두 가지 접근 방식의 이해: 메인스트림과 서브스트림
매장 내 비디오 분석은 상업 환경에 설치된 카메라가 포착한 데이터 스트림에 기반합니다. 이 스트림은 *메인스트림*과 *서브스트림*이라는 두 가지 접근 방식으로 처리될 수 있습니다. 메인스트림은 일반적으로 고화질의 주 비디오 스트림으로, 고급 분석에 최적화된 수준의 디테일을 제공합니다. 반면 서브스트림은 처리 부담을 줄이고 사용 대역폭을 제한하기 위해 종종 압축되는 더 가벼운 보조 스트림입니다.
서브스트림은 낮은 기술적 요구 사항 때문에 언뜻 매력적으로 보일 수 있지만, 특히 의심스러운 제스처나 행동의 정밀 감지와 같이 까다로운 사용 사례에서는 금방 한계를 드러냅니다. 미묘한 디테일(움직임, 상호작용)은 저해상도 스트림에서 종종 손실됩니다. 이는 신뢰할 수 있는 결과를 제공하기 위해 풍부하고 명확하게 정의된 데이터를 필요로 하는 AI 모델의 정확도를 심각하게 저해합니다.
이에 비해 메인스트림 분석은 고화질 이미지에 의존합니다. 이를 통해 제스처와 자세를 더 세밀하게 판독할 수 있으며, 이는 재고 손실 위험이 높고 종종 미묘한 행동과 관련된 소매점에 필수적입니다.
메인스트림 분석의 운영상 이점 📈
메인스트림 처리의 주요 강점 중 하나는 인공지능 알고리즘에 고품질의 정확하고 일관된 데이터를 공급하는 능력에 있습니다. 이는 보안팀과 매장 관리자에게 더 신뢰할 수 있고 실행 가능한 결과로 이어집니다. 물건 숨기기, 일관성 없는 움직임, 비정상적인 상호작용과 같은 의심스러운 제스처 감지가 더욱 정확해져, 오탐지를 줄이고 현장 반응 시간을 개선합니다.
흐릿하거나, 픽셀화되거나, 압축된 이미지를 생성할 수 있는 서브스트림과 달리, 메인스트림은 AI가 의존할 수 있는 선명한 시각적 기반을 보장합니다. 이는 또한 내부 조사나 사고 후 분석 시 유용한 이벤트 추적성을 향상시킵니다.
의사 결정권자에게 이는 손실의 실질적인 감소, 더 나은 고객 경험(개입이 더 정확하게 타겟팅되고 덜 방해적이므로), 그리고 카메라 수를 늘리거나 기존 인프라를 수정할 필요 없이 감시 장치의 효율성 강화를 의미합니다.
왜 서브스트림은 차세대 AI에 적합하지 않은가
AI가 빠르게 발전하여 복잡한 제스처와 인간의 상호작용을 인식할 수 있게 되면서, 서브스트림의 사용은 주요한 기술적 한계가 됩니다. 낮은 비트레이트는 수집된 데이터의 품질을 저하시켜 일부 분석을 불가능하게 하거나 부정확하게 만듭니다.
또한, 위협이 더욱 미묘해지는 상황에서는 명백한 행동을 식별하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 실제 위험을 감지하게 해주는 것은 종종 미묘한 제스처, 비정상적인 제스처입니다. 이러한 미묘한 차이는 서브스트림에서 사라져 보안팀의 예측 능력과 대응력을 감소시킵니다.
따라서 서브스트림 기반 솔루션을 선택하는 것은 제한된 수익률의 투자를 감수하는 것을 의미합니다. 반대로, 메인스트림은 보안과 상업적 성과를 모두 향상시키기 위해 기술에 투자하는 매장에게 전략적 기반이 됩니다.
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