Kahden lähestymistavan ymmärtäminen: Mainstream ja Substream
Myymälän videoanalyysi perustuu kaupalliseen ympäristöön asennettujen kameroiden tallentamiin datavirtoihin. Näitä virtoja voidaan käsitellä kahdella eri lähestymistavalla: *mainstream* ja *substream*. Mainstream vastaa päävideovirtaa, joka on yleensä korkearesoluutioinen ja tarjoaa optimaalisen yksityiskohtaisuuden edistyneitä analyysejä varten. Substream puolestaan on kevyempi toissijainen virta, joka on usein pakattu keventämään käsittelyä ja rajoittamaan käytettyä kaistanleveyttä.
Vaikka substream saattaa aluksi vaikuttaa houkuttelevalta vähäisten teknisten vaatimustensa vuoksi, se osoittaa nopeasti rajoituksensa vaativissa käyttötapauksissa, erityisesti epäilyttävien eleiden tai käyttäytymisen tarkassa havaitsemisessa. Hienovaraiset yksityiskohdat – liikkeet, vuorovaikutukset – katoavat usein matalaresoluutioisessa virrassa. Tämä heikentää merkittävästi sellaisten tekoälymallien tarkkuutta, jotka tarvitsevat monipuolista ja tarkasti määriteltyä dataa tuottaakseen luotettavia tuloksia.
Vertailun vuoksi mainstream-analyysi perustuu korkealaatuisiin kuviin. Tämä mahdollistaa eleiden ja asentojen tarkemman tulkinnan, mikä on olennaista vähittäiskaupan myymälöille, joissa hävikin riski on suuri ja usein liittyy hienovaraiseen käyttäytymiseen.
Mainstream-analyysin toiminnalliset edut 📈
Yksi mainstream-käsittelyn suurimmista eduista on sen kyky syöttää tekoälyalgoritmeille laadukasta, tarkkaa ja johdonmukaista dataa. Tämä johtaa luotettavampiin ja hyödynnettävämpiin tuloksiin turvallisuustiimeille ja myymäläpäälliköille. Epäilyttävien eleiden – esineiden piilottaminen, epäjohdonmukaiset liikkeet, poikkeavat vuorovaikutukset – havaitseminen muuttuu relevantimmaksi, mikä vähentää vääriä positiivisia hälytyksiä ja parantaa reagointiaikaa kentällä.
Toisin kuin substream, joka voi tuottaa epätarkkoja, pikselöityneitä tai pakattuja kuvia, mainstream takaa selkeän visuaalisen perustan, johon tekoäly voi nojautua. Tämä mahdollistaa myös tapahtumien paremman jäljitettävyyden, mikä on hyödyllistä sisäisissä tutkinnoissa tai tapahtuman jälkeisissä analyyseissä.
Päättäjille tämä tarkoittaa konkreettista hävikin vähenemistä, parempaa asiakaskokemusta – koska toimenpiteet ovat paremmin kohdennettuja ja vähemmän häiritseviä – ja valvontalaitteiden tehostunutta toimintaa ilman tarvetta lisätä kameroiden määrää tai muokata olemassa olevaa infrastruktuuria.
Miksi Substream ei ole riittävä uuden sukupolven tekoälylle
Samalla kun tekoäly kehittyy nopeasti ja pystyy tunnistamaan monimutkaisia eleitä ja ihmisten välistä vuorovaikutusta, substreamin käytöstä tulee merkittävä tekninen rajoite. Sen alhainen bittinopeus heikentää kerätyn datan laatua, mikä tekee tietyistä analyyseistä mahdottomia tai epätarkkoja.
Lisäksi tilanteessa, jossa uhat muuttuvat hienovaraisemmiksi, ei enää riitä, että tunnistetaan ilmeinen käyttäytyminen. Usein juuri hienovaraiset, epätavalliset eleet mahdollistavat todellisen riskin havaitsemisen. Nämä vivahteet katoavat substream-virroissa, mikä heikentää turvallisuustiimien ennakointikykyä ja reaktiivisuutta.
Substreamiin perustuvan ratkaisun valitseminen tarkoittaa siis riskin ottamista sijoituksesta, jonka tuotto on rajallinen. Sitä vastoin mainstreamista tulee strateginen perusta myymälöille, jotka panostavat teknologiaan parantaakseen sekä turvallisuuttaan että kaupallista suorituskykyään.
Oxania, teknologiapartnerisi laadukkaaseen videoanalyysiin 🚀
Meillä Oxania lla, olemme tehneet selvän valinnan hyödyntää mainstream-virran koko potentiaalia. Tekoälyyn perustuvat videoanalyysiratkaisumme on suunniteltu toimimaan korkearesoluutioisilla virroilla, mikä takaa maksimaalisen luotettavuuden epäilyttävien eleiden havaitsemisessa ja saumattoman integraation videovalvontajärjestelmiin. Tämän lähestymistavan ansiosta asiakkaamme hyötyvät paremmasta sijoitetun pääoman tuotosta ja vahvistetusta turvallisuustasosta .
Valitsemalla mainstream-analyysin varmistat tiimeillesi tarkemmat työkalut ja relevantimmat hälytykset. Se on voimakas vipuvarsi, jolla yhdistetään toiminnallinen tehokkuus ja teknologinen innovaatio.
Mainstream-analyysin käyttöönotto on siirtymistä älykkään valvonnan uuteen aikakauteen, jossa datan laatu on ratkaisevaa.
