Comprender los dos enfoques: Mainstream y Substream
El análisis de video en locales comerciales se basa en flujos de datos capturados por cámaras instaladas en el entorno comercial. Estos flujos pueden ser procesados según dos enfoques: *mainstream* y *substream*. El mainstream corresponde al flujo de video principal, generalmente en alta definición, que ofrece un nivel de detalle óptimo para los análisis avanzados. El substream, por su parte, es un flujo secundario más liviano, a menudo comprimido para aligerar el procesamiento y limitar el ancho de banda utilizado.
Si bien el substream puede parecer atractivo a primera vista debido a sus bajos requisitos técnicos, rápidamente presenta limitaciones en los casos de uso exigentes, especialmente en la detección precisa de gestos o comportamientos sospechosos. Los detalles sutiles —movimientos, interacciones— a menudo se pierden en un flujo de baja resolución. Esto perjudica considerablemente la precisión de los modelos de IA que necesitan datos ricos y bien definidos para ofrecer resultados fiables.
En comparación, el análisis de mainstream se basa en imágenes de alta fidelidad. Esto permite una lectura más fina de los gestos y posturas, algo esencial para los locales minoristas, donde los riesgos de merma desconocida son elevados y a menudo están relacionados con comportamientos sutiles.
Las ventajas operativas del análisis de Mainstream 📈
Una de las principales ventajas del procesamiento en mainstream reside en su capacidad para alimentar los algoritmos de inteligencia artificial con datos de calidad, precisos y coherentes. Esto se traduce en resultados más fiables y accionables para los equipos de seguridad y los gerentes del local. La detección de gestos sospechosos —ocultación de objetos, movimientos incoherentes, interacciones anómalas— se vuelve más pertinente, reduciendo los falsos positivos y mejorando el tiempo de reacción en el terreno.
A diferencia del substream, que puede generar imágenes borrosas, pixeladas o comprimidas, el mainstream garantiza una base visual clara en la que la IA puede apoyarse. Esto también permite una mejor trazabilidad de los eventos, útil en caso de una investigación interna o de análisis posteriores al incidente.
Para quienes toman las decisiones, esto significa una reducción concreta de las pérdidas, una mejor experiencia del cliente —ya que las intervenciones son más específicas y menos intrusivas— y una eficacia reforzada de los dispositivos de vigilancia, sin necesidad de aumentar el número de cámaras ni de modificar la infraestructura existente.
Por qué el substream no está a la altura de la IA de nueva generación
A medida que la IA avanza rápidamente y se vuelve capaz de reconocer gestos complejos e interacciones humanas, el uso del substream se convierte en una limitación técnica importante. Su bajo caudal de datos compromete la calidad de los datos recopilados, lo que hace que ciertos análisis sean imposibles o imprecisos.
Además, en un contexto donde las amenazas se vuelven más sutiles, ya no basta con identificar los comportamientos evidentes. A menudo, son los gestos sutiles, los ademanes inusuales, los que permiten detectar un riesgo real. Estos matices desaparecen en los flujos substream, reduciendo así la capacidad de anticipación y la reactividad de los equipos de seguridad.
Optar por una solución basada en el substream es, por lo tanto, asumir el riesgo de una inversión con un rendimiento limitado. Por el contrario, el mainstream se convierte en una base estratégica para los locales que apuestan por la tecnología para mejorar tanto su seguridad como su rendimiento comercial.
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