Forstå de to tilnærmingene: Mainstream og Substream
Videoanalyse i butikk baserer seg på datastrømmer fanget opp av kameraer installert i butikkmiljøet. Disse strømmene kan behandles ved hjelp av to tilnærminger: *mainstream* og *substream*. Mainstream er den primære videostrømmen, vanligvis i høy oppløsning, som gir et optimalt detaljnivå for avanserte analyser. Substream er derimot en sekundær, lettere strøm, ofte komprimert for å redusere prosesseringsbelastningen og begrense båndbreddebruken.
Selv om substream kan virke attraktivt ved første øyekast på grunn av lave tekniske krav, viser den raskt sine begrensninger i krevende bruksområder, spesielt for nøyaktig deteksjon av mistenkelige bevegelser eller atferd. Subtile detaljer – bevegelser, interaksjoner – går ofte tapt i en lavoppløselig strøm. Dette går betydelig utover nøyaktigheten til KI-modeller, som krever rike og veldefinerte data for å levere pålitelige resultater.
Til sammenligning baserer mainstream-analyse seg på bilder med høy gjengivelseskvalitet. Dette muliggjør en finere tolkning av bevegelser og kroppsholdninger, noe som er avgjørende for detaljhandelen, der risikoen for svinn er høy og ofte knyttet til subtil atferd.
De operasjonelle fordelene med Mainstream-analyse 📈
En av de største fordelene med mainstream-prosessering er evnen til å mate algoritmer for kunstig intelligens med presise, konsistente data av høy kvalitet. Dette resulterer i mer pålitelige og anvendelige resultater for sikkerhetsteam og butikksjefer. Deteksjon av mistenkelige bevegelser – skjuling av gjenstander, usammenhengende bevegelser, unormale interaksjoner – blir mer relevant, noe som reduserer falske positiver og forbedrer reaksjonstiden i felt.
I motsetning til substream, som kan generere uskarpe, pikselerte eller komprimerte bilder, garanterer mainstream et tydelig visuelt grunnlag som KI-en kan bygge på. Dette gir også bedre sporbarhet av hendelser, noe som er nyttig ved interne undersøkelser eller analyser i etterkant av en hendelse.
For beslutningstakere betyr dette en konkret reduksjon i svinn, en bedre kundeopplevelse – ettersom tiltakene er mer målrettede og mindre påtrengende – og økt effektivitet i overvåkingssystemene, uten behov for å øke antall kameraer eller endre eksisterende infrastruktur.
Hvorfor Substream ikke holder mål for neste generasjons KI
Ettersom KI utvikler seg raskt og blir i stand til å gjenkjenne komplekse bevegelser og menneskelige interaksjoner, blir bruken av substream en stor teknisk begrensning. Den lave datahastigheten går på bekostning av kvaliteten på de innsamlede dataene, noe som gjør visse analyser umulige eller unøyaktige.
I en kontekst der truslene blir stadig mer subtile, er det dessuten ikke lenger nok å identifisere åpenbar atferd. Det er ofte de subtile, uvanlige bevegelsene som gjør det mulig å oppdage en reell risiko. Disse nyansene forsvinner i substream-strømmer, noe som reduserer sikkerhetsteamenes evne til å forutse hendelser og reagere raskt.
Å velge en løsning basert på substream innebærer derfor en risiko for en investering med begrenset avkastning. Motsatt blir mainstream et strategisk fundament for butikker som satser på teknologi for å forbedre både sikkerheten og de kommersielle resultatene.
Oxania, din teknologipartner for videoanalyse av høy kvalitet 🚀
Hos Oxania , har vi tatt et bevisst valg om å utnytte det fulle potensialet i mainstream-strømmen. Våre løsninger for videoanalyse med kunstig intelligens er utviklet for å fungere med høyoppløselige strømmer, noe som garanterer maksimal pålitelighet i deteksjon av mistenkelige bevegelser og en sømløs integrasjon med videoovervåkingssystemer. Takket være denne tilnærmingen får våre kunder en bedre avkastning på investeringen og et forsterket sikkerhetsnivå .
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 med teknologisk innovasjon.
Å ta i bruk mainstream-analyse er å tre inn i en ny æra av intelligent overvåking, der datakvalitet utgjør hele forskjellen.
