Mainstream与Substream:了解两种视频流
店内视频分析基于安装在商业环境中的摄像头所采集的数据流。这些视频流可以通过两种方式进行处理:mainstream(主码流)和substream(子码流)。Mainstream是主要视频流,通常为高清画质(1080p、4K或更高),能够为高级分析提供最佳的细节水平。而Substream则是较轻量的辅助视频流,通常经过压缩,以减轻处理负担并降低带宽占用。
虽然Substream因技术要求较低而乍看之下颇具吸引力,但在要求较高的使用场景中,它很快就会暴露出局限,尤其是在精准检测风险手势方面。细微的细节(手部动作、与商品的互动)往往会在低分辨率视频流中丢失。这会严重影响AI模型的准确性,因为AI模型需要丰富且清晰的数据才能提供可靠的结果。
相比之下,Mainstream分析依托高保真图像。这使得对手势和姿态的解读更加细致,对零售门店而言至关重要,因为这些场所的未知损耗风险较高,且往往与细微的手势有关。根据NRF(美国零售联合会)2025年报告,盗窃事件同比增长了18%,这使得检测精度比以往任何时候都更加关键。
高分辨率视频分析的运营优势
Mainstream处理的主要优势之一,在于能够为人工智能算法提供高质量、精确且一致的数据。这为安保团队和门店负责人带来更可靠、更具可操作性的结果。对风险手势(藏匿商品、拆开包装、在货架区域内食用商品)的检测变得更加精准,减少误报,并缩短现场响应时间。
与可能产生模糊、像素化或被压缩图像的Substream不同,Mainstream能够提供清晰的视觉基础,供AI据此进行分析。一些解决方案(例如Oxania)利用专用GPU实时处理Mainstream视频流,将高分辨率与低延迟相结合:这与那些因算力限制而只能使用Substream的解决方案有着重大区别。这也使事件的可追溯性更好,有助于事后分析。
对决策者而言,这意味着切实减少损失、带来更好的顾客体验(干预更精准,干扰更少),并提升安防系统的效能,而无需增加摄像头数量或改动现有基础设施。硬件的选择同样起着决定性作用:了解如何为您的门店选择合适的安防摄像头。
为什么Substream已不足以满足AI检测的需求
随着AI快速发展,并能够识别复杂的手势和人际互动,使用Substream已成为一大技术瓶颈。其低码率会影响所采集数据的质量,导致某些分析无法进行或不够精确。AI视频分析市场也在持续增长,预计到2031年复合年增长率(CAGR)将接近23%,这表明对图像质量的要求在不断提高。
此外,在威胁日益隐蔽的背景下,仅仅识别明显的手势已经不够:往往是那些快速而不易察觉的手势(将商品塞进口袋、打开包装)才预示着真正的风险。这些细微之处在Substream视频流中会消失,从而削弱安保团队的预判能力和响应速度。正如ECR Retail Loss社区所指出的(该社区汇聚了全球400多个零售品牌),未知损耗在全球范围内造成数百亿美元的损失。
因此,选择基于Substream的解决方案,就意味着要承担投资回报有限的风险。相反,对于希望借助技术同时提升安全性和商业表现的门店而言,Mainstream已成为战略基石。
Oxania:服务于系统集成商的Mainstream视频分析
在Oxania,选择Mainstream视频流是我们明确的技术立场。我们的人工智能视频分析解决方案利用专用GPU处理高清视频流,确保在风险手势检测方面具备极高的可靠性,并与现有摄像头实现无缝集成。这一架构专为视频监控与损耗防控领域的系统集成商而设计,确保专业部署并适应现场的各种限制条件。
选择Mainstream分析,您将为团队提供更精准的工具和更有价值的警报。这是兼顾运营效率与技术创新的有力杠杆。
采用Mainstream分析,就是迈入智能视频分析的新时代,在这个时代,数据质量决定一切。
