Mainstream и substream: разбираемся в двух видеопотоках

Видеоаналитика в магазине основана на потоках данных, поступающих с камер, установленных в торговой среде. Эти потоки можно обрабатывать двумя способами: mainstream и substream. Mainstream - это основной видеопоток, как правило высокой чёткости (1080p, 4K и выше), который обеспечивает оптимальный уровень детализации для расширенного анализа. Substream, в свою очередь, является более лёгким вторичным потоком, часто сжатым, чтобы снизить нагрузку на обработку и ограничить используемую полосу пропускания.

Хотя substream может показаться привлекательным на первый взгляд из-за невысоких технических требований, он быстро обнаруживает ограничения в сложных сценариях использования, в частности при точном обнаружении рискованных жестов. Тонкие детали (движения рук, взаимодействие с товарами) часто теряются в потоке с низким разрешением. Это существенно снижает точность моделей ИИ, которым для надёжных результатов необходимы богатые и чётко определённые данные.

Для сравнения: анализ mainstream опирается на изображения высокой точности. Это позволяет более тонко распознавать жесты и позы, что принципиально важно для розничной торговли, где риски неучтённых потерь товара высоки и часто связаны с едва заметными жестами. Согласно отчёту NRF (National Retail Federation) за 2025 год, число случаев краж в магазинах выросло на 18 % по сравнению с предыдущим годом, и точность обнаружения становится важнее, чем когда-либо.

Операционные преимущества видеоаналитики в высоком разрешении

Одно из главных преимуществ обработки mainstream заключается в способности снабжать алгоритмы искусственного интеллекта качественными, точными и согласованными данными. Это приводит к более надёжным и применимым на практике результатам для служб безопасности и руководителей магазинов. Обнаружение рискованных жестов (сокрытие предметов, вскрытие упаковок, употребление товара прямо в торговом ряду) становится более релевантным, что сокращает число ложных срабатываний и улучшает скорость реакции на местах.

В отличие от substream, который может давать размытые, пикселизированные или сжатые изображения, mainstream гарантирует чёткую визуальную основу, на которую может опираться ИИ. Некоторые решения, например решение Oxania, используют выделенные GPU для обработки потока mainstream в реальном времени, сочетая высокое разрешение и низкую задержку. Это существенное отличие от решений, ограничивающихся substream из-за нехватки вычислительной мощности. Это также обеспечивает лучшую прослеживаемость событий, что полезно при анализе после инцидента.

Для руководителей это означает ощутимое сокращение потерь, более качественный клиентский опыт (вмешательства становятся точнее и менее навязчивыми) и повышенную эффективность систем безопасности без необходимости увеличивать количество камер или менять существующую инфраструктуру. Выбор оборудования также играет определяющую роль: узнайте, как выбрать подходящую камеру безопасности для своего магазина.

Почему substream больше не подходит для обнаружения с помощью ИИ

По мере того как ИИ стремительно развивается и учится распознавать сложные жесты и взаимодействия людей, использование substream становится серьёзным техническим ограничением. Низкий битрейт ухудшает качество собираемых данных, из-за чего некоторые виды анализа становятся невозможными или неточными. Кроме того, рынок видеоаналитики на основе ИИ демонстрирует устойчивый рост: среднегодовой темп роста (CAGR) составит почти 23 % к 2031 году, что говорит о постоянном повышении требований к качеству изображения.

Более того, в условиях, когда угрозы становятся всё менее заметными, уже недостаточно выявлять очевидные жесты: реальный риск часто обозначают быстрые и неприметные жесты (товар, скользнувший в карман, вскрытая упаковка). Эти нюансы исчезают в потоках substream, что снижает способность служб безопасности к упреждению и скорость их реакции. Как отмечает сообщество ECR Retail Loss, объединяющее более 400 торговых сетей по всему миру, неучтённые потери товара составляют проблему масштабом в несколько десятков миллиардов долларов во всём мире.

Выбрать решение на основе substream означает пойти на риск инвестиции с ограниченной отдачей. И наоборот, mainstream становится стратегической основой для магазинов, которые делают ставку на технологии, чтобы улучшить и безопасность, и коммерческие показатели.

Oxania: видеоаналитика mainstream на службе интеграторов

В Oxania выбор потока mainstream - осознанная технологическая позиция. Наши решения для видеоаналитики на основе искусственного интеллекта используют потоки высокой чёткости, обрабатываемые выделенными GPU, что обеспечивает максимальную надёжность обнаружения рискованных жестов и бесшовную интеграцию с уже установленными камерами. Эта архитектура, разработанная для интеграторов систем видеонаблюдения и предотвращения потерь, гарантирует профессиональное внедрение, адаптированное к реальным условиям эксплуатации.

Выбирая анализ mainstream, вы обеспечиваете своим командам более точные инструменты и более релевантные оповещения. Это мощный рычаг, позволяющий сочетать операционную эффективность и технологические инновации.

Переход на анализ mainstream открывает новую эру интеллектуальной видеоаналитики, где качество данных решает всё.