2019-2025年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移機會與策略建議分析報告機器視覺 機器視覺市場分析2019-2025年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移機會與策略建議分析報告，首先介紹了機器視覺行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、機器視覺整體運行態(tài)勢等，接著分析了機器視覺行業(yè)市場運行的現(xiàn)狀，然后介紹了機器視覺市場競爭格局。

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2019-2025年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移機會與策略建議分析報告

Tag：機器視覺  
    機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。
經(jīng)過二十多年的發(fā)展，中國珠三角制造業(yè)集群的發(fā)展已進入了成熟的階段。
2011-2018年深圳市機器視覺產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模走勢
 
2011-2018年廣州市機器視覺產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模走勢
 
    中國產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)發(fā)布的《2019-2025年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移機會與策略建議分析報告》共十二章。首先介紹了機器視覺行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、機器視覺整體運行態(tài)勢等，接著分析了機器視覺行業(yè)市場運行的現(xiàn)狀，然后介紹了機器視覺市場競爭格局。隨后，報告對機器視覺做了重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析，最后分析了機器視覺行業(yè)發(fā)展趨勢與投資預測。您若想對機器視覺產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資機器視覺行業(yè)，本報告是您不可或缺的重要工具。
    本研究報告數(shù)據(jù)主要采用國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)，海關(guān)總署，問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，商務部采集數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫。其中宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局，部分行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局及市場調(diào)研數(shù)據(jù)，企業(yè)數(shù)據(jù)主要來自于國統(tǒng)計局規(guī)模企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫及證券交易所等，價格數(shù)據(jù)主要來自于各類市場監(jiān)測數(shù)據(jù)庫。
 
報告目錄：
第.一章　機器視覺相關(guān)概述
1.1　機器視覺概述
1.1.1　機器視覺定義
1.1.2　機器視覺特點
1.1.3　機器視覺的分類
1.1.4　機器視覺發(fā)展歷程
1.1.5　機器視覺研究意義
1.2　人工智能相關(guān)概述
1.2.1　人工智能定義
1.2.2　人工智能研究階段
1.2.3　人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
1.3　機器視覺技術(shù)
1.3.1　通用視覺識別技術(shù)
1.3.2　生物特征識別技術(shù)
1.3.3　光學字符識別技術(shù)
1.3.4　物體與場景識別技術(shù)
1.3.5　視頻對象提取與分析技術(shù)
 
第二章　2014-2017年機器視覺行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
2.1　國家政策助力行業(yè)發(fā)展
2.1.1　AI上升至國家戰(zhàn)略層面
2.1.2　政策加碼布局人工智能
2.1.3　人工智能行動實施方案
2.1.4　中國智能制造穩(wěn)步升級
2.2　基礎(chǔ)技術(shù)支撐行業(yè)進步
2.2.1　海量數(shù)據(jù)為機器視覺發(fā)展提供動力
2.2.2　運算力大幅提升推進機器視覺發(fā)展
2.2.3　深度學習算法極大提高識別準確率
2.2.4　“機器換人”帶來智能設(shè)備廣泛應用
2.3　人工智能進入爆發(fā)式增長期
2.3.1　應用場景廣泛
2.3.2　市場發(fā)展空間大
2.3.3　科技巨頭積極布局
2.4　機器視覺代替人眼視覺緊迫性趨強
2.4.1　勞動力成本提高
2.4.2　產(chǎn)品品質(zhì)要求提高
2.4.3　生產(chǎn)效率提高需要
 
第三章　2014-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
3.1　2014-2017年國際機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
3.1.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
3.1.2　產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
3.1.3　市場參與主體
3.1.4　市場發(fā)展規(guī)模
3.1.5　區(qū)域市場現(xiàn)狀
3.2　2014-2017年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
3.2.1　行業(yè)滲透率現(xiàn)狀
3.2.2　市場發(fā)展規(guī)模
3.2.3　市場參與主體
3.2.4　企業(yè)業(yè)務分析
3.2.5　市場競爭領(lǐng)域
3.2.6　產(chǎn)業(yè)地域分布
3.3　2014-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式分析
3.3.1　商業(yè)模式全景
3.3.2　軟件服務模式
3.3.3　軟硬件一體化
3.4　2014-2017年機器視覺市場布局分析
3.4.1　自主移動機器人領(lǐng)域
3.4.2　智能制造領(lǐng)域
3.4.3　消費娛樂領(lǐng)域
3.5　2014-2017年機器視覺市場競爭分析
3.5.1　市場競爭格局
3.5.2　市場主體競爭
3.5.3　細分領(lǐng)域競爭
3.6　2014-2017年機器視覺市場應用分析
3.6.1　市場應用領(lǐng)域
3.6.2　工業(yè)市場應用
3.6.3　消費應用領(lǐng)域
 
