1 市場概要
1.1 行動認識の定義
1.2 グローバル行動認識の市場規模・予測
1.3 中国行動認識の市場規模・予測
1.4 世界市場における中国行動認識の市場シェア
1.5 行動認識市場規模、中国VS世界、成長率（2019-2030）
1.6 行動認識市場ダイナミックス
1.6.1 行動認識の市場ドライバ
1.6.2 行動認識市場の制約
1.6.3 行動認識業界動向
1.6.4 行動認識産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界行動認識売上の市場シェア（2019～2024）
2.2 グローバル行動認識のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル行動認識の市場集中度
2.4 グローバル行動認識の合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社の行動認識製品タイプ
2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
3.1 会社別の中国行動認識売上の市場シェア（2019-2024年）
3.2 中国行動認識のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 行動認識産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 行動認識の主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 行動認識調達モデル
4.7 行動認識業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 行動認識販売モデル
4.7.2 行動認識代表的なディストリビューター
5 製品別の行動認識一覧
5.1 行動認識分類
5.1.1 Still Image
5.1.2 Dynamic Image
5.1.3 Other
5.2 製品別のグローバル行動認識の売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバル行動認識の売上（2019～2030）
6 アプリケーション別の行動認識一覧
6.1 行動認識アプリケーション
6.1.1 Public Safety and Transportation
6.1.2 City Management
6.1.3 Smart Home
6.1.4 Sports & Health
6.1.5 Other
6.2 アプリケーション別のグローバル行動認識の売上とCAGR、2019 VS 2024 VS 2030
6.3 アプリケーション別のグローバル行動認識の売上（2019～2030）
7 地域別の行動認識市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル行動認識の売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバル行動認識の売上（2019～2030）
7.3 北米
7.3.1 北米行動認識の市場規模・予測（2019～2030）
7.3.2 国別の北米行動認識市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ行動認識市場規模・予測（2019～2030）
7.4.2 国別のヨーロッパ行動認識市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域行動認識市場規模・予測（2019～2030）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域行動認識市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米行動認識の市場規模・予測（2019～2030）
7.6.2 国別の南米行動認識市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の行動認識市場規模一覧
8.1 国別のグローバル行動認識の市場規模＆CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバル行動認識の売上（2019～2030）
8.3 米国
8.3.1 米国行動認識市場規模（2019～2030）
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2023年 VS 2030年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ行動認識市場規模（2019～2030）
8.4.2 製品別のヨーロッパ行動認識売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパ行動認識売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国行動認識市場規模（2019～2030）
8.5.2 製品別の中国行動認識売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国行動認識売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本行動認識市場規模（2019～2030）
8.6.2 製品別の日本行動認識売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本行動認識売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国行動認識市場規模（2019～2030）
8.7.2 製品別の韓国行動認識売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国行動認識売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア行動認識市場規模（2019～2030）
8.8.2 製品別の東南アジア行動認識売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジア行動認識売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インド行動認識市場規模（2019～2030）
8.9.2 製品別のインド行動認識売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインド行動認識売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ行動認識市場規模（2019～2030）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ行動認識売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ行動認識売上の市場シェア、2023 VS 2030年
9 会社概要
9.1 Hinge Health (Wrnch)
9.1.1 Hinge Health (Wrnch) 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 Hinge Health (Wrnch) 会社紹介と事業概要
9.1.3 Hinge Health (Wrnch) 行動認識モデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 Hinge Health (Wrnch) 行動認識売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.1.5 Hinge Health (Wrnch) 最近の動向
9.2 Viisights
9.2.1 Viisights 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 Viisights 会社紹介と事業概要
9.2.3 Viisights 行動認識モデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 Viisights 行動認識売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.2.5 Viisights 最近の動向
9.3 Edgetensor
9.3.1 Edgetensor 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 Edgetensor 会社紹介と事業概要
9.3.3 Edgetensor 行動認識モデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 Edgetensor 行動認識売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.3.5 Edgetensor 最近の動向
9.4 Humanising Autonomy
9.4.1 Humanising Autonomy 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 Humanising Autonomy 会社紹介と事業概要
9.4.3 Humanising Autonomy 行動認識モデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 Humanising Autonomy 行動認識売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.4.5 Humanising Autonomy 最近の動向
