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세계의 비디오 감시 분야 인공지능 시장
Artificial Intelligence in Video Surveillance
상품코드 : 1643512
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 213 Pages
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한글목차

비디오 감시 분야 인공지능 세계 시장, 2030년까지 323억 달러에 달할 전망

2024년 79억 달러로 추정되는 비디오 감시 분야의 세계 인공지능 시장은 2024년부터 2030년까지 연평균 26.4%로 성장하여 2030년에는 323억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 비디오 감시 소프트웨어의 AI는 CAGR 27.9%를 기록하여 분석 기간이 끝날 때까지 127억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 비디오 감시 하드웨어의 AI 부문은 분석 기간 동안 CAGR 22.2%로 성장할 것으로 추정됩니다.

미국 시장 21억 달러로 추정, 중국은 CAGR 24.9%로 성장 전망

미국의 영상 감시 분야 인공지능 시장은 2024년 21억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 49억 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2024-2030년 분석 기간 동안 CAGR은 24.9%에 달할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 24.3%와 22.6%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 18.1%로 성장할 것으로 예상됩니다.

전 세계 영상 감시 분야 인공지능 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

AI는 어떻게 영상 감시의 효과를 높이는가?

인공지능(AI)은 영상 영상을 실시간으로 분석, 해석, 대응하는 능력을 강화함으로써 영상 감시 시스템에 변화를 가져오고 있습니다. 기존의 영상 감시 시스템은 일반적으로 수작업 검토와 기본적인 움직임 감지에 의존하기 때문에 비효율적이거나 사건을 놓칠 수 있습니다. 그러나 AI는 머신러닝(ML), 얼굴 인식, 물체 감지, 이상 감지 등의 첨단 기술을 도입하여 감시 시스템을 보다 스마트하고 신속하게 대응할 수 있도록 합니다.

AI 알고리즘은 감시 카메라가 비디오 피드에서 특정 패턴, 행동, 물체를 인식할 수 있도록 합니다. 예를 들어, AI 기반 시스템은 무단 접근, 배회, 폭력 등 의심스러운 행동을 즉시 식별하고 경비원에게 실시간으로 경고할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 보안 시스템의 전반적인 효율성을 향상시키고, 대응 시간을 단축하며, 보안 침해를 방지할 수 있습니다. 또한, AI는 관련 없는 영상을 필터링하여 운영자가 중요한 사건에 집중할 수 있도록 하여 업무 효율을 향상시킬 수 있습니다.

영상 감시에 AI를 통합하는 것은 보안뿐만 아니라 더 높은 수준의 애플리케이션으로 확장되고 있습니다. 예를 들어, 소매업에서 AI는 고객의 행동을 추적하여 매장 레이아웃을 최적화하고 재고 관리를 개선할 수 있습니다. 교통 기관에서는 AI가 교통 패턴을 모니터링하여 잠재적 위험을 식별하고 교통 안전을 개선할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 AI가 다양한 산업에서 영상 감시를 혁신하는 데 있어 보다 광범위한 역할을 하고 있음을 보여줍니다.

영상 감시에 AI를 도입하는 원동력은 무엇인가?

공공 및 사적 공간 모두에서 보안과 안전에 대한 수요가 증가하면서 영상 감시 분야에서 AI 도입의 주요 원동력이 되고 있습니다. 도시가 확장되고 조직이 범죄, 테러 및 기물 파손으로 인한 위협이 증가함에 따라 보다 효율적이고 지능적인 감시 솔루션의 필요성이 대두되고 있으며, AI 기반 감시 시스템은 보안 관리에 보다 정확하고 신속하며 확장 가능한 접근 방식을 제공합니다. 보안 관리에 더 정확하고, 빠르고, 확장 가능한 접근 방식을 제공합니다.

스마트 시티와 인프라의 부상도 영상 감시 분야에서 AI의 도입을 촉진하고 있으며, IoT 장치와 통합 기술로 도시가 연결됨에 따라 감시 시스템은 수많은 카메라와 센서에서 나오는 방대한 양의 데이터를 관리하고 분석해야 합니다. AI 기반 시스템은 도시 전체 네트워크에 대한 원활한 통합을 가능하게 하고, 교통, 군중 행동, 공공안전에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다. 이러한 시스템은 보안을 향상시킬 뿐만 아니라 도시 계획 및 자원 관리에도 기여합니다.

공공안전에 대한 규제와 데이터 프라이버시 법규 준수에 대한 압박으로 기업과 정부는 AI를 활용한 감시 기술을 도입하고 있으며, AI 시스템은 기밀 정보의 익명화, 안전한 데이터 저장 보장 등 프라이버시를 고려한 기능으로 설계되는 경우가 많아지고 있습니다. 모니터링 기능을 강화하면서 규제 요건을 충족할 수 있습니다.

AI가 모니터링 시스템의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있을까?

