Autores:
Suraj Gujar, Sandeep Ugale
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IA en el mercado de la videovigilancia Tamaño y Compartir 2024 - 2032
ID del informe: GMI8110
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Fecha de publicación: February 2024
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Formato del informe: PDF/Excel/Panel de control/Plataforma
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IA en el mercado de la videovigilancia
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AI en el tamaño del mercado de vigilancia de vídeo
AI en Video Surveillance Market size was valued at USD 5.5 billion in 2023 and is estimated to register a CAGR of over 15.5% between 2024 and 2032. Con el aumento de las amenazas de seguridad a nivel mundial, existe una demanda creciente de sistemas avanzados de vigilancia que puedan supervisar y proteger eficazmente los espacios públicos y privados. La vigilancia de vídeo impulsada por AI ofrece mejores capacidades, como la detección de amenazas en tiempo real, reconocimiento facial, y Análisis de comportamiento, por lo que es una opción preferida para aplicaciones de seguridad.
Principales conclusiones del mercado de IA en vigilancia por vídeo
Tamaño y crecimiento del mercado
Principales impulsores del mercado
Desafíos
Los rápidos avances en la inteligencia artificial y las tecnologías de aprendizaje profundo han permitido el desarrollo de sofisticados algoritmos de análisis de vídeo. Estos algoritmos pueden detectar y clasificar automáticamente objetos, personas y actividades en los vídeos alimentados con alta precisión, mejorando la eficacia general de los sistemas de vigilancia. Los sistemas de vigilancia de vídeo impulsados por AI pueden automatizar muchas tareas que de otro modo requerirían la intervención humana, lo que lleva a ahorros de costos para las organizaciones.
Además, estos sistemas pueden analizar grandes cantidades de datos de vídeo en tiempo real, permitiendo respuestas proactivas a las amenazas de seguridad y reduciendo la necesidad de monitorización manual. Además, en mayo de 2023, Motorola Solutions, la compañía matriz de Avigilion, lanzó la cámara de cuerpo V700 una cámara móvil de banda ancha, para asegurar una cuenta clara y precisa de los eventos, el sensor de alta definición de precisión V700 se ajusta a baja iluminación como un ojo humano.
Los algoritmos de inteligencia artificial utilizados en sistemas de vigilancia de vídeo son susceptibles a prejuicios, tanto en su desarrollo como en su despliegue. Las parcialidades pueden resultar de varios factores, incluyendo datos de entrenamiento sesgados, algoritmos imperfectos o calibración inadecuada. Estos prejuicios pueden dar lugar a resultados inexactos o discriminatorios, como la identificación errónea de personas o las actividades de clasificación errónea. Para mantener la confianza, la credibilidad y la eficacia en las aplicaciones de seguridad es fundamental abordar el sesgo algorítmico y garantizar la exactitud y equidad de los sistemas de vigilancia de vídeo impulsados por AI.
IA en las tendencias del mercado de vigilancia de vídeo
Una tendencia notable en la IA en la industria de videovigilancia es la creciente integración de las capacidades de computación de bordes. Computación de bordes implica procesar datos más cercanos a su fuente en lugar de depender de servidores centralizados. En el contexto de la videovigilancia, esto significa desplegar algoritmos de IA directamente en cámaras o dispositivos de borde, permitiendo el análisis en tiempo real de los vídeos alimentados. Esta tendencia se ve impulsada por la necesidad de tiempos de respuesta más rápidos, la reducción del uso del ancho de banda y la mejora de la privacidad mediante el procesamiento de datos sensibles localmente.
Además, la computación de bordes facilita la inteligencia distribuida, permitiendo que los sistemas de vigilancia funcionen eficazmente incluso en entornos con limitada conectividad o limitaciones de latencia. A medida que las tecnologías de computación de bordes siguen madurando, podemos esperar nuevos avances en soluciones de vigilancia de vídeo impulsadas por AI, mejorando su escalabilidad, eficiencia y eficacia.
Otra tendencia importante es la adopción de arquitecturas de nubes híbridas en AI en el mercado de videovigilancia. Las soluciones híbridas en la nube combinan la infraestructura local con servicios basados en la nube, ofreciendo un equilibrio entre la localidad de datos, la escalabilidad y la eficacia en función de los costos. En el contexto de la videovigilancia, las arquitecturas de nubes híbridas permiten a las organizaciones almacenar y analizar datos de vídeo tanto a nivel local como, en la nube, dependiendo de factores como requisitos de almacenamiento, capacidades de procesamiento y cumplimiento regulatorio. Esta tendencia permite una integración perfecta con la infraestructura de vigilancia existente mientras aprovecha la escalabilidad y el poder computacional de la nube para tareas como almacenamiento a largo plazo, análisis y aprendizaje automático.