第四章　2014-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析
4.1　機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈分析
4.1.1　產(chǎn)業(yè)鏈全景
4.1.2　光源
4.1.3　鏡頭
4.1.4　相機
4.1.5　圖像采集卡
4.1.6　軟件
4.2　2014-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展分析
4.2.1　產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展現(xiàn)狀
4.2.2　產(chǎn)業(yè)鏈上游分析
4.2.3　產(chǎn)業(yè)鏈中游分析
4.2.4　產(chǎn)業(yè)鏈下游分析
4.3　2014-2017年機器視覺光源市場分析
4.3.1　機器視覺光源特點
4.3.2　LED照明規(guī)模
4.3.3　LED照明發(fā)展前景
4.4　2014-2017年機器視覺鏡頭市場分析
4.4.1　機器視覺鏡頭
4.4.2　光學鏡頭市場規(guī)模
4.4.3　光學鏡頭市場集中度
4.4.4　3D視覺鏡頭分析
4.5　2014-2017年機器視覺相機市場分析
4.5.1　機器視覺相機性能
4.5.2　CMOS成技術(shù)主流
4.5.3　機器視覺相機市場競爭
4.5.4　機器視覺相機市場前景
4.6　2014-2017年機器視覺軟件市場分析
4.6.1　圖像采集卡
4.6.2　圖像處理軟件
4.6.3　視覺處理芯片
4.6.4　AI芯片發(fā)展趨勢
 
第五章　2014-2017年工業(yè)視覺市場應用分析
5.1　2014-2017年智能制造市場應用分析
5.1.1　主要應用方向
5.1.2　檢測及測量應用
5.1.3　引導與定位應用
5.1.4　識別與分析應用
5.2　2014-2017年半導體制造市場發(fā)展分析
5.2.1　市場應用現(xiàn)狀
5.2.2　視覺定位應用
5.2.3　視覺檢測應用
5.2.4　視覺讀碼技術(shù)
5.3　2014-2017年電子制造市場應用分析
5.3.1　電子制造自動化現(xiàn)狀
5.3.2　電子制造供應鏈分析
5.3.3　機器視覺應用現(xiàn)狀
5.3.4　機器視覺應用領(lǐng)域
5.3.5　機器視覺應用規(guī)模
5.4　2014-2017年工業(yè)機器人市場應用分析
5.4.1　工業(yè)機器人發(fā)展現(xiàn)狀
5.4.2　機器視覺應用優(yōu)勢
5.4.3　機器視覺應用前景
5.5　2014-2017年中國智能物流市場應用分析
5.5.1　物流視覺系統(tǒng)
5.5.2　自動化系統(tǒng)集成
5.5.3　智能物流市場規(guī)模
5.6　2014-2017年其他領(lǐng)域市場應用分析
5.6.1　汽車制造應用
5.6.2　生物醫(yī)療應用
5.6.3　農(nóng)業(yè)領(lǐng)域
5.6.4　食品及包裝機械
 
第六章　2014-2017年機器視覺消費領(lǐng)域市場應用分析——識別市場
6.1　圖像識別技術(shù)分類
6.1.1　生物特征識別
6.1.2　物體與場景識別
6.1.3　視頻識別
6.1.4　深度學習算法
6.2　2014-2017年圖像識別細分領(lǐng)域機器視覺應用分析
6.2.1　機器視覺應用現(xiàn)狀
6.2.2　人臉識別應用規(guī)模
6.2.3　虹膜識別應用現(xiàn)狀
6.2.4　手勢識別應用現(xiàn)狀
6.3　2014-2017年圖像識別領(lǐng)域機器視覺應用分析
6.3.1　電商市場應用
6.3.2　金融市場應用
6.3.3　安防市場應用
6.3.4　醫(yī)療影像應用
6.4　2014-2017年圖像識別領(lǐng)域機器視覺應用前景分析
6.4.1　生物識別發(fā)展前景
 
