| ■ 영문 제목 : Global Automatic Video Tracker Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2407E4354 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 4월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 산업기계/건설 |
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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 자동 비디오 추적기 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 자동 비디오 추적기 산업 체인 동향 개요, 군사, 법 집행 기관, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 자동 비디오 추적기의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 자동 비디오 추적기 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 자동 비디오 추적기 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 자동 비디오 추적기 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 자동 비디오 추적기 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : 단일 대상 추적, 다중 대상 추적)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 자동 비디오 추적기 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 자동 비디오 추적기 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 자동 비디오 추적기 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 자동 비디오 추적기에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 자동 비디오 추적기 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 자동 비디오 추적기에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (군사, 법 집행 기관, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 자동 비디오 추적기과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 자동 비디오 추적기 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 자동 비디오 추적기 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
자동 비디오 추적기 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– 단일 대상 추적, 다중 대상 추적
용도별 시장 세그먼트
– 군사, 법 집행 기관, 기타
주요 대상 기업
– 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.
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– 자동 비디오 추적기 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 자동 비디오 추적기의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 자동 비디오 추적기의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 자동 비디오 추적기 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 자동 비디오 추적기 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 자동 비디오 추적기 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 자동 비디오 추적기의 산업 체인.
– 자동 비디오 추적기 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
※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■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 JK Paper Ltd.(Delopt) AMETEK Inc.(Abaco Systems) ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- 자동 비디오 추적기 이미지 - 종류별 세계의 자동 비디오 추적기 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 자동 비디오 추적기 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 자동 비디오 추적기 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 자동 비디오 추적기 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 자동 비디오 추적기 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 자동 비디오 추적기 판매량 (2019-2030) - 세계의 자동 비디오 추적기 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 자동 비디오 추적기 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 자동 비디오 추적기 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 자동 비디오 추적기 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 자동 비디오 추적기 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 자동 비디오 추적기 판매량 시장 점유율 - 지역별 자동 비디오 추적기 소비 금액 시장 점유율 - 북미 자동 비디오 추적기 소비 금액 - 유럽 자동 비디오 추적기 소비 금액 - 아시아 태평양 자동 비디오 추적기 소비 금액 - 남미 자동 비디오 추적기 소비 금액 - 중동 및 아프리카 자동 비디오 추적기 소비 금액 - 세계의 종류별 자동 비디오 추적기 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 자동 비디오 추적기 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 자동 비디오 추적기 평균 가격 - 세계의 용도별 자동 비디오 추적기 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 자동 비디오 추적기 