Mainstream und Substream: die beiden Videostreams verstehen

Die Videoanalyse im Geschäft basiert auf Datenströmen, die von Kameras in der Verkaufsumgebung erfasst werden. Diese Streams können auf zwei Arten verarbeitet werden: Mainstream und Substream. Der Mainstream ist der primäre Videostream, in der Regel in hoher Auflösung (1080p, 4K oder mehr), und bietet ein optimales Detailniveau für fortgeschrittene Analysen. Der Substream hingegen ist ein leichterer Sekundärstream, der häufig komprimiert wird, um die Verarbeitung zu entlasten und die genutzte Bandbreite zu begrenzen.

Auch wenn der Substream aufgrund seiner geringen technischen Anforderungen auf den ersten Blick attraktiv erscheinen mag, stößt er bei anspruchsvollen Anwendungsfällen schnell an Grenzen, insbesondere bei der präzisen Erkennung von Risikogesten. Subtile Details (Handbewegungen, Interaktionen mit Produkten) gehen in einem Stream mit niedriger Auflösung oft verloren. Das beeinträchtigt die Genauigkeit von KI-Modellen erheblich, die reichhaltige und klar definierte Daten benötigen, um verlässliche Ergebnisse zu liefern.

Im Vergleich dazu stützt sich die Mainstream-Analyse auf hochwertige Bilder. Das ermöglicht ein feineres Erkennen von Gesten und Körperhaltungen, was für den Einzelhandel entscheidend ist, da die Risiken unbekannter Inventurdifferenzen hoch sind und oft mit subtilen Gesten zusammenhängen. Laut dem Bericht 2025 der NRF (National Retail Federation) haben Ladendiebstähle im Jahresvergleich um 18 % zugenommen, wodurch die Erkennungsgenauigkeit wichtiger ist denn je.

Die operativen Vorteile der hochauflösenden Videoanalyse

Einer der größten Vorteile der Mainstream-Verarbeitung liegt darin, dass sie die Algorithmen der künstlichen Intelligenz mit hochwertigen, präzisen und konsistenten Daten versorgen kann. Das führt zu verlässlicheren und besser nutzbaren Ergebnissen für Sicherheitsteams und Marktleiter. Die Erkennung von Risikogesten (Verstecken von Artikeln, Öffnen von Verpackungen, Verzehr in der Abteilung) wird treffsicherer, reduziert Fehlalarme und verbessert die Reaktionszeit vor Ort.

Im Gegensatz zum Substream, der unscharfe, verpixelte oder komprimierte Bilder erzeugen kann, garantiert der Mainstream eine klare visuelle Grundlage, auf die sich die KI stützen kann. Manche Lösungen, wie die von Oxania, nutzen dedizierte GPUs, um den Mainstream in Echtzeit zu verarbeiten, und verbinden so hohe Auflösung mit geringer Latenz: ein wesentlicher Unterschied zu Lösungen, die sich aufgrund begrenzter Rechenleistung auf den Substream beschränken. Das ermöglicht außerdem eine bessere Nachverfolgbarkeit von Ereignissen, nützlich für Analysen nach einem Vorfall.

Für Entscheidungsträger bedeutet das eine konkrete Verringerung der Verluste, ein besseres Kundenerlebnis (die Eingriffe sind präziser und weniger störend) und eine höhere Wirksamkeit der Sicherheitsmaßnahmen, ohne die Anzahl der Kameras erhöhen oder die bestehende Infrastruktur ändern zu müssen. Auch die Wahl der Hardware spielt eine entscheidende Rolle: Erfahren Sie, wie Sie die richtige Sicherheitskamera für Ihr Geschäft auswählen.

Warum der Substream für die KI-Erkennung nicht mehr ausreicht

Während die KI rasch Fortschritte macht und komplexe Gesten sowie menschliche Interaktionen erkennen kann, wird die Nutzung des Substreams zu einer erheblichen technischen Grenze. Seine geringe Datenrate beeinträchtigt die Qualität der erfassten Daten und macht manche Analysen unmöglich oder ungenau. Der Markt für KI-Videoanalyse verzeichnet zudem ein stetiges Wachstum, mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von fast 23 % bis 2031, ein Zeichen dafür, dass die Anforderungen an die Bildqualität stetig steigen.

Hinzu kommt: In einem Umfeld, in dem die Bedrohungen subtiler werden, reicht es nicht mehr aus, offensichtliche Gesten zu erkennen. Oft sind es schnelle, unauffällige Gesten (ein in die Tasche gesteckter Artikel, eine geöffnete Verpackung), die ein reales Risiko anzeigen. Diese Nuancen verschwinden in Substream-Streams, wodurch die Fähigkeit zur Vorausschau und die Reaktionsfähigkeit der Sicherheitsteams sinken. Wie die Community ECR Retail Loss, die mehr als 400 Handelsunternehmen weltweit vereint, betont, stellen unbekannte Inventurdifferenzen weltweit ein Problem von mehreren zehn Milliarden Dollar dar.

Sich für eine Lösung auf Basis des Substreams zu entscheiden, bedeutet daher, das Risiko einer Investition mit begrenztem Ertrag einzugehen. Der Mainstream hingegen wird zu einem strategischen Fundament für Geschäfte, die auf Technologie setzen, um sowohl ihre Sicherheit als auch ihre kommerzielle Leistung zu verbessern.

Oxania: Mainstream-Videoanalyse im Dienst der Systemintegratoren

Bei Oxania ist die Wahl des Mainstream-Streams eine bewusste technologische Entscheidung. Unsere Lösungen zur Videoanalyse mit künstlicher Intelligenz nutzen hochauflösende Streams, die von dedizierten GPUs verarbeitet werden, und gewährleisten so eine maximale Zuverlässigkeit bei der Erkennung von Risikogesten sowie eine nahtlose Integration in bestehende Kameras. Diese Architektur, konzipiert für Integratoren für Videoüberwachung und Verlustprävention, gewährleistet einen professionellen Rollout, der auf die Anforderungen vor Ort abgestimmt ist.

Mit der Wahl der Mainstream-Analyse stellen Sie Ihren Teams präzisere Werkzeuge und relevantere Alarme zur Verfügung. Das ist ein starker Hebel, um operative Effizienz und technologische Innovation zu verbinden.

Die Mainstream-Analyse einzuführen bedeutet, in eine neue Ära der intelligenten Videoanalyse einzutreten, in der die Datenqualität den entscheidenden Unterschied macht.