大数据时代IVA的必要性:海量视频数据,采用人眼识别难度越来越高,IVA采用计算机视觉结合人工智能,对图像进行智能分析,使得安防大数据分析成为现实。
硬件+数据+算法助力安防IVA快速落地
IVA快速发展受益于深度学习的发展,驱动深度学习神经网络算法进步的核心是大规模的训练数据、硬件运算能力和深度学习算法的增强。
1)数据:深度学习算法的鲁棒性、泛化能力大小都取决与数据训练的量级。而安防行业拥有天然的监控数据源,从数据层面来说,我们认为安防行业是人工智能落地最快的方向。
2)硬件:相对CPU,GPU更适合于数据级并行,因此GPU更适合深度学习中大规模量级的运算需求。GPU目前已经广泛应用在IVA前后端设备中去。
3)算法:伴随硬件技术升级,深度学习算法快速发展,以人脸识别为例2015年ResNet算法识别错误率已经达到3.57%,低于人眼5.1%的识别错误率。深度学习算法助力IVA从理论走向现实。
安防监控硬件企业的智能化转型,看好硬件龙头产业链重塑
1)安防智能化浪潮下,硬件龙头首先受益于硬件价值量提升:前端集成GPU/TPU,价值量翻倍;后端集成GPU阵列,价值量是传统产品5倍以上。
2)硬件龙头向核心算法延伸:深度学习核心是数据,硬件龙头掌握安防数据入口,有大量数据资源,在商业化层面会缩短与算法公司差距。从研发投入看,海康、大华每年研发开支10亿+,算法团队100人家+,资金优势相对传统算法企业优势巨大。硬件龙头向上游布局算法&芯片,把握智能安防核心竞争力。
3)深度整合IVA上中下游产业链:安防智能化提升,安防集成与运维重要性大幅提升:需要专业团队/系统进行平台搭建及对后台数据进行跟踪、提炼、分析。硬件龙头向下游切入项目集成与运营,承担“解决方案提供商”的角色。
投资建议:硬件智能化浪潮下,传统安防硬件企业受益于:1)硬件升级;2)上下游产业链延伸,潜在市场空间大幅增长。首推国内向智能化安防龙头,深度布局上游核心算法+芯片,下游集成+运维的国内安防龙头企业海康威视、大华股份。
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