| ■ 영문 제목 : Global Automatic Video Tracker Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2407D4354 ■ 조사/발행회사 : LP Information ■ 발행일 : 2024년 5월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 산업기계/건설 |
| Single User (1명 열람용) | USD3,660 ⇒환산￦4,941,000 | 견적의뢰/주문/질문 |
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LP Information (LPI)사의 최신 조사에 따르면, 글로벌 자동 비디오 추적기 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 자동 비디오 추적기은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 자동 비디오 추적기 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 자동 비디오 추적기은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 자동 비디오 추적기의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 자동 비디오 추적기 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
자동 비디오 추적기 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 자동 비디오 추적기 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 단일 대상 추적, 다중 대상 추적) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 자동 비디오 추적기 시장의 성장을 주도하는 요인을 식별하고 분석 할 수 있습니다. 또한 인프라 제한, 범위 불안, 높은 초기 비용 등 업계가 직면한 과제를 강조할 수 있습니다.
경쟁 환경: 본 조사 보고서는 자동 비디오 추적기 시장 내 경쟁 환경에 대한 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 업체의 프로필, 시장 점유율, 전략 및 제공 제품이 포함됩니다. 본 보고서는 또한 신흥 플레이어와 시장에 대한 잠재적 영향을 강조할 수 있습니다.
기술 개발: 본 조사 보고서는 자동 비디오 추적기 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 자동 비디오 추적기 기술의 발전, 자동 비디오 추적기 신규 진입자, 자동 비디오 추적기 신규 투자, 그리고 자동 비디오 추적기의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 자동 비디오 추적기 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, 자동 비디오 추적기 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 자동 비디오 추적기 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 자동 비디오 추적기 시장을 촉진하기위한 기타 조치에 대한 평가가 포함될 수 있습니다. 본 보고서는 또한 이러한 정책이 시장 성장을 촉진하는데 미치는 효과도 분석합니다.
환경 영향 및 지속 가능성: 조사 보고서는 자동 비디오 추적기 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 자동 비디오 추적기 산업에 대한 시장 예측 및 전망을 제공합니다. 여기에는 시장 규모, 성장률, 지역 동향, 기술 발전 및 정책 개발에 대한 예측이 포함됩니다.
권장 사항 및 기회: 본 보고서는 업계 이해 관계자, 정책 입안자, 투자자를 위한 권장 사항으로 마무리됩니다. 본 보고서는 시장 참여자들이 새로운 트렌드를 활용하고, 도전 과제를 극복하며, 자동 비디오 추적기 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
자동 비디오 추적기 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 수량 및 금액 측면에서 제공합니다.
*** 종류별 세분화 ***
단일 대상 추적, 다중 대상 추적
*** 용도별 세분화 ***
군사, 법 집행 기관, 기타
본 보고서는 또한 시장을 지역별로 분류합니다:
– 미주 (미국, 캐나다, 멕시코, 브라질)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도, 호주)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 중동 및 아프리카 (이집트, 남아프리카 공화국, 이스라엘, 터키, GCC 국가)
아래 프로파일링 대상 기업은 주요 전문가로부터 수집한 정보를 바탕으로 해당 기업의 서비스 범위, 제품 포트폴리오, 시장 점유율을 분석하여 선정되었습니다.
JK Paper Ltd.(Delopt), AMETEK, Inc.(Abaco Systems), GEM elettronica, Artisan Technology Group, Riftek LLC, Saab, TELEDYNE FLIR, Changsha Chaochuang Electronic Co., Ltd, Shanghai Kaishi Licheng Information Technology Co., Ltd., Gonsin Conference Equipment Co.,Ltd.
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 자동 비디오 추적기 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 자동 비디오 추적기 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 자동 비디오 추적기 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– 자동 비디오 추적기은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다.