6.4.2　生物識別投資領(lǐng)域
6.4.3　機器視覺應用前景
 
第七章　2014-2017年機器視覺消費領(lǐng)域市場應用分析——無人駕駛市場
7.1　2014-2017年無人駕駛市場發(fā)展現(xiàn)狀
7.1.1　市場發(fā)展現(xiàn)狀
7.1.2　產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展現(xiàn)狀
7.1.3　市場發(fā)展空間
7.2　2014-2017年無人駕駛領(lǐng)域機器視覺發(fā)展狀況
7.2.1　無人駕駛機器視覺支持政策
7.2.2　機器視覺是必備技術(shù)模塊
7.2.3　機器視覺市場發(fā)展現(xiàn)狀
7.2.4　機器視覺市場企業(yè)布局
7.3　2014-2017年無人駕駛領(lǐng)域機器視覺應用分析
7.3.1　視覺系A(chǔ)DAS成為主流
7.3.2　機器視覺市場應用規(guī)模
7.3.3　機器視覺市場集中度
7.4　無人駕駛領(lǐng)域機器視覺市場發(fā)展前景分析
7.4.1　無人駕駛市場發(fā)展前景
7.4.2　無人駕駛機器視覺應用前景
7.4.3　無人駕駛機器視覺發(fā)展空間
7.4.4　無人駕駛機器視覺投資領(lǐng)域
 
第八章　2014-2017年機器視覺消費領(lǐng)域市場應用分析——無人機市場
8.1　2014-2017年無人機市場發(fā)展分析
8.1.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
8.1.2　市場銷售規(guī)模
8.1.3　市場競爭格局
8.2　2014-2017年智能無人機機器視覺關(guān)鍵硬件技術(shù)分析
8.2.1　雙目機器視覺
8.2.2　紅外激光視覺
8.2.3　超聲波探測
8.3　2014-2017年智能無人機機器視覺關(guān)鍵軟件技術(shù)分析
8.3.1　光流算法
8.3.2　圖像分割算法
8.3.3　圖像識別算法
8.3.4　人臉識別算法
8.3.5　語音和語義識別算法
8.4　2014-2017年智能無人機應用分析
8.4.1　潛在應用市場
8.4.2　市場參與主體
8.4.3　產(chǎn)業(yè)價值鏈分析
8.5　智能無人機產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及趨勢分析
8.5.1　智能無人機市場前景
8.5.2　關(guān)鍵芯片發(fā)展展望
8.5.3　軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
 
第九章　2014-2017年機器視覺消費領(lǐng)域市場應用分析——服務機器人市場
9.1　2014-2017年服務機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
9.1.1　市場發(fā)展規(guī)模
9.1.2　AI助推產(chǎn)業(yè)發(fā)展
9.1.3　細分領(lǐng)域應用現(xiàn)狀
9.2　服務機器人核心技術(shù)模塊分析
9.2.1　多模態(tài)交互技術(shù)
9.2.2　技術(shù)發(fā)展成熟度
9.2.3　多模態(tài)交互融合
9.3　2014-2017年掃地機器人領(lǐng)域機器視覺應用分析
9.3.1　機器視覺應用優(yōu)勢
9.3.2　機器視覺應用特征
9.3.3　機器視覺產(chǎn)品現(xiàn)狀
9.4　2014-2017年新興服務機器人領(lǐng)域機器視覺應用分析
9.4.1　載重越野機器人應用
9.4.2　人型搬運機器人
9.4.3　仿人型機器人編程平臺
9.4.4　情感交互型機器人
9.5　服務機器人領(lǐng)域機器視覺應用前景分析
9.5.1　服務機器人發(fā)展前景
9.5.2　家庭服務機器人應用空間
9.5.3　醫(yī)療服務機器人應用前景
 