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 자동 비디오 추적기 평균 가격 - 북미 자동 비디오 추적기 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 자동 비디오 추적기 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 자동 비디오 추적기 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 자동 비디오 추적기 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 유럽 자동 비디오 추적기 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 자동 비디오 추적기 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 자동 비디오 추적기 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 자동 비디오 추적기 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 영국 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 러시아 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 자동 비디오 추적기 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 자동 비디오 추적기 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 자동 비디오 추적기 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 자동 비디오 추적기 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 일본 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 한국 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 인도 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 호주 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 남미 자동 비디오 추적기 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 자동 비디오 추적기 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 자동 비디오 추적기 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 자동 비디오 추적기 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 자동 비디오 추적기 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 자동 비디오 추적기 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 자동 비디오 추적기 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 자동 비디오 추적기 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 이집트 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 자동 비디오 추적기 소비 금액 및 성장률 - 자동 비디오 추적기 시장 성장 요인 - 자동 비디오 추적기 시장 제약 요인 - 자동 비디오 추적기 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 자동 비디오 추적기의 제조 비용 구조 분석 - 자동 비디오 추적기의 제조 공정 분석 - 자동 비디오 추적기 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※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) 자동 비디오 추적기는 비디오 영상 속에서 특정 객체를 시간의 흐름에 따라 자동으로 식별하고 그 움직임을 따라가는 시스템을 의미합니다. 이는 단순한 객체 인식과는 달리, 연속적인 프레임에서 객체의 위치 변화를 지속적으로 파악하여 객체의 궤적을 생성하는 데 초점을 맞춥니다. 즉, 비디오 속에서 '무엇이' 움직이는지를 넘어 '어떻게' 움직이는지를 이해하는 핵심 기술이라 할 수 있습니다. 자동 비디오 추적기의 기본적인 개념은 다음과 같습니다. 먼저, 추적하고자 하는 초기 객체를 비디오 영상의 특정 프레임에서 사용자가 지정하거나, 사전 학습된 객체 탐지 알고리즘을 통해 자동으로 탐지합니다. 이렇게 탐지된 객체는 일종의 '표적' 또는 '템플릿'으로 설정됩니다. 이후 시스템은 다음 프레임으로 이동하면서, 앞선 프레임에서 설정된 표적과 가장 유사하거나 일치하는 영역을 탐색합니다. 이 과정은 비디오의 모든 프레임에 대해 반복적으로 수행되며, 각 프레임에서 표적의 위치를 업데이트함으로써 객체의 연속적인 움직임 궤적을 실시간 또는 후처리 방식으로 기록하게 됩니다. 이러한 자동 비디오 추적기의 핵심 특징은 크게 몇 가지로 요약할 수 있습니다. 첫째, **자동성**입니다. 사용자가 매 프레임마다 일일이 객체를 지정할 필요 없이 시스템이 스스로 객체를 추적한다는 점입니다. 둘째, **연속성**입니다. 단일 프레임에서의 객체 인식을 넘어 시간의 흐름에 따른 객체의 변화를 지속적으로 파악한다는 점입니다. 셋째, **정밀성**입니다. 객체의 미세한 움직임 변화까지도 높은 정확도로 감지하고 따라가는 능력을 요구합니다. 넷째, **실시간성**입니다. 많은 응용 분야에서는 즉각적인 반응을 위해 비디오가 재생되는 속도와 유사하게 객체를 추적하는 실시간 성능이 중요합니다. 마지막으로, **강건성(Robustness)**입니다. 조명 변화, 객체 가려짐, 배경의 복잡성, 객체의 형태 변화 등 실제 환경에서 발생할 수 있는 다양한 방해 요인에도 불구하고 추적 성능을 유지하는 능력을 의미합니다. 자동 비디오 추적기는 그 구현 방식과 알고리즘에 따라 다양한 종류로 분류될 수 있습니다. 가장 고전적이고 직관적인 방법 중 하나는 **템플릿 매칭 기반 추적기**입니다. 이는 초기 프레임에서 추출된 객체의 템플릿 이미지를 사용하여, 이후 프레임에서 템플릿과 가장 유사한 영역을 찾는 방식입니다. 간단하고 구현이 용이하다는 장점이 있지만, 객체의 크기 변화, 회전, 심한 가려짐 등에 취약하다는 단점을 가지고 있습니다. 또 다른 중요한 종류는 **옵티컬 플로우(Optical Flow) 기반 추적기**입니다. 옵티컬 플로우는 비디오 시퀀스에서 픽셀 또는 특징점들의 움직임 벡터를 추정하는 기술로, 이를 통해 객체의 움직임을 예측하고 추적합니다. Lucas-Kanade 방법이나 Farneback 방법 등이 대표적이며, 상대적으로 부드러운 움직임과 국소적인 변화에 강건한 편입니다. 하지만 객체의 심한 변형이나 빠른 움직임에는 성능이 저하될 수 있습니다. 최근에는 **특징점 기반 추적기**가 널리 사용되고 있습니다. 