■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 자동 비디오 추적기 시장분석 ■ 지역별 자동 비디오 추적기에 대한 추이 분석 ■ 미주 시장 ■ 아시아 태평양 시장 ■ 유럽 시장 ■ 중동 및 아프리카 시장 ■ 시장 동인, 도전 과제 및 동향 ■ 제조 비용 구조 분석 ■ 마케팅, 유통업체 및 고객 ■ 지역별 자동 비디오 추적기 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 JK Paper Ltd.(Delopt), AMETEK, Inc.(Abaco Systems), GEM elettronica, Artisan Technology Group, Riftek LLC, Saab, TELEDYNE FLIR, Changsha Chaochuang Electronic Co., Ltd, Shanghai Kaishi Licheng Information Technology Co., Ltd., Gonsin Conference Equipment Co.,Ltd. – JK Paper Ltd.(Delopt) – AMETEK – Inc.(Abaco Systems) ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]자동 비디오 추적기 이미지 자동 비디오 추적기 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 자동 비디오 추적기 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 자동 비디오 추적기 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 자동 비디오 추적기 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 자동 비디오 추적기 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 자동 비디오 추적기 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 자동 비디오 추적기 매출 시장 점유율 기업별 자동 비디오 추적기 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 자동 비디오 추적기 판매량 시장 점유율 2023 기업별 자동 비디오 추적기 매출 시장 2023 기업별 글로벌 자동 비디오 추적기 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 자동 비디오 추적기 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 자동 비디오 추적기 매출 시장 점유율 2023 미주 자동 비디오 추적기 판매량 (2019-2024) 미주 자동 비디오 추적기 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 자동 비디오 추적기 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 자동 비디오 추적기 매출 (2019-2024) 유럽 자동 비디오 추적기 판매량 (2019-2024) 유럽 자동 비디오 추적기 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 자동 비디오 추적기 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 자동 비디오 추적기 매출 (2019-2024) 미국 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 캐나다 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 멕시코 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 브라질 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 중국 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 일본 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 한국 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 인도 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 호주 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 독일 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 프랑스 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 영국 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 러시아 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 이집트 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 터키 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 자동 비디오 추적기 시장규모 (2019-2024) 자동 비디오 추적기의 제조 원가 구조 분석 자동 비디오 추적기의 제조 공정 분석 자동 비디오 추적기의 산업 체인 구조 자동 비디오 추적기의 유통 채널 글로벌 지역별 자동 비디오 추적기 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 자동 비디오 추적기 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 자동 비디오 추적기 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 자동 비디오 추적기 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 자동 비디오 추적기 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 자동 비디오 추적기 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 자동 비디오 추적기(Automatic Video Tracker)는 컴퓨터 비전 분야에서 영상 스트림 내의 특정 객체나 영역의 움직임을 시간에 따라 자동으로 감지하고 따라가는 시스템을 의미합니다. 