Forstå de to tilgange: Mainstream og Substream
Videoanalyse i butikker er baseret på datastrømme, der optages af kameraer installeret i butiksmiljøet. Disse strømme kan behandles ved hjælp af to tilgange: *mainstream* og *substream*. Mainstream er den primære videostrøm, typisk i høj opløsning, som giver et optimalt detaljeniveau for avancerede analyser. Substream er derimod en lettere, sekundær strøm, der ofte er komprimeret for at lette behandlingen og begrænse den anvendte båndbredde.
Selvom substream umiddelbart kan virke attraktivt på grund af de lave tekniske krav, viser den hurtigt sine begrænsninger i krævende anvendelsesscenarier, især ved præcis detektion af mistænkelige bevægelser eller adfærd. De subtile detaljer – bevægelser, interaktioner – går ofte tabt i en strøm med lav opløsning. Dette forringer markant præcisionen af AI-modeller, som kræver righoldige og veldefinerede data for at levere pålidelige resultater.
Til sammenligning er mainstream-analyse baseret på billeder i høj kvalitet. Dette muliggør en mere detaljeret aflæsning af bevægelser og kropsholdninger, hvilket er afgørende for detailbutikker, hvor risikoen for svind er høj og ofte forbundet med subtil adfærd.
De operationelle fordele ved Mainstream-analyse 📈
En af de største fordele ved mainstream-behandling er dens evne til at forsyne kunstig intelligens-algoritmer med præcise, konsistente data af høj kvalitet. Dette resulterer i mere pålidelige og anvendelige resultater for sikkerhedsteams og butikschefer. Detektionen af mistænkelige bevægelser – skjulning af genstande, usammenhængende bevægelser, unormale interaktioner – bliver mere relevant, hvilket reducerer falske positiver og forbedrer reaktionstiden i praksis.
I modsætning til substream, som kan generere slørede, pixelerede eller komprimerede billeder, garanterer mainstream et klart visuelt grundlag, som AI'en kan bygge på. Dette giver også bedre sporbarhed af hændelser, hvilket er nyttigt ved interne undersøgelser eller analyser efter en hændelse.
For beslutningstagere betyder dette en konkret reduktion af tab, en bedre kundeoplevelse – da indgreb er mere målrettede og mindre forstyrrende – og en forbedret effektivitet af overvågningssystemerne, uden at det er nødvendigt at øge antallet af kameraer eller ændre den eksisterende infrastruktur.
Hvorfor Substream ikke er tilstrækkelig for den nye generation af AI
I takt med at 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 bitrate kompromitterer kvaliteten af de indsamlede data, hvilket gør visse analyser umulige eller upræcise.
Desuden er det i en kontekst, hvor truslerne bliver mere subtile, ikke længere nok at identificere åbenlys adfærd. Det er ofte de subtile, usædvanlige bevægelser, der gør det muligt at opdage en reel risiko. Disse nuancer forsvinder i substream-strømme, hvilket reducerer sikkerhedsteams' evne til at forudse og reagere.
At vælge en løsning baseret på substream er derfor at løbe risikoen for en investering med begrænset afkast. Omvendt bliver mainstream et strategisk fundament for butikker, der satser på teknologi for at forbedre både deres sikkerhed og deres forretningsmæssige resultater.
Oxania, din teknologiske partner for videoanalyse af høj kvalitet 🚀
Hos Oxania , har vi truffet det klare valg at udnytte det fulde potentiale i mainstream-strømmen. Vores løsninger til videoanalyse med kunstig intelligens er designet til at fungere på high-definition-strømme, hvilket garanterer maksimal pålidelighed i detektionen af mistænkelige bevægelser og en problemfri integration i videoovervågningssystemer. Takket være denne tilgang opnår vores kunder et bedre investeringsafkast og et forstærket sikkerhedsniveau .
Ved at vælge mainstream-analyse sikrer du dine teams mere præcise værktøjer og mere relevante alarmer. Det er et stærkt redskab til at kombinere operationel effektivitet med teknologisk innovation.
At tage mainstream-analyse til sig er at træde ind i en ny æra af intelligent overvågning, hvor datakvalitet gør hele forskellen.
