Zrozumienie dwóch podejść: Mainstream i Substream
Analiza wideo w sklepie opiera się na strumieniach danych przechwytywanych przez kamery zainstalowane w środowisku handlowym. Strumienie te mogą być przetwarzane na dwa sposoby: *mainstream* i *substream*. Mainstream to główny strumień wideo, zazwyczaj w wysokiej rozdzielczości, który oferuje optymalny poziom szczegółowości dla zaawansowanych analiz. Z kolei substream to lżejszy, drugorzędny strumień, często skompresowany w celu odciążenia przetwarzania i ograniczenia wykorzystania przepustowości.
Chociaż substream może na pierwszy rzut oka wydawać się atrakcyjny ze względu na niskie wymagania techniczne, szybko ujawnia swoje ograniczenia w wymagających zastosowaniach, zwłaszcza w precyzyjnym wykrywaniu podejrzanych gestów lub zachowań. Subtelne szczegóły – ruchy, interakcje – często giną w strumieniu o niskiej rozdzielczości. Znacznie obniża to dokładność modeli AI, które do uzyskania wiarygodnych wyników potrzebują bogatych i dobrze zdefiniowanych danych.
Dla porównania, analiza mainstream opiera się na obrazach o wysokiej wierności. Umożliwia to dokładniejszą interpretację gestów i postaw, co jest kluczowe dla sklepów detalicznych, gdzie ryzyko strat nieewidencjonowanych jest wysokie i często związane z subtelnymi zachowaniami.
Zalety operacyjne analizy Mainstream 📈
Jedną z głównych zalet przetwarzania w trybie mainstream jest zdolność do zasilania algorytmów sztucznej inteligencji wysokiej jakości, precyzyjnymi i spójnymi danymi. Przekłada się to na bardziej wiarygodne i użyteczne wyniki dla zespołów ochrony i kierowników sklepów. Wykrywanie podejrzanych gestów – ukrywanie przedmiotów, niespójne ruchy, nietypowe interakcje – staje się bardziej trafne, co redukuje liczbę fałszywych alarmów i skraca czas reakcji w terenie.
W przeciwieństwie do strumienia substream, który może generować obrazy rozmazane, spikselowane lub skompresowane, mainstream gwarantuje wyraźną bazę wizualną, na której może opierać się AI. Umożliwia to również lepszą identyfikowalność zdarzeń, co jest przydatne w przypadku dochodzeń wewnętrznych lub analiz po incydencie.
Dla decydentów oznacza to konkretną redukcję strat, lepsze doświadczenia klientów – ponieważ interwencje są lepiej ukierunkowane i mniej inwazyjne – oraz zwiększoną skuteczność systemów monitoringu, bez konieczności zwiększania liczby kamer czy modyfikacji istniejącej infrastruktury.
Dlaczego Substream nie jest odpowiedni dla AI nowej generacji
W miarę jak AI szybko się rozwija i staje się zdolna do rozpoznawania złożonych gestów i interakcji międzyludzkich, korzystanie z substream staje się poważnym ograniczeniem technicznym. Niska przepustowość tego strumienia zagraża jakości gromadzonych danych, sprawiając, że niektóre analizy stają się niemożliwe lub niedokładne.
Co więcej, w kontekście, w którym zagrożenia stają się coraz bardziej subtelne, identyfikacja oczywistych zachowań już nie wystarcza. To właśnie subtelne, nietypowe gesty pozwalają wykryć realne ryzyko. Te niuanse znikają w strumieniach substream, co ogranicza zdolność przewidywania i szybkość reakcji zespołów ochrony.
Wybór rozwiązania opartego na substream wiąże się zatem z ryzykiem inwestycji o ograniczonym zwrocie. Z drugiej strony, mainstream staje się strategiczną podstawą dla sklepów, które stawiają na technologię, aby poprawić zarówno swoje bezpieczeństwo, jak i wyniki handlowe.
Oxania, Twój partner technologiczny w dziedzinie wysokiej jakości analizy wideo 🚀
W Oxania , podjęliśmy świadomą decyzję o wykorzystaniu pełnego potencjału strumienia mainstream. Nasze rozwiązania do analizy wideo oparte na sztucznej inteligencji są zaprojektowane do pracy ze strumieniami o wysokiej rozdzielczości, gwarantując maksymalną niezawodność w wykrywaniu podejrzanych gestów oraz płynną integrację z systemami monitoringu wideo. Dzięki takiemu podejściu nasi klienci czerpią korzyści z lepszego zwrotu z inwestycji oraz wyższego poziomu bezpieczeństwa .
Wybierając analizę mainstream, zapewniasz swoim zespołom dokładniejsze narzędzia i bardziej trafne alerty. To potężna dźwignia łącząca wydajność operacyjną z innowacjami technologicznymi.
Wdrożenie analizy mainstream to wejście w nową erę inteligentnego monitoringu, w której jakość danych ma kluczowe znaczenie.
