Mainstream og substream: forstå de to videostrømmene
Videoanalyse i butikk er basert på datastrømmer fanget av kameraer installert i handelsmiljøet. Disse strømmene kan behandles etter to tilnærminger: mainstream og substream. Mainstream tilsvarer hovedvideostrømmen, vanligvis i høy definisjon (1080p, 4K eller mer), som gir et optimalt detaljnivå for avansert analyse. Substream er derimot en sekundær og lettere strøm, ofte komprimert for å redusere behandlingsbelastning og begrense båndbreddebruken.
Selv om substream kan virke attraktivt ved første øyekast på grunn av sine lave tekniske krav, viser det raskt sine begrensninger i krevende bruksområder, spesielt presis deteksjon av mistenkelige bevegelser eller unormal oppførsel. Subtile detaljer, håndbevegelser, interaksjoner med produkter, går ofte tapt i en lavoppløselig strøm. Dette skader presisjonen til AI-modellene betydelig, ettersom de krever rike og veldefinerte data for å levere pålitelige resultater.
Til sammenligning bygger mainstream-analyse på bilder i høy kvalitet. Dette gir en mer presis avlesning av bevegelser og kroppsholdninger, essensielt for detaljhandelen, hvor risikoen for svinn er høy og ofte knyttet til subtile handlinger. Ifølge NRFs (National Retail Federation) rapport for 2025, har tilfeller av butikktyveri økt med 18 % år over år, noe som gjør deteksjonsnøyaktighet mer kritisk enn noensinne.
De operasjonelle fordelene ved videoanalyse i høy oppløsning 📈
En av hovedstyrkene ved mainstream-behandling ligger i dens evne til å forsyne kunstig intelligens-algoritmer med data av høy kvalitet, presise og konsistente. Dette resulterer i mer pålitelige og anvendbare resultater for sikkerhetsteam og butikkledere. Deteksjon av mistenkelige bevegelser, gjemme objekter, uregelmessige bevegelser, unormale interaksjoner, blir mer relevant, noe som reduserer falske positiver og forbedrer reaksjonstiden i felten.
I motsetning til substream, som kan gi uklare, pikselerte eller komprimerte bilder, garanterer mainstream et klart visuelt grunnlag som AI kan bygge på. Noen løsninger, som Oxanias, utnytter dedikerte GPU-er for å behandle mainstream-strømmen i realtid, og kombinerer dermed høy oppløsning med lav latens, en betydelig forskjell fra løsninger som er begrenset til substream på grunn av begrenset beregningskraft. Dette gir også bedre sporbarhet av hendelser, nyttig ved interne undersøkelser eller analyser etter en hendelse.
For beslutningstakere betyr dette en konkret reduksjon av tap, en bedre kundeopplevelse siden inngrepene er bedre målrettet og mindre inngripende, samt en økt effektivitet i overvåkningssystemene, uten behov for å øke antall kameraer eller endre eksisterende infrastruktur. Valget av utstyr spiller også en avgjørende rolle: finn ut hvordan du velger det riktige overvåkningskameraet for butikken din.
Hvorfor substream ikke lenger er tilstrekkelig for AI-deteksjon
Mens AI utvikler seg raskt og blir i stand til å gjenkjenne komplekse bevegelser og menneskelige interaksjoner, blir bruken av substream en betydelig teknisk begrensning. Den lave bithastigheten kompromitterer kvaliteten på innsamlede data, noe som gjør visse analyser umulige eller unøyaktige. Markedet for AI-basert videoanalyse opplever dessuten en sterk vekst, med en forventet årlig vekstrate (CAGR) på nesten 23 % frem til 2031, et tegn på at kravene til bildekvalitet stadig øker.
Videre, i en kontekst hvor truslene blir mer subtile, er det ikke lenger tilstrekkelig å identifisere åpenbar oppførsel. Det er ofte de uvanlige bevegelsene, mikrobevegelsene, som gjør det mulig å oppdage en reell risiko. Disse nyansene forsvinner i substream-strømmer, noe som reduserer sikkerhetsteamenes evne til å forutse og reagere. Som ECR Retail Loss-fellesskapet, som samler over 400 globale merkevarer, påpeker, representerer svinn en utfordring på flere titalls milliarder dollar globalt.
Å velge en løsning basert på substream betyr dermed å ta risikoen for en investering med begrenset avkastning. Omvendt blir mainstream et strategisk grunnlag for butikker som satser på teknologi for å forbedre både sikkerhet og kommersiell ytelse.
Oxania: mainstream-videoanalyse i tjeneste for integratorer 🚀
Hos Oxania er valget av mainstream-strømmen et bevisst teknologisk standpunkt. Våre videoanalyseløsninger basert på kunstig intelligens utnytter høydefinisjonsstrømmer behandlet av dedikerte GPU-er, som garanterer maksimal pålitelighet i deteksjon av mistenkelige bevegelser og en sømløs integrasjon i eksisterende videoovervåkingssystemer. Denne arkitekturen, utviklet for integratorer innen videoovervåking og loss prevention, sikrer en profesjonell installasjon tilpasset forholdene i felten.
Ved å velge mainstream-analyse gir du teamene dine mer presise verktøy og mer relevante varsler. Det er en kraftfull driver for å kombinere operasjonell effektivitet med teknologisk innovasjon.
Å ta i bruk mainstream-analyse betyr å gå inn i en ny æra av intelligent overvåking, hvor datakvalitet gjør hele forskjellen.
