Mainstream og substream: forståelse af de to videostrømme

Videoanalyse i butikker er baseret på datastrømme, der opfanges af kameraer installeret i det kommercielle miljø. Disse strømme kan behandles efter to metoder: mainstream og substream. Mainstream svarer til den primære videostrøm, som normalt er i høj definition (1080p, 4K eller mere), og som giver et optimalt detaljeniveau til avancerede analyser. Substream er derimod en lettere sekundær strøm, som ofte er komprimeret for at reducere behandlingen og begrænse den anvendte bandbredde.

Selvom substream kan virke attraktiv ved første øjekast på grund af sine lave tekniske krav, viser den hurtigt sine begrænsninger i krævende anvendelsesscenarier, især ved præcis detektion af mistænkelige bevægelser eller unormal adfærd. Subtile detaljer, håndbevægelser, interaktioner med produkter, går ofte tabt i et lavopløsningsflow. Dette skader markant præcisionen af AI-modeller, der kræver rige og veldefinerede data for at levere pålidelige resultater.

I sammenligning bygger mainstream-analyse på billeder i høj kvalitet. Dette giver en mere præcis aflæsning af bevægelser og kropsholdninger, hvilket er afgørende for detailhandlere, hvor risikoen for svind er høj og ofte forbundet med subtile handlinger. Ifølge NRF's (National Retail Federation) rapport fra 2025 er antallet af butikstyverier steget med 18 % år for år, hvilket gør præcis registrering mere kritisk end nogensinde.

De operationelle fordele ved videoanalyse i høj opløsning 📈

En af de største fordele ved mainstream-behandling er dens evne til at forsyne AI-algoritmer med data af høj kvalitet, præcise og konsistente. Dette resulterer i mere pålidelige og brugbare resultater for sikkerhedsteams og butikschefer. Registrering af mistænkelige bevægelser, skjulte objekter, inkonsekvente bevægelser, unormale interaktioner, bliver mere relevant, hvilket reducerer falske positiver og forbedrer reaktionstiden i felten.

I modsætning til substream, som kan generere uklare, pixelerede eller komprimerede billeder, garanterer mainstream et klart visuelt grundlag, som AI kan bygge på. Nogle løsninger, som Oxanias, bruger dedikerede GPU'er til at behandle mainstream-strømmen i realtid, hvilket kombinerer høj opløsning og lav latenstid – en væsentlig forskel fra løsninger, der er begrænset til substream på grund af beregningskraft. Dette giver også bedre sporbarhed af begivenheder, nyttigt ved interne undersøgelser eller efterfølgende analyser.

For beslutningstagere betyder dette en konkret reduktion af tab, en bedre kundeoplevelse, da indgreb er mere målrettede og mindre indgribende, samt en styrket effektivitet af overvågningssystemerne uden behov for at øge antallet af kameraer eller ændre den eksisterende infrastruktur. Valget af udstyr spiller også en afgørende rolle: find ud af hvordan man vælger det rigtige overvågningskamera til sin butik.

Hvorfor substream ikke længere er nok til AI-registrering

Mens AI hurtigt udvikler sig og bliver i stand til at genkende komplekse bevægelser og menneskelige interaktioner, bliver brugen af substream en væsentlig teknisk begrænsning. Den lave bitrate kompromitterer kvaliteten af de indsamlede data, hvilket gør visse analyser umulige eller upræcise. Markedet for AI-videoanalyse oplever da også en støt vækst, med en forventet årlig vækstrate (CAGR) på næsten 23 % frem til 2031, hvilket viser, at kravene til billedkvalitet fortsætter med at stige.

Desuden, i en kontekst hvor truslerne bliver mere subtile, er det ikke længere nok at identificere åbenlyse handlinger. Det er ofte de usædvanlige bevægelser, mikro-bevægelserne, der gør det muligt at opdage en reel risiko. Disse nuancer forsvinder i substream-strømme, hvilket reducerer sikkerhedsteams evne til at forudse og reagere. Som ECR Retail Loss-fællesskabet, der samler mere end 400 globale kæder, påpeger, udgør svind et problem på flere titusinder af milliarder dollars globalt.

At vælge en løsning baseret på substream betyder derfor at tage risikoen for en investering med begrænset udbytte. Omvendt bliver mainstream et strategisk fundament for butikker, der satser på teknologi for at forbedre både deres sikkerhed og kommercielle performance.

Oxania: mainstream-videoanalyse til gavn for integratorer 🚀

Hos Oxania er valget af mainstream-strømmen et bevidst teknologisk standpunkt. Vores AI-videoanalyseløsninger anvender højdefinitionsstrømme behandlet af dedikerede GPU'er, hvilket garanterer maksimal pålidelighed i registreringen af mistænkelige bevægelser og en gnidningsfri integration i eksisterende videoovervågningssystemer. Denne arkitektur, designet til integratorer inden for videoovervågning og loss prevention, sikrer en professionel implementering, der er tilpasset forholdene i felten.

Ved at vælge mainstream-analyse sikrer du dine teams mere præcise værktøjer og mere relevante advarsler. Det er en stærk løftestang til at forene operationel effektivitet og teknologisk innovation.

At tage mainstream-analyse til sig betyder at træde ind i en ny æra af intelligent overvågning, hvor datakvaliteten gør hele forskellen.