Al abrazar soluciones de nube híbrida, las organizaciones pueden optimizar sus operaciones de videovigilancia, mejorar conciencia de la situación, y adaptarse a la evolución de las necesidades de seguridad con eficacia. Para Insttance, En Sep-2022: Hikvision hizo mejoras a sus cámaras Pro serie PTZ con la adición de la tecnología ColorVu. La integración de las cámaras de la nueva serie Pro de ColorVu en Hikvision ofrecería un brillo de imagen consistente y una imagen de color completa a medida que la cámara se acerca y sale. Además, el realce asegura detalles cristalinos y colores vivos para objetos distantes en todo momento y en todas las situaciones.
AI en análisis de mercado de vigilancia de vídeo
Sobre la base de los casos de uso, el segmento de detección de armas es capaz de presenciar más del 15% de CAGR de 2024 a 2032. La tecnología de detección de armas ha surgido como un componente crítico en el mercado, aprovechando las redes semánticas para mejorar sus capacidades. Las redes semánticas, una forma de inteligencia artificial, permiten a los sistemas comprender las relaciones entre diferentes entidades en un contexto dado, facilitando un análisis más preciso y contextualizado de los datos de vídeo.
Además, las redes semánticas permiten la interoperabilidad y la integración con otros módulos basados en AI dentro del ecosistema de vigilancia. Por ejemplo, los algoritmos de detección de armas pueden comunicarse con sistemas de reconocimiento facial para identificar a personas que llevan armas de fuego o con módulos de rastreo de objetos para vigilar el movimiento de armas dentro de un área controlada. This holistic approach enhances the overall effectiveness of video surveillance systems in detecting and responding to potential security threats, making semantic networks a valuable tool in the changing landscape of AI-powered video surveillance.
Basado en el usuario final, el segmento comercial celebró más del 30% de la AI en cuota de mercado de videovigilancia en 2023. En el segmento comercial, los sistemas de vigilancia de vídeo impulsados por AI ofrecen diversos beneficios adaptados a las necesidades específicas de las empresas. Estos sistemas pueden detectar y disuadir el robo, el vandalismo y el acceso no autorizado en entornos minoristas, reduciendo así las pérdidas y mejorando la seguridad de los empleados y clientes.
Además, algoritmos de inteligencia artificial pueden analizar el comportamiento y las preferencias del cliente, proporcionando valiosas ideas para la comercialización, merchandising y toma de decisiones operativas. Además, los establecimientos comerciales aprovechan el análisis de vídeo impulsado por AI para mejorar la eficiencia operacional y el servicio al cliente. Por ejemplo, la vigilancia en tiempo real del tráfico de pies puede ayudar a optimizar los niveles de personal y la gestión de colas, mientras que los análisis de vídeo pueden identificar problemas de mantenimiento o riesgos de seguridad antes de que se intensifiquen.
North America AI en el mercado de videovigilancia representó el 25% de la cuota de ingresos en 2023. Con crecientes amenazas e incidentes de seguridad, existe una demanda creciente de soluciones avanzadas de vigilancia en América del Norte. La vigilancia de vídeo impulsada por AI ofrece capacidades mejoradas como detección de amenazas en tiempo real, reconocimiento facial y análisis de comportamiento, lo que hace que sea una opción preferida para aplicaciones de seguridad en la región.
North America es el hogar de muchas empresas tecnológicas líderes e instituciones de investigación que impulsan innovaciones en inteligencia artificial y analítica de vídeo. Estos avances permiten el desarrollo de sofisticados algoritmos de inteligencia artificial que pueden detectar y clasificar automáticamente objetos, personas y actividades en vídeos alimentados con alta precisión, lo que contribuye a la adopción de AI en videovigilancia.
AI en Video Surveillance Market Share
Honeywell International tiene una importante cuota de mercado en la IA en la industria de videovigilancia. Ofrece una gama de soluciones innovadoras adaptadas a las necesidades de seguridad de diversas industrias. Las ofertas de videovigilancia de Honeywell combinan tecnologías avanzadas de inteligencia artificial con soluciones robustas de hardware y software para proporcionar seguridad y vigilancia integrales.
Principales jugadores, como Avigilon Hikvision Dahua Technology Axis Communications Hanwha Techwin Bosch Security Systems Honeywell., están implementando constantemente medidas estratégicas incluyendo expansión geográfica, adquisiciones, fusiones, colaboraciones, y lanzamientos de productos o servicios.
