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세계의 자동 번호판 인식 시스템 시장
Automatic Number Plate Recognition Systems
상품코드 : 1513902
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 07월
페이지 정보 : 영문 286 Pages
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한글목차

자동 번호판 인식 시스템 세계 시장은 2030년까지 77억 달러에 도달

2023년에 39억 달러로 추정되는 자동 번호판 인식 시스템 세계 시장은 분석 기간 2023-2030년에 CAGR 10.1%로 성장하고 2030년에는 77억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 고정 자동 번호판 인식 시스템은 CAGR 9.0%로 성장을 지속하고, 분석 기간이 끝날 때 37억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 모바일 자동 번호판 인식 시스템 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 11.8%로 추정됩니다.

미국 시장은 11억 달러, 중국은 CAGR 9.5%로 성장 예측

미국의 자동 번호판 인식 시스템 시장은 2023년에 11억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 12억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간 2023-2030년의 CAGR은 9.5%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 9.3%와 8.4%로 예측되고 있습니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 8.5%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 자동 번호판 인식 시스템 시장- 주요 동향과 촉진요인 정리

자동 번호판 인식(ANPR) 시스템은 주로 보안 및 교통 관리에 사용되는 고급 기술입니다. 이 시스템은 이미지의 광학 문자 인식을 활용하여 차량 등록 플레이트를 읽고 인간의 직접 모니터링을 필요로 하지 않고 차량의 이동 데이터 수집을 용이하게 합니다. ANPR은 차량의 등록이나 면허의 유무, 도난의 유무, 불법 행위의 유무 등을 확인할 목적으로 법 집행 기관에 의해 널리 사용되고 있습니다. 또, 통행 요금의 징수, 제한 구역에서의 출입 관리, 교통의 흐름이나 정체의 파악 등의 교통 상황의 감시 등의 교통 관리 용도에도 채용되고 있습니다. 또한 민간 부문에서는 주차장 관리 등 다양한 목적으로 ANPR 시스템을 이용하고 있습니다. 이 기술을 사용하면 수동 개입 없이 출입을 자동화할 수 있으므로 업무 합리화와 인건비 절감이 가능합니다.

ANPR 시스템 뒤의 기술은 최근 몇 년동안 크게 진화하고 있습니다. 최신 ANPR 시스템은 인공지능(AI)과 통합되어 다양한 조건과 플레이트 디자인에 대응한 번호판 검출·인식의 정밀도를 높여줍니다. 이 통합을 통해 시스템은 컨텍스트를 해석할 수 있게 되며, 예를 들어 숫자 체계가 비슷하더라도 서식이 다른 국가와 국가의 판을 구별할 수 있습니다. 또한, 카메라 기술과 화상 처리의 진보에 의해 종래에는 광학 인식 기능에 과제가 되고 있던 저조도나 악천후 하에서도 선명한 화상을 촬영할 수 있게 되었습니다. 또한 ANPR 시스템에서 얻은 데이터는 다른 데이터 관리 시스템과의 통합이 진행되고 있으며, 종합적인 교통 분석, 도시 계획 및 보안 대책을 강화하는 데 사용할 수 있는 풍부한 데이터 세트를 제공합니다.

ANPR 시장의 성장은 세계 보안 우려 증가, 정부 기관의 교통·차량 감시 시스템의 채용 확대, 스마트 시티 프로젝트의 확대 등 여러 요인에 의해 초래됩니다. 도시가 계속 성장함에 따라 첨단 교통 관리 솔루션의 필요성이 커지고 ANPR과 같은 첨단 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 공공 안전을 강화하고 도시의 이동성을 최적화하기 위한 정부의 이니셔티브도 이 성장에 크게 기여하고 있습니다. 또한, 비용 효율적이고 기술적으로 고급 ANPR 시스템을 이용할 수 있게 됨으로써, 현대적인 교통 관리 솔루션을 도입하고 있는 신흥국 시장을 포함한 보다 광범위한 시장이 ANPR 시스템에 액세스할 수 있습니다. 소비자의 행동도 안전성과 편의성을 높이는 수단으로 감시기술을 받아들여 기대하는 방향으로 변화하고 있으며, 이는 공공 부문과 민간부문 모두에서 ANPR 시스템의 도입이 증가하고 있음 일치합니다. 마지막으로 AI와 머신러닝의 지속적인 혁신은 ANPR 시스템의 능력을 지속적으로 향상시켜 동적 기술 상황에서의 관련성과 유용성을 보장합니다.

조사 대상 기업 예(총 67건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

JHS
영문 목차

영문목차

Global Automatic Number Plate Recognition Systems Market to Reach US$7.7 Billion by 2030

The global market for Automatic Number Plate Recognition Systems estimated at US$3.9 Billion in the year 2023, is expected to reach US$7.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 10.1% over the analysis period 2023-2030. Fixed Automatic Number Plate Recognition Systems, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 9.0% CAGR and reach US$3.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Mobile Automatic Number Plate Recognition Systems segment is estimated at 11.8% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.1 Billion While China is Forecast to Grow at 9.5% CAGR

The Automatic Number Plate Recognition Systems market in the U.S. is estimated at US$1.1 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 9.5% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 9.3% and 8.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 8.5% CAGR.

Global Automatic Number Plate Recognition Systems Market - Key Trends and Drivers Summarized

Automatic Number Plate Recognition (ANPR) systems are sophisticated technologies used primarily for security and traffic management. These systems utilize optical character recognition on images to read vehicle registration plates, facilitating the collection of vehicle movement data without requiring direct human oversight. ANPR is extensively used by law enforcement for purposes such as checking if a vehicle is registered or licensed, is stolen, or has been involved in unlawful activities. It is also employed in traffic management applications like toll collection, access control in restricted zones, and to monitor traffic conditions, including identifying traffic flow and congestion. Beyond these, private sectors utilize ANPR systems for various purposes, including parking management, where the technology aids in automating entry and exit without manual intervention, thus streamlining operations and reducing manpower costs.

The technology behind ANPR systems has evolved significantly over recent years. Modern ANPR systems are integrated with artificial intelligence (AI) to enhance the accuracy of license plate detection and recognition across various conditions and plate designs. This integration also allows the systems to interpret contextually; for instance, distinguishing between plates from different countries or states that may have similar numbering schemes but different formatting. Moreover, advancements in camera technology and image processing have improved the ability of these systems to capture clearer images in low light or adverse weather conditions, which traditionally posed challenges to optical recognition functions. Additionally, the data captured by ANPR systems are increasingly being integrated with other data management systems, providing richer data sets that can be used for comprehensive traffic analysis, urban planning, and enhanced security measures.

The growth in the ANPR market is driven by several factors, including heightened global security concerns, increased adoption of traffic and vehicle monitoring systems by government bodies, and the expansion of smart city projects. As urban areas continue to grow, the need for sophisticated traffic management solutions becomes more acute, thereby propelling the demand for advanced systems like ANPR. Government initiatives to enhance public safety and optimize urban mobility also contribute significantly to this growth. Furthermore, the increasing availability of cost-effective and technically advanced ANPR systems makes them accessible to a broader market, including developing regions that are now implementing modern traffic management solutions. Consumer behavior has also shifted towards an acceptance and expectation of surveillance technologies as a means to enhance safety and convenience, which aligns with the increasing deployment of ANPR systems in both public and private sectors. Lastly, ongoing innovations in AI and machine learning are continuously improving the capabilities of ANPR systems, ensuring their relevance and utility in a dynamic technological landscape.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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