2つのアプローチを理解する：メインストリームとサブストリーム
店舗でのビデオ分析は、商業環境に設置されたカメラによってキャプチャされたデータストリームに基づいています。これらのストリームは、*メインストリーム*と*サブストリーム*という2つのアプローチで処理できます。メインストリームは、通常は高解像度の主要なビデオストリームであり、高度な分析に最適な詳細レベルを提供します。一方、サブストリームは、処理を軽量化し、使用帯域幅を制限するためにしばしば圧縮される、より軽量なセカンダリストリームです。
サブストリームは、その低い技術要件から一見魅力的に見えるかもしれませんが、特に不審なジェスチャーや行動の正確な検出など、要求の厳しいユースケースではすぐに限界が露呈します。動きやインタラクションといった微妙なディテールは、低解像度のストリームではしばしば失われます。これは、信頼性の高い結果を提供するためにリッチで明確に定義されたデータを必要とするAIモデルの精度を著しく損ないます。
対照的に、メインストリーム分析は高忠実度の画像に基づいています。これにより、ジェスチャーや姿勢をより細かく読み取ることが可能になり、棚卸減耗のリスクが高く、それがしばしば微妙な行動に関連している小売店にとって不可欠です。
メインストリーム分析の運用上の利点 📈
メインストリーム処理の主な利点の1つは、人工知能アルゴリズムに高品質で正確かつ一貫性のあるデータを提供できる能力にあります。これにより、セキュリティチームや店舗責任者にとって、より信頼性が高く実用的な結果が得られます。不審なジェスチャー（物品の隠蔽、不自然な動き、異常なインタラクション）の検出がより的確になり、誤検知を減らし、現場での対応時間を短縮します。
ぼやけたり、ピクセル化されたり、圧縮されたりした画像を生成する可能性があるサブストリームとは異なり、メインストリームはAIが依拠できる明確な視覚的基盤を保証します。これにより、イベントのトレーサビリティも向上し、内部調査やインシデント後の分析に役立ちます。
意思決定者にとって、これは具体的な損失の削減、より良い顧客体験（介入がより的を絞り、邪魔にならないため）、そしてカメラの台数を増やしたり既存のインフラを変更したりすることなく、監視システムの効率を強化することを意味します。
次世代AIに対してサブストリームが力不足な理由
AIが急速に進歩し、複雑なジェスチャーや人間のインタラクションを認識できるようになるにつれて、サブストリームの使用は大きな技術的制約となります。その低いデータレートは収集されるデータの品質を損ない、一部の分析を不可能または不正確にします。
さらに、脅威がより巧妙化する状況では、明らかな行動を特定するだけではもはや十分ではありません。真のリスクを検出できるのは、多くの場合、微妙なジェスチャーや異常な動きです。これらのニュアンスはサブストリームでは失われ、セキュリティチームの予測能力と対応力を低下させます。
したがって、サブストリームに基づくソリューションを選択することは、リターンが限定的な投資のリスクを負うことです。対照的に、メインストリームは、セキュリティと商業的パフォーマンスの両方を向上させるためにテクノロジーを活用する店舗にとって、戦略的な基盤となります。
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