Deep Learning im Markt für maschinelles Sehen im Nahen Osten und in Afrika, nach Angebot (Hardware, Software und Dienstleistungen), Anwendung (Inspektion, Bildanalyse, Anomalieerkennung, Objektklassifizierung, Objektverfolgung, Zählung, Barcodeerkennung, Merkmalserkennung, Standorterkennung, optische Zeichenerkennung, Gesichtserkennung, Instanzsegmentierung und andere), Objekt (Bild und Video), Vertikal (Elektronik, Fertigung, Automobil und Transport, Lebensmittel und Getränke, Luft- und Raumfahrt, Gesundheitswesen, Bau und Material, Energie und andere), Land (Saudi-Arabien, Südafrika, Vereinigte Arabische Emirate, Ägypten, Israel und Rest des Nahen Ostens und Afrikas) Branchentrends und Prognose bis 2029
Marktanalyse und Einblicke: Markt für Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung im Nahen Osten und Afrika
Naher Osten und Afrika tiefes Lernen im Markt für maschinelles Sehen wird im Prognosezeitraum von 2022 bis 2029 voraussichtlich ein Marktwachstum verzeichnen. Data Bridge Market Research analysiert, dass der Markt im Prognosezeitraum von 2022 bis 2029 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 11,3 % wächst und bis 2029 voraussichtlich 731,61 Millionen USD erreichen wird. Die wachsende Nachfrage nach Identitätsüberprüfung und die steigende Nachfrage nach erweiterter Realität können ein wichtiger Faktor für das Wachstum des Marktes sein.
Das Deep Learning in industrielle Bildverarbeitung Systeme sind jene Systeme, die die Welt um sich herum genauso sehen und verstehen können wie Menschen, das sind Computer, die digitale Bilder und Videos verstehen können. Dies ist möglich durch den Fortschritt in der Technologie von Bildverarbeitungssystemen, künstlicher Intelligenz und Rechenleistung. Die in den Systemen verwendeten Grundprinzipien sind Daten- oder Bilderfassung, Daten- oder Bildverarbeitung und Daten- oder Bildklassifizierung. Erfasste Daten können in Form von Bildern oder Videos vorliegen, die unter anderem mit hochauflösenden Kameras, Smartkameras und Sensoren aufgenommen wurden. Die Datenverarbeitung erfolgt über verschiedene trainierte Modelle von Algorithmen für maschinelles Lernen, Deep-Learning-Algorithmen und KI-Algorithmen. Sie kann für zahlreiche Anwendungen wie Objekterkennung, Gesichtserkennung, Mustererkennung und andere in verschiedenen Branchen wie Automobil, Fertigung, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Landwirtschaft und anderen eingesetzt werden.
Zu den Faktoren, die den Markt antreiben, gehören die wachsende Nachfrage nach Identifikationsüberprüfung und die Einführung von KI mithilfe von Deep Learning in der Bildverarbeitung. Schwierigkeiten bei der Objektlokalisierung und -erkennung können jedoch ein hemmender Faktor für das Wachstum des Marktes für Deep Learning in der Bildverarbeitung im Nahen Osten und in Afrika sein. Das wachsende Interesse an Finanzdienstleistungen und dem Agrarsektor sind einige der Faktoren, die eine Chance für den Markt darstellen können. Die Komplexität bei der Entwicklung von Deep Learning in Bildverarbeitungssystemen kann eine Herausforderung für das Marktwachstum darstellen.
Dieser Marktbericht zum Thema Deep Learning im Bereich maschinelles Sehen liefert Einzelheiten zu Marktanteilen, neuen Entwicklungen und Produktpipeline-Analysen, den Auswirkungen inländischer und lokaler Marktteilnehmer, analysiert Chancen in Bezug auf neu entstehende Umsatzbereiche, Änderungen der Marktvorschriften, Produktzulassungen, strategische Entscheidungen, Produkteinführungen, geografische Expansionen und technologische Innovationen auf dem Markt. Um die Analyse und das Marktszenario zu verstehen, kontaktieren Sie uns für ein Analyst Briefing. Unser Team hilft Ihnen dabei, eine Umsatzauswirkungslösung zu entwickeln, mit der Sie Ihr gewünschtes Ziel erreichen.
