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머신비전 및 인공지능(AI)의 영향

Machine Vision and the Impact of Artificial Intelligence

리서치사 ABI Research
발행일 2018년 07월 상품 코드 666892
페이지 정보 영문 53 Pages, 20 Tables, 6 Charts, 3 Figures
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머신비전 및 인공지능(AI)의 영향 Machine Vision and the Impact of Artificial Intelligence
발행일 : 2018년 07월 페이지 정보 : 영문 53 Pages, 20 Tables, 6 Charts, 3 Figures

머신비전(Machine Vision) 시장의 기술 개발에 대해 조사했으며, 머신비전 실시의 기술적인 과제, 딥러닝형 AI가 실현되는 새로운 용도, 머신비전 시장 전체 규모, 머신비전 기술 각 부문의 주요 벤더 개요와 평가 등의 정보를 전해드립니다.

제1장 주요 요약

제2장 서론

제3장 테크놀러지 스택

제4장 센서 기술

  • 2D 카메라
  • 3D 카메라
  • 기타 센서
  • 센서 벤더 리스트
  • CNN의 센서에 대한 영향

제5장 머신비전 소프트웨어 알고리즘

  • 초기의 머신비전 기술
  • 머신비전의 차세대 물결
  • 2D 인식 뿐만 아니라 3D 이해로 이동
  • 오픈 소스 영상 인식 트레이닝 데이터세트

제6장 프레임워크 및 머신비전

  • 머신비전의 프레임워크 벤치마킹
  • 동향

제7장 하드웨어 프로세싱 벤더

  • NVIDIA
  • Intel
  • Arm
  • CEVA
  • QuickLogic
  • Xilinx
  • Graphcore
  • Hailo
  • SambaNova Systems
  • Groq
  • Horizon Robotics
  • Cambricon
  • AWS DeepLens

제8장 소프트웨어 플랫폼 벤더

  • 머신비전 소프트웨어 벤더 리스트
  • Amazon Rekognition
  • Google Cloud Vision
  • Clarifai
  • Ever AI
  • SenseTime
  • Megvii Face++
  • IRIDA Labs
  • Deep Vision
  • MVTec
  • wrnch

제9장 머신비전 이용 사례

  • 자동차
  • 헬스케어
  • 소매
  • 소비자
  • 감시
  • 로보틱스
  • 산업
  • 상업
  • 보험

제10장 머신비전 동향과 예측

  • 조사 방법
  • 개요
  • 자동차
  • 산업
  • 소매
  • 감시
  • 스마트폰
  • 로보틱스
  • 스마트홈
  • 투자

제11장 제안

제12장 결론

KSM 18.08.02

For many years, machine vision was extremely limited in its application due to required highlight-controlled environments, expensive sensor technology, and restrictive feature detection technology. The advent of new Deep Learning (DL)-based machine vision technology is set to change the dynamics of this technology and ignite the industry, creating new classes of applications and enormous market opportunities. Machine vision technology is in the process of transition and dramatic expansion.

In this report, ABI Research takes a deeper look at the technology developments that have taken place in the machine vision space, the technical challenges in implementing machine vision, the new applications enabled by DL-based AI, and the total size of the machine vision market opportunity. This report gives a holistic overview and assessment of vendors in every segment of the machine vision technology stack: sensor manufacturers, chipset vendors, software suppliers, DL-Frameworks, and the end market applications and purchasers of the technology.

The report covers significant vendors in the space, which includes machine vision sensor vendors Cognex, Basler AG, Siemens, Keyence, Velodyne, and OMRON. Companies also covered range from the established and new player supplying chipsets, Nvidia, Intel, Quick Logic, Xilinx, Graphcore, Cambricon, ARM, CEVA, NXP, and Qualcomm, to machine vision software vendors AWS, Clarifai, Ever AI, SenseTime, Megavi Face ++, Irida Labs, MVTec, Deep Vision, Wrnch, and Cognex.

Table of Contents

1. EXECUTIVE SUMMARY

2. INTRODUCTION

  • 2.1. Background

3. THE TECHNOLOGY STACK

4. SENSOR TECHNOLOGY

  • 4.1. 2D Cameras
  • 4.2. 3D Cameras
  • 4.3. Other Sensors
  • 4.4. Sensor Vendors List
  • 4.5. Impact of CNNs on Sensors

5. MACHINE VISION SOFTWARE ALGORITHMS

  • 5.1. Early Machine Vision Techniques
  • 5.2. The Next Wave of Machine Vision
  • 5.3. Moving towards 3D Understanding, Not Just 2D Recognition
  • 5.4. Open Source Image Recognition Training Datasets

6. FRAMEWORKS AND MACHINE VISION

  • 6.1. Benchmarking Frameworks for Machine Vision
  • 6.2. Trends

7. HARDWARE PROCESSING VENDORS

  • 7.1. NVIDIA
  • 7.2. Intel
  • 7.3. Arm
  • 7.4. CEVA
  • 7.5. QuickLogic
  • 7.6. Xilinx
  • 7.7. Graphcore
  • 7.8. Hailo
  • 7.9. SambaNova Systems
  • 7.10. Groq
  • 7.11. Horizon Robotics
  • 7.12. Cambricon
  • 7.13. AWS DeepLens

8. SOFTWARE PLATFORM VENDORS

  • 8.1. Machine Vision Software Vendors List
  • 8.2. Amazon Rekognition
  • 8.3. Google Cloud Vision
  • 8.4. Clarifai
  • 8.5. Ever AI
  • 8.6. SenseTime
  • 8.7. Megvii Face++
  • 8.8. IRIDA Labs
  • 8.9. Deep Vision
  • 8.10. MVTec
  • 8.11. wrnch

9. MACHINE VISION USE CASES

  • 9.1. Automotive
  • 9.2. Healthcare
  • 9.3. Retail
  • 9.4. Consumer
  • 9.5. Surveillance
  • 9.6. Robotics
  • 9.7. Industrial
  • 9.8. Commercial
  • 9.9. Insurance

10. MACHINE VISION TRENDS AND FORECASTS

  • 10.1. Research Methodology
  • 10.2. Overview
  • 10.3. Automotive
  • 10.4. Industrial
  • 10.5. Retail
  • 10.6. Surveillance
  • 10.7. Smartphones
  • 10.8. Robotics
  • 10.9. Smart Home
  • 10.10. Investment

11. RECOMMENDATIONS

  • 11.1. Precedent
  • 11.2. Privacy
  • 11.3. Data Quality
  • 11.4. Cost

12. CONCLUSIONS

Companies Mentioned

  • CNN
  • NVIDIA
  • Google
  • Intel Corporation
  • Amazon
  • CEVA, Inc.
  • Microsoft Corporation
  • Xilinx, Inc.
  • Cognex Corp
  • Facebook, Inc.
  • Apple Inc.
  • DSP Group
  • Bosch
  • BMW Group
  • Mobileye
  • CPU
  • Processing Technologies
  • Huawei
  • Qualcomm Inc
  • Open Technologies
  • QuickLogic Corporation
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