Capire i due approcci: Mainstream e Substream
L'analisi video nei punti vendita si basa su flussi di dati acquisiti da telecamere installate nell'ambiente commerciale. Questi flussi possono essere elaborati secondo due approcci: *mainstream* e *substream*. Il mainstream corrisponde al flusso video principale, di solito in alta definizione, che offre un livello di dettaglio ottimale per le analisi avanzate. Il substream, invece, è un flusso secondario più leggero, spesso compresso per alleggerire l'elaborazione e limitare la larghezza di banda utilizzata.
Sebbene il substream possa sembrare interessante a prima vista per i suoi bassi requisiti tecnici, mostra rapidamente i suoi limiti nei casi d'uso più esigenti, in particolare nel rilevamento preciso di gesti o comportamenti sospetti. I dettagli più sottili – movimenti, interazioni – vengono spesso persi in un flusso a bassa risoluzione. Ciò compromette notevolmente la precisione dei modelli di IA, che necessitano di dati ricchi e ben definiti per fornire risultati affidabili.
Al contrario, l'analisi mainstream si basa su immagini ad alta fedeltà. Questo permette una lettura più fine di gesti e posture, essenziale per i negozi al dettaglio, dove i rischi di differenze inventariali sono elevati e spesso legati a comportamenti sottili.
I vantaggi operativi dell'analisi Mainstream 📈
Uno dei principali punti di forza dell'elaborazione in mainstream risiede nella sua capacità di alimentare gli algoritmi di intelligenza artificiale con dati di qualità, precisi e coerenti. Ciò si traduce in risultati più affidabili e utilizzabili per i team di sicurezza e i responsabili dei punti vendita. Il rilevamento di gesti sospetti – occultamento di oggetti, movimenti incoerenti, interazioni anomale – diventa più pertinente, riducendo i falsi positivi e migliorando i tempi di reazione sul campo.
A differenza del substream, che può generare immagini sfocate, pixellate o compresse, il mainstream garantisce una base visiva chiara su cui l'IA può fare affidamento. Questo permette anche una migliore tracciabilità degli eventi, utile in caso di indagini interne o di analisi post-incidente.
Per i decisori, questo significa una riduzione concreta delle perdite, una migliore esperienza per il cliente – poiché gli interventi sono più mirati e meno invasivi – e un'efficacia potenziata dei sistemi di sorveglianza, senza la necessità di aumentare il numero di telecamere o di modificare l'infrastruttura esistente.
Perché il Substream non è all'altezza per l'IA di nuova generazione
Mentre l'IA progredisce rapidamente e diventa capace di riconoscere gesti complessi e interazioni umane, il ricorso al substream diventa un limite tecnico fondamentale. Il suo basso bitrate compromette la qualità dei dati raccolti, rendendo alcune analisi impossibili o imprecise.
Inoltre, in un contesto in cui le minacce diventano più difficili da individuare, non è più sufficiente identificare i comportamenti evidenti. Sono spesso i gesti sottili, i gesti insoliti a permettere di rilevare un rischio reale. Queste sfumature scompaiono nei flussi substream, riducendo così la capacità di anticipazione e la reattività dei team di sicurezza.
Optare per una soluzione basata sul substream significa quindi correre il rischio di un investimento a rendimento limitato. Al contrario, il mainstream diventa una base strategica per i negozi che puntano sulla tecnologia per migliorare sia la loro sicurezza sia le loro performance commerciali.
Oxania, il vostro partner tecnologico per un'analisi video di alta qualità 🚀
In Oxania , abbiamo fatto la scelta chiara di sfruttare tutto il potenziale del flusso mainstream. Le nostre soluzioni di analisi video tramite intelligenza artificiale sono progettate per funzionare su flussi ad alta definizione, garantendo un' affidabilità massima nel rilevamento di gesti sospetti e un' integrazione fluida nei sistemi di videosorveglianza. Grazie a questo approccio, i nostri clienti beneficiano di un miglior ritorno sull'investimento e di un livello di sicurezza rafforzato .
Scegliendo un'analisi mainstream, garantite ai vostri team strumenti più precisi e avvisi più pertinenti. È una leva potente per coniugare efficienza operativa e innovazione tecnologica.
Adottare l'analisi mainstream significa entrare in una nuova era della sorveglianza intelligente, dove la qualità del dato fa tutta la differenza.