이는 비디오 프레임에서 SIFT, SURF, ORB와 같은 독특하고 안정적인 특징점들을 추출하고, 이 특징점들의 변화를 추적하여 객체의 위치를 파악하는 방식입니다. 특징점들은 객체의 형태 변화나 가려짐 상황에서도 일정 부분 유지될 수 있어, 템플릿 매칭 방식보다 훨씬 강건한 추적 성능을 보여줍니다. Good Features to Track (GFTT)나 Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) 알고리즘 등이 대표적입니다. 이와 더불어, 최근 인공지능 기술의 발전과 함께 **딥러닝 기반 추적기**가 등장하며 비디오 추적 분야에 혁신을 가져왔습니다. 딥러닝 기반 추적기는 주로 컨볼루션 신경망(CNN)이나 순환 신경망(RNN) 등을 활용하여 객체의 특징을 학습하고, 이를 바탕으로 객체 탐지 및 추적을 수행합니다. Siamese Network를 활용한 추적기(SiamFC, SiamRPN 등)는 템플릿과 탐색 영역 간의 유사도를 학습하여 높은 정확성과 속도를 보여주며, 객체 탐지기(YOLO, Faster R-CNN 등)와 추적기를 결합하는 방식도 많이 연구되고 있습니다. 딥러닝 기반 추적기는 복잡한 배경, 가려짐, 조명 변화 등 다양한 어려움에 대해 기존 방식보다 훨씬 뛰어난 강건성을 제공합니다. 자동 비디오 추적기의 용도는 매우 광범위하며 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 가장 대표적인 분야 중 하나는 **감시 및 보안**입니다. CCTV 영상 분석을 통해 특정 인물, 차량, 혹은 의심스러운 움직임을 감지하고 추적하여 범죄 예방 및 사후 분석에 활용됩니다. 공항, 쇼핑몰, 공공장소 등에서 질서 유지 및 안전 관리에 필수적인 기술입니다. **자율 주행 자동차** 분야에서는 주변 차량, 보행자, 자전거 등 다양한 동적 객체들을 실시간으로 추적하여 충돌을 방지하고 안전한 경로 설정을 돕는 데 사용됩니다. 이는 자율 주행 시스템의 핵심적인 인지 부분이며, 정확하고 빠른 추적 성능이 차량의 안전성과 직결됩니다. **로보틱스** 분야에서도 자동 비디오 추적기는 중요한 역할을 합니다. 로봇이 자신의 주변 환경을 인식하고, 이동하는 물체나 사람을 추적하여 상호작용하거나 작업을 수행하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 물류 창고에서 로봇 팔이 움직이는 물체를 따라가 물건을 집거나, 서비스 로봇이 사용자를 따라다니며 도움을 주는 경우 등에 활용됩니다. **인터랙티브 미디어 및 증강 현실(AR)** 분야에서도 자동 비디오 추적기가 활용됩니다. 사용자의 움직임이나 특정 객체의 움직임을 추적하여 가상 객체와 상호작용하거나, 증강 현실 콘텐츠를 현실 영상에 자연스럽게 합성하는 데 사용될 수 있습니다. 게임, 교육 콘텐츠, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 몰입감 있는 경험을 제공합니다. 또한, **스포츠 분석** 분야에서는 선수들의 움직임, 공의 궤적 등을 추적하여 경기력 분석, 전략 수립, 선수 평가 등에 활용됩니다. 영상 판독 시스템이나 자동 하이라이트 생성 등에도 기여합니다. 이 외에도 의료 영상 분석에서의 수술 도구 추적, 제조 공정에서의 부품 추적, 컴퓨터 그래픽에서의 모션 캡처 등 다양한 분야에서 자동 비디오 추적기가 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 자동 비디오 추적 기술은 그 자체로도 복잡하지만, 이를 구현하고 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 관련 기술들이 뒷받침되어야 합니다. 앞서 언급한 **객체 탐지(Object Detection)** 기술은 추적 대상 객체를 초기 프레임에서 식별하는 데 필수적입니다. Faster R-CNN, YOLO, SSD와 같은 딥러닝 기반 객체 탐지기는 높은 정확도로 객체를 찾아내는 데 기여합니다. **특징점 추출 및 매칭(Feature Extraction and Matching)** 기술은 특히 특징점 기반 추적기의 핵심입니다. SIFT, SURF, ORB, FAST 등의 알고리즘은 영상의 주요 특징점을 효율적으로 추출하고, 다른 프레임의 특징점과 매칭하여 객체의 움직임을 파악합니다. **광학 흐름(Optical Flow)** 추정 기술은 픽셀 단위의 움직임 정보를 제공하여 객체의 부드러운 움직임을 추적하거나 다음 프레임에서의 객체 위치를 예측하는 데 사용됩니다. Lucas-Kanade 방법, Horn-Schunck 방법, Farneback 방법 등이 여기에 해당합니다. **카메라 모델링 및 보정(Camera Modeling and Calibration)** 또한 중요한 관련 기술입니다. 카메라의 내부 및 외부 파라미터를 파악하여 3D 공간에서의 객체 움직임을 2D 영상으로 투영하거나 그 반대의 변환을 수행하는 데 필요합니다. 이는 3D 추적이나 객체의 실제 세계 위치 파악에 중요합니다. **데이터 필터링 및 예측(Data Filtering and Prediction)** 기술은 추적 과정에서 발생하는 노이즈를 제거하고, 불완전하거나 부정확한 추적 결과를 보정하는 데 사용됩니다. 칼만 필터(Kalman Filter)나 파티클 필터(Particle Filter) 등이 대표적으로 사용되며, 이러한 필터들은 과거의 상태와 관측 정보를 기반으로 미래의 객체 상태를 예측하여 추적의 안정성을 높입니다. **객체 표현 방식(Object Representation)** 또한 추적기의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 단순한 이미지 템플릿뿐만 아니라, 히스토그램, 밀도 맵, 특징 벡터 등 다양한 방식으로 객체를 표현하고, 이 표현 방식의 변화를 추적함으로써 추적 성능을 향상시킬 수 있습니다. 마지막으로, **딥러닝 기반 영상 처리 기술**은 자동 비디오 추적기의 성능을 혁신적으로 발전시키고 있습니다. Siamese 네트워크를 활용한 실시간 추적, GAN(Generative Adversarial Network)을 이용한 데이터 증강 및 불완전한 영상 복원, Transformer 기반 모델을 활용한 장기 추적 등 다양한 딥러닝 기법들이 연구되고 적용되고 있습니다. 결론적으로, 자동 비디오 추적기는 현대 사회의 다양한 첨단 기술 분야에서 없어서는 안 될 핵심 기술입니다. 객체 인식, 움직임 분석, 예측, 환경 인지 등 복합적인 정보 처리 능력을 요구하며, 딥러닝 기술의 발전과 함께 더욱 정밀하고 강건한 추적 성능을 확보해나가고 있습니다. 앞으로도 더욱 발전된 알고리즘과 기술들이 개발되어 우리 삶의 더욱 많은 영역에서 자동 비디오 추적기의 활용 가치는 더욱 증대될 것으로 기대됩니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 자동 비디오 추적기 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2407E4354) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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