AI는 과거 수작업으로 처리되던 주요 기능을 자동화함으로써 영상 감시 시스템의 효율성과 정확성을 크게 향상시키고 있습니다. 기존 감시 시스템에서는 영상 피드를 사람이 지속적으로 모니터링해야 하는 경우가 많아 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 오류나 누락이 발생하기 쉬운데, AI는 영상 분석을 자동화하고 주의가 필요한 관련 이벤트나 사건만 강조 표시하여 사람이 항상 주의를 기울일 필요가 없도록 합니다. 인간이 항상 경계해야 할 필요성을 제거합니다.

AI는 실시간 경고 외에도 오탐지를 줄이고 인적 오류를 최소화하여 모니터링 시스템의 정확도를 높입니다. 예를 들어, 얼굴 인식 애플리케이션에서 AI 시스템은 조명이 부족하거나 여러 명의 피사체가 있는 열악한 환경에서도 높은 정확도로 얼굴을 대조할 수 있습니다. 이 능력은 공항, 경기장, 쇼핑센터 등 사람이 많이 다니는 장소의 보안에 필수적이며, AI 시스템은 복잡한 행동 패턴을 분석하여 의심스러운 움직임이나 허가받지 않은 사람의 존재와 같은 비정상적인 행동을 빠르고 정확하게 감지할 수 있습니다.

AI의 학습 및 적응 능력은 모니터링 시스템의 효율성을 더욱 높여줍니다. 머신러닝 알고리즘은 시간이 지남에 따라 과거 데이터를 기반으로 인식 능력을 향상시켜 패턴과 이상 징후를 식별하는 능력을 향상시킵니다. 이러한 지속적인 개선을 통해 AI를 활용한 모니터링 시스템은 보안 요구사항이 진화함에 따라 높은 정확도와 적절성을 유지할 수 있습니다.

영상 감시 AI 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇일까?

지능형, 확장성, 사전 예방적 보안 시스템에 대한 수요 증가를 반영하는 몇 가지 변혁적 요인으로 인해 영상 감시 분야 인공지능 시장이 성장하고 있습니다. 테러, 기물 파손, 사이버 범죄 등 보안 위협이 증가함에 따라 기업과 정부는 보다 신속하고 정확하게 사고를 감지하고 대응할 수 있는 첨단 기술을 요구하고 있으며, AI 기반 영상 감시 시스템은 이러한 기능을 제공함으로써 최신 보안 전략에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 필수적인 요소입니다.

또 다른 중요한 원동력은 AI가 도시 계획 및 관리의 필수적인 부분으로 자리 잡고 있는 스마트 시티 개념의 채택이 확대되고 있다는 점입니다. 이러한 환경에서 AI 기반 영상 감시는 보안을 강화할 뿐만 아니라 더 나은 교통 관리, 군중 통제, 공공안전에도 기여할 수 있습니다.

사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅 등 AI와 다른 기술과의 통합이 진행되면서 시장 성장에 더욱 박차를 가하고 있습니다. 이러한 발전으로 AI 기반 모니터링 시스템은 방대한 양의 실시간 데이터를 처리하고 공공 및 사적 공간에 대한 더 깊은 인사이트를 제공할 수 있게 되었습니다.

또한, 클라우드 기반 플랫폼의 발전과 함께 AI 솔루션의 경제성과 접근성이 향상됨에 따라 중소기업과 지방자치단체가 AI 기반 모니터링 시스템을 도입할 수 있는 여건이 조성되고 있습니다. 이 기술이 대중화됨에 따라 소매업과 운송업에서 헬스케어와 제조업에 이르기까지 다양한 분야로 확산될 것으로 예상됩니다. 이러한 요인들은 보안 규제 및 데이터 프라이버시 법규를 준수해야 하는 필요성과 함께 영상 감시 AI 시장의 급격한 성장에 기여하고 있습니다.

부문

컴포넌트(소프트웨어 컴포넌트, 하드웨어 컴포넌트, 서비스 컴포넌트), 배포(온프레미스 배포, 클라우드 기반 배포), 최종사용처(상업용 최종사용처, 주거용 최종사용처, 산업용 최종사용처, 정부/공공기관 최종사용처, 기타 최종사용처), 사용사례(무기 탐지 사용처, 침입 탐지 사용처, 교통 흐름 분석 사용처, 얼굴 인식 사용처, 기타 사용처)

조사 대상 기업 사례(주목 43개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence in Video Surveillance Market to Reach US$32.3 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence in Video Surveillance estimated at US$7.9 Billion in the year 2024, is expected to reach US$32.3 Billion by 2030, growing at a CAGR of 26.4% over the analysis period 2024-2030. AI in Video Surveillance Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 27.9% CAGR and reach US$12.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the AI in Video Surveillance Hardware segment is estimated at 22.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$2.1 Billion While China is Forecast to Grow at 24.9% CAGR

The Artificial Intelligence in Video Surveillance market in the U.S. is estimated at US$2.1 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$4.9 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 24.9% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 24.3% and 22.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 18.1% CAGR.

Global Artificial Intelligence in Video Surveillance Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is AI Enhancing the Effectiveness of Video Surveillance?