9.5 SenseTime
9.5.1 SenseTime 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 SenseTime 会社紹介と事業概要
9.5.3 SenseTime 行動認識モデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 SenseTime 行動認識売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.5.5 SenseTime 最近の動向
9.6 Beijing Deep Glint Tech
9.6.1 Beijing Deep Glint Tech 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 Beijing Deep Glint Tech 会社紹介と事業概要
9.6.3 Beijing Deep Glint Tech 行動認識モデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 Beijing Deep Glint Tech 行動認識売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.6.5 Beijing Deep Glint Tech 最近の動向
9.7 Chengdu Ruiyan Technology
9.7.1 Chengdu Ruiyan Technology 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 Chengdu Ruiyan Technology 会社紹介と事業概要
9.7.3 Chengdu Ruiyan Technology 行動認識モデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 Chengdu Ruiyan Technology 行動認識売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.7.5 Chengdu Ruiyan Technology 最近の動向
9.8 Beijing Dilusense
9.8.1 Beijing Dilusense 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 Beijing Dilusense 会社紹介と事業概要
9.8.3 Beijing Dilusense 行動認識モデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 Beijing Dilusense 行動認識売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.8.5 Beijing Dilusense 最近の動向
9.9 Watrix
9.9.1 Watrix 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 Watrix 会社紹介と事業概要
9.9.3 Watrix 行動認識モデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 Watrix 行動認識売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.9.5 Watrix 最近の動向
9.10 Shanghai Readsense
9.10.1 Shanghai Readsense 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.10.2 Shanghai Readsense 会社紹介と事業概要
9.10.3 Shanghai Readsense 行動認識モデル、仕様、アプリケーション
9.10.4 Shanghai Readsense 行動認識売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.10.5 Shanghai Readsense 最近の動向
9.11 Yitu Network Technology
9.11.1 Yitu Network Technology 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.11.2 Yitu Network Technology 会社紹介と事業概要
9.11.3 Yitu Network Technology 行動認識モデル、仕様、アプリケーション
9.11.4 Yitu Network Technology 行動認識売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.11.5 Yitu Network Technology 最近の動向
9.12 Guangzhou X-Bull
9.12.1 Guangzhou X-Bull 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.12.2 Guangzhou X-Bull 会社紹介と事業概要
9.12.3 Guangzhou X-Bull 行動認識モデル、仕様、アプリケーション
9.12.4 Guangzhou X-Bull 行動認識売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.12.5 Guangzhou X-Bull 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項
| ※参考情報 行動認識は、特定の環境において人間の行動を自動的に解析し、理解する技術です。この技術は、映像やセンサーから得られるデータを基に、個人またはグループの行動を認識し、その結果を利用して様々な用途に役立てることを目的としています。行動認識の研究は、人工知能や機械学習の発展に伴い、急速に進歩しています。 行動認識の定義は、一般的には「特定の動作や行動を識別し、ラベル付けするプロセス」とされます。これには、行動のモデリング、特徴抽出、分類の各段階が含まれます。具体的には、カメラやセンサーによって取得されたデータを用いて、視覚的または身体的な動作を識別することになります。たとえば、手を振る、走る、座るといった基本的な動作から、より複雑な行動まで、多岐にわたります。 行動認識にはいくつかの特徴があります。まず第一に、時間的な連続性です。行動はしばしば時間とともに変化するため、過去の情報を考慮する必要があります。次に、コンテキストの重要性があります。行動は、環境や状況に依存するため、周囲の状況を理解することが不可欠です。また、センサーデータの多様性も重要な特徴です。映像データだけでなく、音声データや加速度センサーなど、さまざまなデータを組み合わせて行動を認識することが求められます。 行動認識の種類は多岐にわたります。一つには、ビジュアル行動認識があります。これは、カメラを用いて映像データから行動を識別する技術です。人物の動きだけでなく、周囲のオブジェクトとの相互作用を考慮することで、より高度な行動の認識が可能になります。次に、センシングに基づく行動認識があります。これは、加速度計やジャイロスコープ、心拍数センサーなど、各種センサーから得られるデータを用いて行動を認識する手法です。 また、マルチモーダル行動認識という概念もあります。これは、異なる種類のデータを統合して行動を認識する方法で、視覚データと音声データ、あるいは生体データを組み合わせることで、より正確な認識を実現します。このように、行動認識は、単一の情報源に依存するのではなく、複数の情報を統合することが重要です。 行動認識は、様々な用途に利用されています。最も一般的な用途の一つは、セキュリティ分野です。監視カメラに装備された行動認識システムは、不審な行動をリアルタイムで検知し、警報を発することが可能です。さらに、スポーツの分析でも行動認識は活用されています。選手の動きを記録し、パフォーマンス向上のための分析を行うことができます。 また、医療分野でも行動認識は注目されています。患者の動作をモニタリングし、リハビリテーションや介護の効率化、早期発見に役立てることができます。さらに、教育分野においても、学生の行動を分析し、指導方法を改善するためのデータとして利用されることがあります。 近年、行動認識の関連技術も進化を遂げています。機械学習や深層学習の進展により、行動認識の精度が大幅に向上しています。特に、ディープラーニング技術を用いた手法は、複雑なパターンを識別する能力が高く、従来の手法と比べて優れた性能を発揮しています。また、データ前処理における新しいアプローチや、特徴抽出の技術も進化しています。これにより、行動認識システムはより効率的かつ正確に動作するようになっています。 行動認識には、いくつかの課題も存在します。一つは、データの収集とラベリングの困難さです。行動認識システムが正確に機能するためには、大量のデータが必要ですが、その収集やラベリングは非常に手間がかかります。また、行動の多様性や環境の変化も問題です。異なる環境や文化において、同じ行動が異なる意味を持つことがあり、これに対するアプローチが求められます。 さらに、プライバシーや倫理の問題も考慮しなければなりません。行動認識が普及することで、個人のプライバシーが侵害されるリスクが高まります。そのため、技術の開発においては、倫理的な考慮が不可欠です。データの取り扱いや利用に関する法的な枠組みを整えることも重要です。 総じて、行動認識は、技術的進歩とともに多くの分野での応用が期待されます。人間の行動を理解し、適切に反応するシステムを構築することは、今後の社会においてますます重要になるでしょう。そのため、行動認識の研究開発は、引き続き進められるべき課題であり、多くの可能性を秘めています。 |
