Mainstream og substream: forstå de to videostreams

Videoanalyse i butikken er baseret på datastreams, der opfanges af kameraer installeret i handelsmiljøet. Disse streams kan behandles på to måder: mainstream og substream. Mainstream er den primære videostream, typisk i høj opløsning (1080p, 4K eller mere), som giver en optimal detaljegrad til avancerede analyser. Substream er derimod en lettere sekundær stream, ofte komprimeret for at lette behandlingen og begrænse den anvendte båndbredde.

Selv om substream kan virke attraktiv ved første øjekast på grund af de lave tekniske krav, når den hurtigt sine grænser i krævende anvendelser, især ved præcis detektering af risikofyldte bevægelser. De subtile detaljer (håndbevægelser, interaktioner med produkterne) går ofte tabt i en stream med lav opløsning. Det forringer i høj grad præcisionen i AI-modeller, der kræver righoldige og veldefinerede data for at levere pålidelige resultater.

Til sammenligning bygger mainstream-analyse på billeder i høj kvalitet. Det giver mulighed for en mere detaljeret aflæsning af bevægelser og kropsholdninger, hvilket er afgørende for detailhandlen, hvor risikoen for ukendt svind er høj og ofte hænger sammen med subtile bevægelser. Ifølge NRF's (National Retail Federation) rapport fra 2025 er antallet af butikstyverier steget med 18 % fra år til år, hvilket gør præcis detektering mere kritisk end nogensinde.

De operationelle fordele ved videoanalyse i høj opløsning

En af de største styrker ved mainstream-behandling er, at den kan forsyne kunstig intelligens-algoritmerne med data af høj kvalitet, der er præcise og konsistente. Det giver mere pålidelige og anvendelige resultater for sikkerhedsteams og butikschefer. Detekteringen af risikofyldte bevægelser (skjulning af varer, åbning af emballage, indtagelse af varer i gangen) bliver mere relevant, hvilket reducerer antallet af falske positive og forbedrer reaktionstiden i butikken.

I modsætning til substream, der kan give uskarpe, pixelerede eller komprimerede billeder, sikrer mainstream et klart visuelt grundlag, som AI'en kan bygge på. Visse løsninger, som Oxanias, udnytter dedikerede GPU'er til at behandle mainstream-streamen i realtid og kombinerer dermed høj opløsning med lav latenstid: en afgørende forskel i forhold til løsninger, der er begrænset til substream på grund af manglende regnekraft. Det giver også bedre sporbarhed af hændelser, hvilket er nyttigt ved analyser efter en hændelse.

For beslutningstagerne betyder det en konkret reduktion af tab, en bedre kundeoplevelse (indgrebene er mere præcise og mindre påtrængende) og en styrket effektivitet af sikkerhedsløsningerne, uden at der er behov for at øge antallet af kameraer eller ændre den eksisterende infrastruktur. Valget af udstyr spiller også en afgørende rolle: find ud af hvordan du vælger det rette overvågningskamera til din butik.

Hvorfor substream ikke længere er nok til AI-detektering

Efterhånden som AI udvikler sig hurtigt og bliver i stand til at genkende komplekse bevægelser og menneskelige interaktioner, bliver brugen af substream en stor teknisk begrænsning. Den lave datahastighed forringer kvaliteten af de indsamlede data og gør visse analyser umulige eller upræcise. Markedet for AI-videoanalyse oplever i øvrigt en støt vækst med en forventet sammensat årlig vækstrate (CAGR) på næsten 23 % frem mod 2031, et tegn på, at kravene til billedkvalitet hele tiden stiger.

Desuden, i en kontekst hvor truslerne bliver mere subtile, er det ikke længere nok at identificere de åbenlyse bevægelser: det er ofte hurtige og diskrete bevægelser (en vare, der glider ned i en lomme, en åbnet emballage), som signalerer en reel risiko. Disse nuancer forsvinder i substream-streams, hvilket reducerer sikkerhedsteamenes evne til at foregribe og reagere. Som ECR Retail Loss-fællesskabet, der samler mere end 400 kæder verden over, understreger, udgør ukendt svind en udfordring på flere titusinder af milliarder dollars globalt.

At vælge en løsning baseret på substream er derfor at løbe risikoen for en investering med begrænset afkast. Omvendt er mainstream et strategisk fundament for butikker, der satser på teknologi for at forbedre både deres sikkerhed og deres forretningsmæssige præstation.

Oxania: mainstream-videoanalyse i integratorernes tjeneste

Hos Oxania er valget af mainstream-streamen et bevidst teknologisk standpunkt. Vores videoanalyseløsninger baseret på kunstig intelligens udnytter højopløselige streams behandlet af dedikerede GPU'er, hvilket sikrer en maksimal pålidelighed i detekteringen af risikofyldte bevægelser og en problemfri integration med eksisterende kameraer. Denne arkitektur, udviklet til integratorer inden for videoovervågning og tabsforebyggelse, sikrer en professionel installation, der er tilpasset de praktiske forhold.

Ved at vælge mainstream-analyse giver du dine teams mere præcise værktøjer og mere relevante alarmer. Det er et stærkt løftestang til at forene operationel effektivitet og teknologisk innovation.

At vælge mainstream-analyse er at træde ind i en ny æra inden for intelligent videoanalyse, hvor datakvaliteten gør hele forskellen.