Naher Osten und Afrika Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung Marktumfang und Marktgröße
Der Markt für Deep Learning im Bereich maschinelles Sehen im Nahen Osten und Afrika ist nach Angebot, Anwendung, Objekt und Branche segmentiert. Das Wachstum zwischen den Segmenten hilft Ihnen bei der Analyse von Wachstumsnischen und Strategien zur Marktbearbeitung und zur Bestimmung Ihrer Kernanwendungsbereiche und der Unterschiede in Ihren Zielmärkten.
- Auf der Grundlage des Angebots ist der Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung im Nahen Osten und in Afrika in Hardware, Software und Dienstleistungen unterteilt. Im Jahr 2022 hatte die Hardware einen größeren Marktanteil, da der Bedarf an intelligenten Hardwareprodukten aufgrund der Dominanz künstlicher Intelligenz und wesentlicher Komponenten für Deep Learning im Markt für maschinelles Sehen buchstäblich gestiegen ist.
- Auf der Grundlage der Anwendung wurde der Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung im Nahen Osten und Afrika in Inspektion, Bildanalyse, Anomalieerkennung, Objektklassifizierung, Objektverfolgung, Zählung, Barcodeerkennung, Merkmalserkennung, Standorterkennung, optische Zeichenerkennung, Gesichtserkennung, Instanzsegmentierung und andere unterteilt. Im Jahr 2022 hatte die Inspektion aufgrund des steigenden Bedarfs an Genauigkeit und Präzision sowie der Endbearbeitung hergestellter Produkte aus verschiedenen Branchen einen größeren Marktanteil.
- Auf der Grundlage des Objekts wurde der Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung im Nahen Osten und Afrika in Bild und Video segmentiert. Im Jahr 2022 wird das Bildsegment voraussichtlich den größten Marktanteil halten, da die Nachfrage nach hochwertigen Bildspezifikationen in verschiedenen Hardwaregeräten für die maschinelle Bildverarbeitung steigt.
- Auf vertikaler Basis wurde der Markt für Deep Learning im Bereich der maschinellen Bildverarbeitung im Nahen Osten und Afrika in die Bereiche Elektronik, Fertigung, Automobil und Transport, Lebensmittel und Getränke, Luft- und Raumfahrt, Gesundheitswesen, Bau und Materialien, Energie und andere unterteilt. Im Jahr 2022 wird das Elektroniksegment voraussichtlich den größten Marktanteil halten, was auf Faktoren wie die wachsende Nachfrage nach KI und maschinellem Lernen in verschiedenen elektronikbasierten Hardware- und Systembereichen zurückzuführen ist.
Naher Osten und Afrika: Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung Markt-Länderebene-Analyse
Der Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung im Nahen Osten und in Afrika wird analysiert und Informationen zur Marktgröße werden nach Angebot, Anwendung, Objekt und Branche bereitgestellt.
Die im Marktbericht zum Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung im Nahen Osten und in Afrika abgedeckten Länder sind Saudi-Arabien, die Vereinigten Arabischen Emirate, Israel, Südafrika, Ägypten und der Rest des Nahen Ostens und Afrikas.
Saudi-Arabien dominiert den Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung aufgrund verschiedener Faktoren, etwa der wachsenden Nachfrage nach Identitätsüberprüfungen und der Nachfrage nach erweiterter Realität.
Der Länderabschnitt des Berichts enthält auch Angaben zu einzelnen marktbeeinflussenden Faktoren und Änderungen der Regulierung auf dem Inlandsmarkt, die sich auf die aktuellen und zukünftigen Markttrends auswirken. Datenpunkte wie Neuverkäufe, Ersatzverkäufe, demografische Daten des Landes, Regulierungsgesetze und Import-/Exportzölle sind einige der wichtigsten Anhaltspunkte, die zur Prognose des Marktszenarios für einzelne Länder verwendet werden. Bei der Prognoseanalyse der Länderdaten werden auch die Präsenz und Verfügbarkeit von Marken aus dem Nahen Osten und Afrika sowie ihre Herausforderungen aufgrund der großen oder geringen Konkurrenz durch lokale und inländische Marken und die Auswirkungen der Vertriebskanäle berücksichtigt.
