Die beiden Ansätze verstehen: Mainstream und Substream
Die Videoanalyse im Einzelhandel basiert auf Datenströmen, die von in der Geschäftsumgebung installierten Kameras erfasst werden. Diese Streams können nach zwei Ansätzen verarbeitet werden: *Mainstream* und *Substream*. Der Mainstream entspricht dem Hauptvideostream, in der Regel in hoher Auflösung, der einen optimalen Detailgrad für fortgeschrittene Analysen bietet. Der Substream hingegen ist ein leichterer, sekundärer Stream, der oft komprimiert wird, um die Verarbeitung zu erleichtern 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, insbesondere bei der präzisen Erkennung verdächtiger Gesten oder Verhaltensweisen, schnell an seine Grenzen. Feine Details – Bewegungen, Interaktionen – gehen in einem niedrig aufgelösten Stream oft verloren. Dies beeinträchtigt erheblich die Genauigkeit von KI-Modellen, die reichhaltige und gut definierte Daten benötigen, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern.
Im Vergleich dazu stützt sich die Mainstream-Analyse auf hochauflösende Bilder. Dies ermöglicht eine genauere Interpretation von Gesten und Haltungen, was für den Einzelhandel unerlässlich ist, wo das Risiko von Inventurdifferenzen hoch ist und oft mit subtilem Verhalten zusammenhängt.
Die betrieblichen Vorteile der Mainstream-Analyse 📈
Einer der Hauptvorteile der Mainstream-Verarbeitung liegt in ihrer Fähigkeit, Algorithmen der künstlichen Intelligenz mit hochwertigen, präzisen und konsistenten Daten zu versorgen. Dies führt zu zuverlässigeren und verwertbareren Ergebnissen für Sicherheitsteams und Filialleiter. Die Erkennung verdächtiger Gesten – das Verstecken von Gegenständen, inkohärente Bewegungen, anormale Interaktionen – wird relevanter, wodurch Falsch-Positive reduziert und die Reaktionszeit vor Ort verbessert werden.
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. Dies ermöglicht auch eine bessere Rückverfolgbarkeit von Ereignissen, was bei internen Ermittlungen oder Analysen nach einem Vorfall nützlich ist.
Für Entscheidungsträger bedeutet dies eine konkrete Reduzierung von Verlusten, ein besseres Kundenerlebnis – da die Eingriffe gezielter und weniger aufdringlich sind – und eine gesteigerte Effizienz der Überwachungssysteme, ohne dass die Anzahl der Kameras erhöht oder die bestehende Infrastruktur geändert werden muss.
Warum der Substream für die KI der neuen Generation nicht ausreicht
Da die KI schnell voranschreitet und in der Lage ist, komplexe Gesten und menschliche Interaktionen zu erkennen, wird die Verwendung des Substreams zu einer erheblichen technischen Einschränkung. Seine geringe Datenrate beeinträchtigt die Qualität der gesammelten Daten, wodurch einige Analysen unmöglich oder ungenau werden.
Zudem reicht es in einem Kontext, in dem die Bedrohungen subtiler werden, nicht mehr aus, nur offensichtliches Verhalten zu identifizieren. Oft sind es die subtilen, ungewöhnlichen Gesten, die es ermöglichen, ein echtes Risiko zu erkennen. Diese Nuancen gehen in Substream-Flüssen verloren, was die Antizipationsfähigkeit und die Reaktionsschnelligkeit der Sicherheitsteams verringert.
Sich für eine auf dem Substream basierende Lösung zu entscheiden, bedeutet also, das Risiko einer Investition mit begrenzter Rendite einzugehen. Im Gegensatz dazu wird der Mainstream zu einer strategischen Grundlage für Geschäfte, die auf Technologie setzen, um sowohl ihre Sicherheit als auch ihre Geschäftsleistung zu verbessern.
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Indem Sie sich für eine Mainstream-Analyse entscheiden, stellen Sie Ihren Teams präzisere Werkzeuge und relevantere Warnmeldungen zur Verfügung. Dies ist ein starker Hebel, um betriebliche Effizienz und technologische Innovation zu verbinden.
Die Einführung der Mainstream-Analyse bedeutet den Eintritt in eine neue Ära der intelligenten Überwachung, in der die Datenqualität den entscheidenden Unterschied macht.