Artificial Intelligence (AI) is transforming video surveillance systems by enhancing their ability to analyze, interpret, and respond to video footage in real time. Traditional video surveillance systems typically rely on manual review or basic motion detection, which can result in inefficiencies and missed incidents. AI, however, introduces advanced technologies such as machine learning (ML), facial recognition, object detection, and anomaly detection, making surveillance systems smarter and more responsive.

AI algorithms enable surveillance cameras to recognize specific patterns, behaviors, and objects within video feeds. For example, AI-powered systems can instantly identify suspicious activities, such as unauthorized access, loitering, or violence, and alert security personnel in real time. This proactive approach to surveillance improves the overall effectiveness of security systems, reducing response times and preventing security breaches. Additionally, AI can filter out irrelevant footage, allowing operators to focus on critical incidents, thus enhancing operational efficiency.

The integration of AI in video surveillance extends beyond security to more advanced applications. For example, in retail environments, AI can track customer behavior to optimize store layouts or improve inventory management. In transportation, AI can monitor traffic patterns and identify potential hazards, improving road safety. These applications illustrate the broader role AI is playing in revolutionizing video surveillance across various industries.

What Drives the Adoption of AI in Video Surveillance?

The growing demand for enhanced security and safety in both public and private spaces is a primary driver of AI adoption in video surveillance. As urban areas expand and organizations face increasing threats from criminal activities, terrorism, and vandalism, the need for more efficient and intelligent surveillance solutions becomes critical. AI-powered surveillance systems provide a more accurate, responsive, and scalable approach to security management.

The rise of smart cities and infrastructure is also fueling the adoption of AI in video surveillance. As cities become more connected through IoT devices and integrated technologies, surveillance systems need to manage and analyze vast amounts of data from numerous cameras and sensors. AI-powered systems enable seamless integration across city-wide networks, providing real-time insights into traffic, crowd behavior, and public safety. These systems not only improve security but also contribute to urban planning and resource management.

Regulatory pressures around public safety and the need for compliance with data privacy laws are encouraging businesses and governments to adopt AI-driven surveillance technologies. AI systems are increasingly being designed with privacy-conscious features, such as anonymizing sensitive information and ensuring secure data storage, allowing organizations to meet regulatory requirements while enhancing surveillance capabilities.

Can AI Improve Efficiency and Accuracy in Surveillance Systems?

AI is significantly improving the efficiency and accuracy of video surveillance systems by automating key functions that were once manually handled. Traditional surveillance systems often require human operators to monitor video feeds continuously, which is not only time-consuming but also prone to error and oversight. AI eliminates the need for constant human vigilance by automating the analysis of video footage, highlighting only relevant events and incidents that require attention.

In addition to real-time alerts, AI enhances the accuracy of surveillance systems by reducing false positives and minimizing human error. For example, in facial recognition applications, AI systems are capable of matching faces with high precision, even in challenging environments with poor lighting or multiple subjects. This capability is critical for security in high-traffic areas such as airports, stadiums, and shopping centers. AI systems are also able to analyze complex behavior patterns, ensuring that unusual actions, such as suspicious movements or the presence of unauthorized individuals, are detected swiftly and accurately.

AI’s ability to learn and adapt further enhances the effectiveness of surveillance systems. Over time, machine learning algorithms improve their recognition capabilities based on historical data, increasing their ability to identify patterns and anomalies. This continuous improvement ensures that AI-powered surveillance systems remain highly accurate and relevant as security needs evolve.

What’s Driving the Growth of the AI in Video Surveillance Market?

The growth in the Artificial Intelligence in Video Surveillance market is driven by several transformative factors that reflect the increasing need for intelligent, scalable, and proactive security systems. The rise in security threats, including terrorism, vandalism, and cybercrime, has pushed businesses and governments to seek advanced technologies capable of detecting and responding to incidents faster and more accurately. AI-powered video surveillance systems offer this capability, making them indispensable in modern security strategies.

Another key driver is the growing adoption of smart city initiatives, where AI is becoming an integral part of urban planning and management. In these environments, AI-powered video surveillance not only enhances security but also contributes to better traffic management, crowd control, and public safety.

The increasing integration of AI with other technologies, such as the Internet of Things (IoT), cloud computing, and edge computing, is further fueling market growth. These advancements enable AI-powered surveillance systems to process vast amounts of real-time data and offer deeper insights into public and private spaces.

Additionally, the improving affordability and accessibility of AI solutions, coupled with advancements in cloud-based platforms, are enabling smaller businesses and municipalities to adopt AI-powered surveillance systems. As the technology becomes more widespread, it is expected to permeate various sectors, from retail and transportation to healthcare and manufacturing. These factors, combined with the need for compliance with security regulations and data privacy laws, are contributing to the rapid growth of the AI in Video Surveillance market.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence in Video Surveillance market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Software Component, Hardware Component, Services Component); Deployment (On-Premise Deployment, Cloud-based Deployment); End-Use (Commercial End-Use, Residential End-Use, Industrial End-Use, Government & Public Facilities End-Use, Other End-Uses); Use Case (Weapon Detection Use Case, Intrusion Detection Use Case, Traffic Flow Analysis Use Case, Facial Recognition Use Case, Other Use Cases)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 43 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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