Mainstream og substream: forstå de to videostrømmene
Videoanalyse i butikk bygger på datastrømmer som fanges opp av kameraer installert i handelsmiljøet. Disse strømmene kan behandles på to måter: mainstream og substream. Mainstream er hovedvideostrømmen, vanligvis i høy oppløsning (1080p, 4K eller mer), som gir optimalt detaljnivå for avanserte analyser. Substream er derimot en lettere sekundær strøm, ofte komprimert for å redusere behandlingsbelastningen og begrense båndbredden som brukes.
Selv om substream kan virke attraktiv ved første øyekast på grunn av de lave tekniske kravene, viser den raskt begrensninger i krevende bruksområder, særlig presis deteksjon av risikofylte bevegelser. De subtile detaljene (håndbevegelser, interaksjon med produkter) går ofte tapt i en strøm med lav oppløsning. Dette svekker nøyaktigheten til AI-modellene betydelig, siden de trenger rike og godt definerte data for å levere pålitelige resultater.
Til sammenligning bygger mainstream-analyse på bilder med høy gjengivelse. Det gir en mer detaljert tolkning av bevegelser og kroppsholdninger, noe som er avgjørende for detaljhandelen, der risikoen for ukjent svinn er høy og ofte knyttet til subtile bevegelser. Ifølge NRFs (National Retail Federation) rapport for 2025 har antall tilfeller av butikktyveri økt med 18 % fra ett år til det neste, noe som gjør presis deteksjon mer kritisk enn noensinne.
De operasjonelle fordelene ved videoanalyse i høy oppløsning
En av de største styrkene ved mainstream-behandling er evnen til å mate algoritmene for kunstig intelligens med data av høy kvalitet som er presise og konsistente. Det gir mer pålitelige og anvendbare resultater for sikkerhetsteamene og butikksjefene. Deteksjonen av gester med risiko (skjuling av varer, åpning av emballasje, inntak av varer i gangen) blir mer treffsikker, reduserer falske positive og forbedrer reaksjonstiden på gulvet.
I motsetning til substream, som kan gi uskarpe, pikselerte eller komprimerte bilder, sikrer mainstream et tydelig visuelt grunnlag som AI-en kan bygge på. Enkelte løsninger, som Oxanias, bruker dedikerte GPU-er til å behandle mainstream-strømmen i sanntid og kombinerer dermed høy oppløsning med lav forsinkelse: en stor forskjell fra løsninger som begrenser seg til substream på grunn av begrenset regnekraft. Det gir også bedre sporbarhet av hendelser, noe som er nyttig for analyser etter en hendelse.
For beslutningstakere betyr dette en konkret reduksjon av tap, en bedre kundeopplevelse (inngrepene er mer presise og mindre forstyrrende) og mer effektive sikkerhetstiltak, uten behov for å øke antall kameraer eller endre eksisterende infrastruktur. Valg av utstyr spiller også en avgjørende rolle: finn ut hvordan du velger riktig overvåkingskamera til butikken din.
Hvorfor substream ikke lenger er nok til AI-deteksjon
Mens AI utvikler seg raskt og blir i stand til å gjenkjenne komplekse gester og menneskelige interaksjoner, blir bruken av substream en stor teknisk begrensning. Den lave datahastigheten svekker kvaliteten på de innsamlede dataene og gjør enkelte analyser umulige eller upresise. Markedet for AI-videoanalyse opplever for øvrig jevn vekst, med en sammensatt årlig vekstrate (CAGR) på nesten 23 % forventet frem mot 2031, et tegn på at kravene til bildekvalitet stadig øker.
Dessuten, i en situasjon der truslene blir mer subtile, er det ikke lenger nok å identifisere de åpenbare gestene: det er ofte raske og diskré bevegelser (en vare som glir ned i en lomme, en åpnet emballasje) som signaliserer en reell risiko. Disse nyansene forsvinner i substream-strømmer, noe som reduserer sikkerhetsteamenes evne til å forutse og reagere. Som
Å velge en løsning basert på substream er derfor å ta risikoen for en investering med begrenset avkastning. Mainstream blir derimot et strategisk fundament for butikker som satser på teknologi for å forbedre både sikkerheten og den kommersielle ytelsen.
Oxania: mainstream videoanalyse til tjeneste for integratorer
Hos Oxania er valget av mainstream-strømmen et bevisst teknologisk veivalg. Våre videoanalyseløsninger basert på kunstig intelligens bruker høyoppløselige strømmer behandlet av dedikerte GPU-er, noe som gir maksimal pålitelighet i deteksjonen av gester med risiko og en sømløs integrasjon med eksisterende kameraer. Denne arkitekturen, utviklet for integratorer innen videoovervåking og tapsforebygging, sikrer en profesjonell utrulling tilpasset forholdene i felten.
Ved å velge mainstream-analyse gir du teamene dine mer presise verktøy og mer relevante varsler. Det er et kraftig virkemiddel for å kombinere operasjonell effektivitet og teknologisk innovasjon.
Å ta i bruk mainstream-analyse er å gå inn i en ny æra for intelligent videoanalyse, der datakvaliteten utgjør hele forskjellen.
