Entendendo as duas abordagens: Mainstream e Substream
A análise de vídeo em lojas baseia-se em fluxos de dados capturados por câmeras instaladas no ambiente comercial. Esses fluxos podem ser processados de acordo com duas abordagens: *mainstream* e *substream*. O mainstream corresponde ao fluxo de vídeo principal, geralmente em alta definição, que oferece um nível de detalhe ideal para análises avançadas. O substream, por sua vez, é um fluxo secundário mais leve, frequentemente compactado para aliviar o processamento e limitar a largura de banda utilizada.
Embora o substream possa parecer atraente à primeira vista devido aos seus baixos requisitos técnicos, ele rapidamente apresenta limitações em casos de uso exigentes, especialmente na detecção precisa de gestos ou comportamentos suspeitos. Os detalhes sutis – movimentos, interações – são frequentemente perdidos em um fluxo de baixa resolução. Isso prejudica consideravelmente a precisão dos modelos de IA que necessitam de dados ricos e bem definidos para fornecer resultados confiáveis.
Em comparação, a análise mainstream se baseia em imagens de alta fidelidade. Isso permite uma leitura mais detalhada de gestos e posturas, essencial para as lojas de varejo, onde os riscos de perdas desconhecidas são elevados e frequentemente ligados a comportamentos sutis.
As vantagens operacionais da análise Mainstream 📈
Uma das maiores vantagens do processamento em mainstream reside em sua capacidade de alimentar os algoritmos de inteligência artificial com dados de qualidade, precisos e coerentes. Isso se traduz em resultados mais confiáveis e acionáveis para as equipes de segurança e os gerentes de loja. A detecção de gestos suspeitos – ocultação de objetos, movimentos incoerentes, interações anormais – torna-se mais relevante, reduzindo os falsos positivos e melhorando o tempo de reação em campo.
Ao contrário do substream, que pode gerar imagens borradas, pixeladas ou compactadas, o mainstream garante uma base visual nítida na qual a IA pode se apoiar. Isso também permite uma melhor rastreabilidade dos eventos, útil em caso de investigação interna ou análises pós-incidente.
Para os tomadores de decisão, isso significa uma redução concreta das perdas, uma melhor experiência do cliente – pois as intervenções são mais bem direcionadas e menos intrusivas – e uma eficácia aprimorada dos dispositivos de vigilância, sem a necessidade de aumentar o número de câmeras ou modificar a infraestrutura existente.
Por que o Substream não está à altura da IA de nova geração
À medida que a IA avança rapidamente e se torna capaz de reconhecer gestos complexos e interações humanas, o uso do substream se torna uma grande limitação técnica. Sua baixa taxa de bits compromete a qualidade dos dados coletados, tornando certas análises impossíveis ou imprecisas.
Além disso, em um contexto onde as ameaças se tornam mais sutis, não basta mais identificar os comportamentos óbvios. São frequentemente os gestos sutis, os gestos incomuns que permitem detectar um risco real. Essas nuances desaparecem nos fluxos substream, reduzindo assim a capacidade de antecipação e a reatividade das equipes de segurança.
Optar por uma solução baseada no substream é, portanto, assumir o risco de um investimento com retorno limitado. Por outro lado, o mainstream se torna uma base estratégica para as lojas que apostam na tecnologia para melhorar tanto a sua segurança quanto o seu desempenho comercial.
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