Steigende Nachfrage nach Deep Learning in maschinellen Bildverarbeitungssystemen.
Der Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung im Nahen Osten und Afrika bietet Ihnen außerdem eine detaillierte Marktanalyse für das Branchenwachstum jedes Landes mit Umsatz, Komponentenverkäufen, Auswirkungen der technologischen Entwicklung im Bereich Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung und Änderungen der regulatorischen Szenarien mit ihrer Unterstützung für den Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung im Nahen Osten und Afrika. Die Daten sind für den historischen Zeitraum bis 2020 verfügbar.
Wettbewerbsumfeld und Naher Osten und Afrika Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung Marktanteilsanalyse
Die Wettbewerbslandschaft des Marktes für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung im Nahen Osten und Afrika bietet Details nach Wettbewerbern. Die enthaltenen Details sind Unternehmensübersicht, Unternehmensfinanzen, erzielter Umsatz, Marktpotenzial, Investitionen in Forschung und Entwicklung, neue Marktinitiativen, Präsenz im Nahen Osten und Afrika, Produktionsstandorte und -einrichtungen, Stärken und Schwächen des Unternehmens, Produkteinführung, Produkttestpipelines, Produktzulassungen, Patente, Produktbreite und -umfang, Anwendungsdominanz, Technologie-Lebenslinienkurve. Die oben angegebenen Datenpunkte beziehen sich nur auf den Fokus der Unternehmen in Bezug auf den Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung im Nahen Osten und Afrika.
Zu den wichtigsten Akteuren auf dem Markt für Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung zählen unter anderem Cognex Corporation, Intel Corporation, NATIONAL INSTRUMENTS CORP., SICK AG, Datalogic SpA, STEMMER IMAGING AG, Abto Software, Adaptive Vision Sp. z oo (Tochtergesellschaft der Zebra Technologies Corporation), Autonics Corporation, Basler AG, Cyth Systems, Inc., EURESYS SA, IDS Imaging Development Systems GmbH, Integro Technologies Corp., LeewayHertz, Matrox Imaging, MVTEC SOFTWARE GMBH, Omron Microscan Systems, Inc. (eine Tochtergesellschaft der OMRON Corporation), perClass BV, Qualitas Technologies, RSIP Vision, USS Vision LLC und Viska Automation Systems Ltd. T/A Viska Systems. DBMR-Analysten kennen die Stärken der Konkurrenz und erstellen für jeden Wettbewerber eine separate Wettbewerbsanalyse.
Zum Beispiel,
- Im März 2020 brachte KEYENCE CORPORATION mit der Pattern Projection Lighting CV-X-Serie ein neues Produkt im Bereich der Bildverarbeitungssysteme auf den Markt, das unter anderem 2D-Inspektionsbildverarbeitungssysteme, Höhenextraktion und 3D-Inspektion ermöglicht. Es wird von einem Vision Controller angetrieben. Es handelt sich um ein einzigartiges Produkt, das Fehler untersuchen und analysieren kann und in Automobilunternehmen weit verbreitet ist. Es ist ein großer Vorteil für das Unternehmen, da es Fehler zuverlässig erkennt.
- Im April 2020 brachte Cadence Design Systems, Inc. neue Produkte auf den Markt – Vision Q8 und Vision P1 DSPs. Dies geschah, um die wachsende Nachfrage in Sektoren wie dem Automobil-, Mobilfunk- und Verbrauchermarkt zu unterstützen. Da diese Modelle für High-End-Mobil- und Mehrkamera-Automobilanwendungen optimiert wurden, verbessern die Produkte die Leistung um das Vierfache. Dies wurde vom Unternehmen getan, um sein Produktportfolio zu erweitern und den Verbrauchern zuverlässige Produkte anzubieten
Partnerschaften, Joint Ventures und andere Strategien steigern den Marktanteil des Unternehmens durch größere Reichweite und Präsenz. Darüber hinaus bietet es den Unternehmen den Vorteil, ihr Angebot für den Markt für Deep Learning im Bereich maschinelles Sehen im Nahen Osten und Afrika durch eine größere Größenspanne zu verbessern.
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