軟件外包與服務(wù)行業(yè)處于成長(zhǎng)期，行業(yè)內(nèi)企業(yè)眾多，企業(yè)數(shù)量不斷增加，據(jù)立木信息咨詢發(fā)布的中國(guó)軟件外包服務(wù)行業(yè)評(píng)估與投資戰(zhàn)略報(bào)告（2019版）顯示目前我國(guó)從業(yè)企業(yè)達(dá)到4.2萬(wàn)家，市場(chǎng)化程度較高，市場(chǎng)集中度較低，發(fā)包商的議價(jià)能力較強(qiáng)。2、購(gòu)買者的議價(jià)能力深度攝像、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)有機(jī)結(jié)合，可廣泛應(yīng)用在智能手機(jī)、智能汽車、智能安防、智能家居、金融等日常生活領(lǐng)域，將給消費(fèi)者帶來(lái)全新的用戶體驗(yàn)，提高生產(chǎn)和生活效率。深度攝像擁有廣闊的市場(chǎng)空間，根據(jù)中國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院預(yù)計(jì)，2021 年全球范圍內(nèi)深度攝像頭市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到78.9億美元，較2017年的22億美元增長(zhǎng)262.73

24、%。資料來(lái)源：中國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院在十九大報(bào)告提出交通強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略，強(qiáng)調(diào)進(jìn)一步推動(dòng)智能收費(fèi)和加快智慧基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，意味著在今后一段時(shí)期，智慧交通建設(shè)將是我國(guó)交通建設(shè)的重點(diǎn)任務(wù)。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2019年8月13日發(fā)布新中國(guó)成立70周年經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展成就報(bào)告顯示，2018年末，全國(guó)公路總里程達(dá)485萬(wàn)公里，高速公路總里程14.3萬(wàn)公里，總里程居世界第一位。面對(duì)世界第一的總里程，智慧交通建設(shè)將帶動(dòng)各個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，甚至?xí)虼水a(chǎn)生新的產(chǎn)業(yè)。在智慧交通建設(shè)中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用是最關(guān)鍵的技術(shù)，但由于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)研究需要一定的技術(shù)門檻，國(guó)內(nèi)外研發(fā)機(jī)構(gòu)并不多，專注于智慧交通領(lǐng)域的企業(yè)更是少之又少，所以在智慧交通領(lǐng)域購(gòu)買

25、者的議價(jià)能力較弱。3、產(chǎn)品可替代性分析傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)。一是深度學(xué)習(xí)往往需要大量數(shù)據(jù)才能達(dá)到預(yù)期效果，有時(shí)并不具備大量數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)并不需要大量數(shù)據(jù)。二是深度學(xué)習(xí)針對(duì)特定的任務(wù)偶爾會(huì)做過(guò)頭。在這些任務(wù)中，標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)比起深度學(xué)習(xí)可以更為高效地解決問(wèn)題，并且使用更少的代碼。因此傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)在一定情境下可以作為深度視覺(jué)的替代方案。激光雷達(dá)。深度攝像頭和普通攝像頭的區(qū)別就是除了能夠獲取平面圖像以外還可以獲得拍攝對(duì)象的深度信息，也就是三維的位置和尺寸信息，于是整個(gè)計(jì)算系統(tǒng)就獲得了環(huán)境和對(duì)象的三維立體數(shù)據(jù)。同樣能夠?qū)崿F(xiàn)求取深度的設(shè)備還有廣泛使用的激光雷達(dá)（RangeFinder），但激光雷達(dá)

26、僅在物體表面進(jìn)行掃描，存在使用成本高，獲取信息不完整問(wèn)題。深度攝像頭獲取的深度信息有非常廣泛的應(yīng)用，未來(lái)，更可以利用深度攝像頭直接生成內(nèi)容，無(wú)需其他處理或用電腦生成，但目前深度攝像頭的應(yīng)用仍存在一些問(wèn)題，最核心的兩個(gè)方面：一是測(cè)量范圍；二是應(yīng)用環(huán)境。深度相機(jī)的測(cè)量范圍較小，約在幾米范圍，對(duì)應(yīng)用環(huán)境的要求也比較苛刻（主要受環(huán)境光影響嚴(yán)重）所以，激光雷達(dá)、傳統(tǒng)視覺(jué)技術(shù)仍有一定的生存空間，目前深度相機(jī)應(yīng)用在智慧交通領(lǐng)域監(jiān)控車輛和行人還存在一些技術(shù)難點(diǎn)，但深度攝像技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展方向，技術(shù)含量高、成本低、應(yīng)用范圍廣，具有無(wú)可替代的地位。4、潛在和現(xiàn)有競(jìng)爭(zhēng)者分析隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，人工智能在未