AI en empresas del mercado de vigilancia de vídeo
Las principales empresas que operan en la AI en la industria de videovigilancia son:
AI en Noticias de la Industria de Vigilancia de Video
El informe de investigación sobre el mercado de videovigilancia incluye una cobertura detallada de la industria con estimaciones " pronóstico en términos de ingresos (USD Billion) de 2018 a 2032, para los siguientes segmentos:
Mercado, por componente
Mercado, Despliegue
Mercado, por caso de uso
Mercado, por usuario final
Se ha proporcionado la información anterior a las siguientes regiones y países:
Preguntas frecuentes (FAQs):
Metodología de investigación, fuentes de datos y proceso de validación
Este informe se basa en un proceso de investigación estructurado que combina conversaciones directas con participantes del sector, modelos propios y una rigurosa validación cruzada. No depende únicamente de la investigación documental.
Nuestro proceso de investigación en 6 pasos
1. Diseño de la investigación y supervisión de analistas
La metodología de investigación de GMI se fundamenta en la experiencia humana, una validación rigurosa y una transparencia total. Todos los hallazgos, análisis de tendencias y pronósticos de nuestros informes son elaborados por analistas experimentados que comprenden las particularidades de su mercado.
Nuestro enfoque integra una amplia investigación primaria mediante el contacto directo con participantes y expertos del sector, complementada con una investigación secundaria exhaustiva basada en fuentes globales verificadas. Aplicamos análisis cuantitativos de impacto para ofrecer pronósticos fiables y mantenemos la trazabilidad desde las fuentes de datos originales hasta los resultados finales.
2. Investigación primaria
La investigación primaria es la base de nuestra metodología y aporta cerca del 80 % de los hallazgos totales. Implica el contacto directo con participantes del sector para garantizar la precisión y profundidad del análisis. Nuestro programa estructurado de entrevistas abarca mercados regionales y globales y recoge aportaciones de altos ejecutivos, directores y especialistas en la materia. Estas conversaciones proporcionan perspectivas estratégicas, operativas y técnicas que permiten obtener una visión integral y pronósticos de mercado fiables.
3. Minería de datos y análisis de mercado
La minería de datos es una parte importante de nuestro proceso de investigación y representa cerca del 20 % de la metodología general. Mediante el análisis de la participación en los ingresos de los principales actores, examinamos la estructura del mercado, identificamos tendencias sectoriales y evaluamos factores macroeconómicos. Recopilamos datos relevantes de fuentes de pago y gratuitas para construir una base de datos fiable. Integramos esta información para respaldar la investigación primaria y la estimación del tamaño del mercado, y la validamos con partes interesadas clave, como distribuidores, fabricantes y asociaciones.
4. Estimación del tamaño del mercado
Estimamos el tamaño del mercado mediante un enfoque ascendente. Partimos de los ingresos de las empresas obtenidos directamente en entrevistas de investigación primaria, junto con los volúmenes de producción de los fabricantes y las estadísticas de instalaciones o implementaciones. Después agregamos estos datos por mercados regionales para obtener una estimación global basada en la actividad real del sector.
5. Modelo de pronóstico y supuestos clave
Cada pronóstico documenta explícitamente:
✓ Los principales motores de crecimiento y su impacto supuesto
✓ Los factores limitantes y los escenarios para mitigar su impacto
✓ Los supuestos regulatorios y el riesgo de cambios en las políticas
✓ Los parámetros de la curva de adopción tecnológica
✓ Los supuestos macroeconómicos (crecimiento del PIB, inflación y tipos de cambio)
✓ La dinámica competitiva y las expectativas de entrada y salida del mercado
6. Validación y garantía de calidad
En las etapas finales, expertos del sector revisan manualmente los datos filtrados para detectar matices y errores de contexto que los sistemas automatizados podrían pasar por alto. Esta revisión especializada añade una capa esencial de garantía de calidad y confirma que los datos se ajusten a los objetivos de la investigación y a los estándares propios del sector.
Nuestro proceso de validación de tres niveles garantiza la máxima fiabilidad de los datos:
✓ Validación estadística
✓ Validación por expertos
✓ Contraste con la realidad del mercado
Confianza y credibilidad
Fuentes de datos verificadas
Publicaciones sectoriales
Revistas especializadas, publicaciones sectoriales y medios especializados
Bases de datos sectoriales
Bases de datos de mercado propias y de terceros
Documentos regulatorios presentados
Registros de contratación pública y documentos de políticas
Investigación académica
Estudios universitarios e informes de instituciones especializadas
Informes empresariales
Informes anuales, presentaciones para inversores y documentos oficiales
Entrevistas con expertos
Altos ejecutivos, responsables de compras y especialistas técnicos
Archivo de GMI
Más de 13.000 estudios publicados en más de 20 sectores industriales
Datos comerciales
Volúmenes de importación y exportación, códigos SA y registros aduaneros
Parámetros estudiados y evaluados
Cada dato de este informe se valida mediante entrevistas de investigación primaria, modelos ascendentes basados en datos reales y rigurosas comprobaciones cruzadas. Conozca nuestro proceso de investigación →