Waarom de analyse van de mainstream essentieel is voor een kwalitatieve videoanalyse

Une image comparative montrant la différence de qualité vidéo entre le "Substream" (flux secondaire), qui est pixélisé et de basse résolution, et le "Mainstream" (flux principal), qui est net et en haute résolution. La scène se déroule dans une allée de supermarché.
Une image comparative montrant la différence de qualité vidéo entre le "Substream" (flux secondaire), qui est pixélisé et de basse résolution, et le "Mainstream" (flux principal), qui est net et en haute résolution. La scène se déroule dans une allée de supermarché.

Inhoudsopgave

De twee benaderingen begrijpen: Mainstream en Substream

Videoanalyse in winkels is gebaseerd op datastreams die worden vastgelegd door camera's in de commerciële omgeving. Deze streams kunnen volgens twee benaderingen worden verwerkt: *mainstream* en *substream*. De mainstream is de primaire videostream, meestal in hoge definitie, die een optimaal detailniveau biedt voor geavanceerde analyses. De substream daarentegen is een lichtere, secundaire stream, vaak gecomprimeerd om de verwerking te verlichten en de gebruikte bandbreedte te beperken.

Hoewel de substream op het eerste gezicht aantrekkelijk lijkt vanwege de lage technische vereisten, vertoont deze al snel beperkingen in veeleisende gebruiksscenario's, met name bij de nauwkeurige detectie van verdachte gebaren of gedragingen. De subtiele details – bewegingen, interacties – gaan vaak verloren in een stream met lage resolutie. Dit schaadt de nauwkeurigheid van AI-modellen aanzienlijk, die rijke en goed gedefinieerde data nodig hebben om betrouwbare resultaten te leveren.

Ter vergelijking, mainstream-analyse maakt gebruik van beelden met een hoge getrouwheid. Dit maakt een fijnere interpretatie van gebaren en houdingen mogelijk, wat essentieel is voor de detailhandel, waar de risico's op derving hoog zijn en vaak verband houden met subtiel gedrag.

De operationele voordelen van Mainstream-analyse 📈

Een van de grootste voordelen van mainstream-verwerking ligt in het vermogen om algoritmes voor kunstmatige intelligentie te voeden met kwalitatieve, nauwkeurige en coherente data. Dit vertaalt zich in betrouwbaardere en bruikbare resultaten voor beveiligingsteams en winkelmanagers. De detectie van verdachte gebaren – het verbergen van objecten, onsamenhangende bewegingen, abnormale interacties – wordt relevanter, waardoor het aantal valse positieven wordt verminderd en de reactietijd in de praktijk wordt verbeterd.

In tegenstelling tot de substream, die wazige, gepixelde of gecomprimeerde beelden kan genereren, garandeert de mainstream een duidelijke visuele basis waarop de AI kan vertrouwen. Dit maakt ook een betere traceerbaarheid van gebeurtenissen mogelijk, wat nuttig is bij intern onderzoek of analyses na een incident.

Voor besluitvormers betekent dit een concrete vermindering van verliezen, een betere klantervaring – omdat interventies gerichter en minder ingrijpend zijn – en een verhoogde efficiëntie van de bewakingssystemen, zonder het aantal camera's te hoeven verhogen of de bestaande infrastructuur aan te passen.

Waarom de Substream niet voldoet voor de nieuwe generatie AI

Terwijl AI snel vordert en in staat wordt om complexe gebaren en menselijke interacties te herkennen, wordt het gebruik van de substream een grote technische beperking. De lage doorvoersnelheid brengt de kwaliteit van de verzamelde data in gevaar, waardoor sommige analyses onmogelijk of onnauwkeurig worden.

Bovendien, in een context waar bedreigingen subtieler worden, is het niet langer voldoende om alleen duidelijke gedragingen te identificeren. Het zijn vaak de subtiele, ongebruikelijke gebaren die het mogelijk maken een reëel risico te detecteren. Deze nuances verdwijnen in substream-fluxen, wat het anticipatievermogen en de reactiesnelheid van beveiligingsteams vermindert.

Kiezen voor een oplossing op basis van de substream betekent dus het risico nemen van een investering met een beperkt rendement. Omgekeerd wordt de mainstream een strategische basis voor winkels die inzetten op technologie om zowel hun beveiliging als hun commerciële prestaties te verbeteren.

Oxania, uw technologische partner voor hoogwaardige videoanalyse 🚀

Bij Oxania , hebben we de duidelijke keuze gemaakt om het volledige potentieel van de mainstream-flux te benutten. Onze oplossingen voor videoanalyse met kunstmatige intelligentie zijn ontworpen om te werken met high-definition streams en garanderen een maximale betrouwbaarheid bij de detectie van verdachte gebaren en een naadloze integratie in videobewakingssystemen. Dankzij deze aanpak profiteren onze klanten van een betere return on investment en een verhoogd veiligheidsniveau .

Door te kiezen voor mainstream-analyse, voorziet u uw teams van nauwkeurigere tools en relevantere waarschuwingen. Het is een krachtige hefboom om operationele efficiëntie en technologische innovatie te combineren.

Het omarmen van mainstream-analyse betekent het betreden van een nieuw tijdperk van intelligente bewaking, waarin de kwaliteit van de data het verschil maakt.

Samen maken we het verschil