27、來(lái)幾年將會(huì)出現(xiàn)井噴式的發(fā)展，而計(jì)算機(jī)視覺(jué)作為人工智能最重要的一個(gè)分支，眾多主營(yíng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的公司紛紛成立，受到資本市場(chǎng)的追捧。目前國(guó)內(nèi)從事計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的公司都有可能抓住智慧交通的風(fēng)口，爭(zhēng)搶由智慧交通建設(shè)帶來(lái)的巨大市場(chǎng)。在主營(yíng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)公司之外，華為發(fā)揮其在信息通信領(lǐng)域方面的優(yōu)勢(shì)，結(jié)合其在國(guó)內(nèi)及海外智慧交通建設(shè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，在信息化建設(shè)頂層設(shè)計(jì)、交通科技創(chuàng)新、科技企業(yè)培育、智慧高速解決方案和新產(chǎn)品研發(fā)推廣，以及5G、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、新一代人工智能、車路協(xié)同、信息安全等多領(lǐng)域與首發(fā)集團(tuán)、河南交投等開(kāi)展合作，提升高速公路運(yùn)營(yíng)服務(wù)能力。百度與深高速合作，主導(dǎo)人工智能、云計(jì)算、IoT及大數(shù)據(jù)分析

28、應(yīng)用、區(qū)塊鏈技術(shù)等相關(guān)部分的規(guī)劃和實(shí)施，打造“交通大數(shù)據(jù)融合及開(kāi)發(fā)應(yīng)用”、“車輛識(shí)別與防逃費(fèi)應(yīng)用”、“智慧場(chǎng)站（崗?fù)ぃ?、“智慧客服（監(jiān)控與指揮調(diào)度平臺(tái)）”、“智能巡檢及道路運(yùn)行監(jiān)測(cè)”等智能解決方案，加速智慧交通建設(shè)進(jìn)程。騰訊發(fā)揮人才和技術(shù)優(yōu)勢(shì)與湖南高速公路集團(tuán)合作，運(yùn)用視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)不停車支付、人臉識(shí)別等，助力湖南智慧交通建設(shè)。除以上三家BAT公司之外，阿里、蘇寧、美團(tuán)等國(guó)內(nèi)大型BAT公司紛紛進(jìn)行產(chǎn)業(yè)布局，爭(zhēng)搶智慧交通市場(chǎng)份額。但國(guó)內(nèi)大型BAT公司更多的是用三維視覺(jué)技術(shù)為自己的終端產(chǎn)品服務(wù)，為智慧交通提供完整的解決方案服務(wù)，很少為其他廠商提供配件，因此科創(chuàng)公司仍有很大的生存空間，科創(chuàng)公司可以根

29、據(jù)客戶需求，提供定制化產(chǎn)品，或?yàn)槠渌麖S商提供配件。根據(jù)資料搜集，整理了2018年最受追捧的16家計(jì)算機(jī)視覺(jué)科創(chuàng)公司名單，如下表：2018年最受追捧16家計(jì)算機(jī)視覺(jué)公司名單序號(hào)公司名稱主營(yíng)業(yè)務(wù)1圖普科技專注于圖像識(shí)別整體解決方案2諾亦騰科技在動(dòng)作捕捉領(lǐng)域具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力3速感科技以視覺(jué)跟隨為核心的智能跟隨機(jī)器人，面向智能無(wú)人機(jī)、機(jī)器人的系統(tǒng)化操作解決方案4商湯科技基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別、文字識(shí)別、人體識(shí)別、車輛識(shí)別、物體識(shí)別、圖像處理等技術(shù)5碼隆科技致力于打造全球領(lǐng)先的視覺(jué)決策引擎6格林深瞳自主研發(fā)的深瞳技術(shù)應(yīng)用于人和車的檢測(cè)、跟蹤與識(shí)別7曠視科技打造領(lǐng)先的人臉識(shí)別，圖像識(shí)別，和深度學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù)云平臺(tái)8依圖科技致力于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像視頻智能理解和分布式系統(tǒng)及大數(shù)據(jù)應(yīng)用的研究9云從科技專注于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與人工智能10拍醫(yī)拍通過(guò)機(jī)器視覺(jué)交互獲取用戶的診療數(shù)據(jù)，勾畫用戶真實(shí)有效的“醫(yī)療圖譜”11北京陌上花科技有限公司提供邊看邊買API、圖像視頻內(nèi)容分析API、人臉屬性識(shí)別API等12圖漾科技維深度信息測(cè)量的基礎(chǔ)性技術(shù)研究13極視角科技提供智能監(jiān)控與視頻分析服務(wù)14Linkface以在線API和離線SDK的產(chǎn)品形式裝載最新人臉技術(shù)15駿聿科技人臉識(shí)別、目標(biāo)對(duì)象識(shí)別和行為識(shí)別16灝瀧智能車聯(lián)網(wǎng)“主動(dòng)安全駕駛”領(lǐng)域資料來(lái)源：資料整理綜合來(lái)看，目前市場(chǎng)上計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的企業(yè)，整體的業(yè)務(wù)