이는 입력되는 비디오 프레임에서 추적 대상의 위치, 크기, 모양 등의 정보를 지속적으로 파악하여, 이전 프레임에서의 정보를 활용하여 현재 프레임에서의 대상 위치를 예측하고, 예측된 위치 주변에서 실제 대상을 찾아내는 방식으로 작동합니다. 이러한 추적 과정은 실시간으로 이루어져야 하는 경우가 많으며, 대상의 가려짐, 조명 변화, 배경 변화, 대상 자체의 형태 변화 등 다양한 영상 내 변화에도 강인하게 동작하는 것이 중요합니다. 자동 비디오 추적기의 핵심적인 특징은 '자동성'에 있습니다. 즉, 사용자의 개입 없이도 추적 대상이 영상 내에서 움직이는 것을 스스로 파악하고 따라갈 수 있다는 점입니다. 이는 수동으로 프레임마다 추적 대상의 위치를 지정해주는 번거로움을 없애주며, 대량의 비디오 데이터를 효율적으로 분석하고 처리할 수 있게 합니다. 또한, 추적기는 단순히 대상의 위치만을 파악하는 것을 넘어, 경우에 따라서는 대상의 크기 변화, 회전, 또는 더 복잡한 기하학적 변형까지도 추적할 수 있습니다. 이러한 능력은 추적 대상의 상태를 보다 정밀하게 이해하는 데 필수적입니다. 자동 비디오 추적기는 다양한 방식으로 구현될 수 있으며, 크게 특징 기반 추적(Feature-based Tracking)과 영역 기반 추적(Region-based Tracking)으로 나눌 수 있습니다. 특징 기반 추적은 영상 내에서 고유하고 탐지하기 쉬운 점들(예: 코너, 엣지 등)을 특징점으로 추출하고, 이 특징점들의 움직임을 추적하는 방식입니다. 유명한 알고리즘으로는 Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) 특징 추적기 등이 있습니다. 이러한 방법은 대상이 크게 변형되거나 부분적으로 가려지더라도, 특징점들이 남아 있다면 추적이 가능할 수 있다는 장점이 있습니다. 반면, 영역 기반 추적은 추적 대상의 특정 영역(예: 색상 분포, 질감 등)을 모델로 삼아, 해당 모델과 가장 유사한 영역을 다음 프레임에서 찾는 방식입니다. 대표적으로 평균 이동(Mean-shift) 알고리즘이나 옵티컬 플로우(Optical Flow) 기반 추적 등이 이에 해당합니다. 옵티컬 플로우는 영상의 픽셀 움직임 벡터를 추정하여 대상의 움직임을 예측하는 기술입니다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전과 함께 템플릿 매칭(Template Matching)이나 특징점 기반 추적을 딥러닝 모델로 구현하여 성능을 크게 향상시키기도 합니다. 자동 비디오 추적기는 매우 광범위한 분야에서 활용됩니다. 가장 대표적인 응용 분야 중 하나는 감시 및 보안 시스템입니다. CCTV 영상에서 특정 인물, 차량, 또는 수상한 행동을 하는 객체를 실시간으로 추적하여 보안을 강화할 수 있습니다. 또한, 교통 관제 시스템에서는 차량의 흐름을 파악하고 특정 차량의 움직임을 추적하여 교통 흐름을 분석하거나 사고 발생 시 관련 차량을 식별하는 데 사용됩니다. 스포츠 분석 분야에서는 선수들의 움직임을 자동으로 추적하여 경기 데이터를 수집하고, 경기력 향상이나 전략 수립에 활용할 수 있습니다. 의료 분야에서도 수술 로봇의 움직임을 보조하거나, 환자의 생체 신호를 추적하여 진단 및 치료에 도움을 줄 수 있습니다. 이 외에도 자율 주행 자동차에서 주변 차량이나 보행자를 인식하고 추적하여 안전한 주행 경로를 결정하는 데 필수적이며, 로봇 공학 분야에서는 로봇이 주변 환경을 인식하고 상호작용하기 위한 핵심 기술로 사용됩니다. 증강 현실(Augmented Reality) 분야에서는 현실 세계의 객체를 추적하여 가상 객체를 정확한 위치에 겹쳐 보이게 하는 데 활용되기도 합니다. 자동 비디오 추적기를 구현하고 성능을 높이기 위해서는 다양한 관련 기술들이 필요합니다. 우선, 영상 처리 기술은 추적 대상 객체를 효과적으로 분리하거나 특징을 추출하기 위한 전처리 과정에 필수적입니다. 노이즈 제거, 대비 향상, 객체 분할(Segmentation) 등이 이에 해당합니다. 객체 탐지(Object Detection) 기술은 추적을 시작하기 전에 추적 대상을 영상에서 찾아내는 초기 단계에서 중요한 역할을 합니다. YOLO(You Only Look Once), Faster R-CNN과 같은 객체 탐지 알고리즘들은 영상 내에서 다양한 종류의 객체를 빠르고 정확하게 탐지할 수 있습니다. 특징 추출 및 매칭 기술은 특징 기반 추적의 핵심으로, SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), SURF(Speeded Up Robust Features), ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)와 같은 알고리즘들이 객체의 특징점을 추출하고, 서로 다른 프레임 간의 특징점을 매칭하는 데 사용됩니다. 또한, 움직임 예측(Motion Prediction) 기술은 이전 프레임의 정보를 바탕으로 현재 프레임에서의 대상 위치를 예측하여 탐색 범위를 좁히고 추적 효율성을 높이는 데 기여합니다. 칼만 필터(Kalman Filter)나 파티클 필터(Particle Filter)와 같은 상태 추정 기법이 이러한 움직임 예측에 자주 활용됩니다. 최근에는 딥러닝 기반의 추적 알고리즘이 대두되고 있으며, CNN(Convolutional Neural Network)이나 RNN(Recurrent Neural Network)과 같은 딥러닝 모델을 사용하여 영상 특징을 학습하고 추적 성능을 크게 향상시키고 있습니다. 이러한 딥러닝 접근 방식은 복잡한 배경이나 대상의 변화에도 보다 강인한 추적 성능을 제공하는 경우가 많습니다. 결국 자동 비디오 추적기는 이러한 다양한 컴퓨터 비전 및 머신러닝 기술들의 유기적인 결합을 통해 구현되는 복합적인 시스템이라고 할 수 있습니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 자동 비디오 추적기 시장 2024-2030] (코드 : LPI2407D4354) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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