第十章　2014-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)重點企業(yè)分析
10.1　康耐視
10.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
10.1.2　主營業(yè)務分析
10.1.3　產(chǎn)品應用領(lǐng)域
10.1.4　機器視覺發(fā)展路徑
10.1.5　企業(yè)經(jīng)營狀況
10.2　基恩士
10.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
10.2.2　主營業(yè)務分析
10.2.3　產(chǎn)品應用領(lǐng)域
10.2.4　企業(yè)經(jīng)營狀況
10.3　勁拓股份
10.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
10.3.2　企業(yè)競爭優(yōu)勢
10.3.3　機器視覺業(yè)務布局
10.3.4　經(jīng)營效益分析
10.3.5　業(yè)務經(jīng)營分析
10.3.6　財務狀況分析
10.3.7　未來前景展望
10.4　大恒科技
10.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
10.4.2　機器視覺業(yè)務
10.4.3　經(jīng)營效益分析
10.4.4　業(yè)務經(jīng)營分析
10.4.5　財務狀況分析
10.4.6　未來前景展望
10.5　超音速
10.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
10.5.2　主營業(yè)務分析
10.5.3　企業(yè)競爭優(yōu)勢
10.5.4　經(jīng)營效益分析
10.5.5　業(yè)務經(jīng)營分析
10.5.6　財務狀況分析
10.5.7　未來前景展望
10.6　天準科技
10.6.1　企業(yè)發(fā)展概況
10.6.2　企業(yè)核心產(chǎn)品
10.6.3　企業(yè)競爭優(yōu)勢
10.6.4　經(jīng)營效益分析
10.6.5　業(yè)務經(jīng)營分析
10.6.6　財務狀況分析
10.6.7　未來前景展望
 
第十一章　2014-2017年機器視覺產(chǎn)業(yè)市場投融資分析
11.1　機器視覺行業(yè)壁壘分析
11.1.1　技術(shù)壁壘
11.1.2　人才壁壘
11.1.3　品牌壁壘
11.1.4　客戶資源壁壘
11.2　2014-2017年人工智能領(lǐng)域投融資分析
11.2.1　市場投資規(guī)模
11.2.2　市場投資主體
11.2.3　細分領(lǐng)域投資
11.3　2014-2017年機器視覺領(lǐng)域投融資分析
11.3.1　市場融資規(guī)模
11.3.2　市場投融資特點
11.3.3　中國機器視覺投資
11.3.4　創(chuàng)業(yè)融資現(xiàn)狀
11.4　機器視覺領(lǐng)域投資機會分析
11.4.1　應用市場投資機會
11.4.2　硬件領(lǐng)域投資機會
11.4.3　非標領(lǐng)域投資機會
11.4.4　新興服務領(lǐng)域投資機會
 
第十二章　2019-2025年機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及市場規(guī)模預測（ZY GXH）
12.1　機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景分析
12.1.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇
12.1.2　產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?/font>
12.1.3　細分市場投資前景
12.2　機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢分析
12.2.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
12.2.2　硬件發(fā)展趨勢
12.2.3　技術(shù)發(fā)展趨勢
12.3　2019-2025年中國機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模預測
12.3.1　中機器視覺行業(yè)發(fā)展因素分析
12.3.2　2019-2025年中國機器視覺行業(yè)市場規(guī)模預測 （ZY GXH）
 
圖表目錄 ：
圖表　機器視覺系統(tǒng)原理
圖表　機器視覺的分類
圖表　計算機視覺發(fā)展歷程
圖表　人工智能架構(gòu)
圖表　人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
圖表　物體與場景識別應用場景
圖表　各國人工智能戰(zhàn)略
圖表　2015-2017年中國人工智能相關(guān)行業(yè)政策一覽
圖表　2009-2020年全球總體數(shù)據(jù)量
圖表　計算機視覺算法發(fā)展歷史
圖表　深度學習與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
圖表　2010-2015年ImageNet 比賽圖像識別準確率
圖表　機器學習相關(guān)公司產(chǎn)品和融資額
圖表　2015-2020年全球人工智能領(lǐng)域市場規(guī)模
圖表　各科技巨頭人工智能實驗室及研究內(nèi)容成果
圖表　國際科技巨頭人工智能領(lǐng)域布局一覽
圖表　科技巨頭典型AI產(chǎn)品、AI戰(zhàn)略、AI重點領(lǐng)域一覽圖
圖表　2004-2013年中國城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資及其增速
圖表　2000-2014年城鎮(zhèn)居民可支配收入、農(nóng)民人均純收入及GDP增速

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