Mainstream och substream: att förstå de två videoflödena

Videoanalys i butik bygger på dataflöden som fångas av kameror installerade i den kommersiella miljön. Dessa flöden kan bearbetas enligt två metoder: mainstream och substream. Mainstream motsvarar det primära videoflödet, vanligtvis i högdefinition (1080p, 4K eller mer), som erbjuder en optimal detaljnivå för avancerade analyser. Substream är däremot ett lättare sekundärt flöde, ofta komprimerat för att minska bearbetningen och begränsa bandbreddsanvändningen.

Även om substream kan verka attraktivt vid första anblicken på grund av sina låga tekniska krav, visar det snabbt sina begränsningar i krävande användningsfall, särskilt vid precis detektering av misstänkta gester eller avvikande beteenden. Subtila detaljer, handrörelser, interaktioner med produkter, går ofta förlorade i ett lågupplöst flöde. Detta försämrar avsevärt precisionen hos AI-modeller som behöver rika och väldefinierade data för att leverera tillförlitliga resultat.

Jämförelsevis bygger mainstream-analys på högupplösta bilder. Detta möjliggör en mer detaljerad tolkning av rörelser och kroppshållning, vilket är avgörande för detaljhandeln, där riskerna för svinn är höga och ofta kopplade till subtila beteenden. Enligt NRF:s (National Retail Federation) rapport från 2025 har incidenter av butiksstölder ökat med 18 % jämfört med föregående år, vilket gör detekteringsprecision mer avgörande än någonsin.

De operativa fördelarna med videoanalys i hög upplösning 📈

En av de största fördelarna med mainstream-bearbetning är dess förmåga att förse AI-algoritmer med data av hög kvalitet, precision och konsekvens. Detta resulterar i mer tillförlitliga och användbara resultat för säkerhetsteam och butikschefer. Detektering av misstänkta rörelser, döljande av objekt, inkonsekventa rörelser, avvikande interaktioner, blir mer relevant, vilket minskar falska positiva resultat och förbättrar reaktionstiden i fält.

Till skillnad från substream, som kan generera suddiga, pixelerade eller komprimerade bilder, garanterar mainstream en tydlig visuell grund som AI:n kan bygga på. Vissa lösningar, som Oxanias, använder dedikerade GPU:er för att bearbeta mainstream-flödet i realtid, vilket kombinerar hög upplösning med låg latens, en betydande skillnad jämfört med lösningar som begränsas till substream på grund av begränsad beräkningskraft. Detta möjliggör också bättre spårbarhet av händelser, vilket är användbart vid interna utredningar eller analyser efter en incident.

För beslutsfattare innebär detta en konkret minskning av förluster, en förbättrad kundupplevelse, eftersom ingripanden blir mer riktade och mindre störande, samt en förstärkt effektivitet hos övervakningssystemen, utan att behöva öka antalet kameror eller ändra befintlig infrastruktur. Valet av utrustning spelar också en avgörande roll: upptäck hur man väljer rätt övervakningskamera för sin butik.

Varför substream inte längre räcker för AI-detektering

I takt med att AI utvecklas snabbt och blir allt bättre på att känna igen komplexa rörelser och mänskliga interaktioner, blir användningen av substream en stor teknisk begränsning. Dess låga bandbredd äventyrar kvaliteten på insamlad data, vilket gör vissa analyser omöjliga eller opreciserade. Marknaden för AI-baserad videoanalys upplever dessutom en stark tillväxt, med en förväntad årlig tillväxttakt (CAGR) på nästan 23 % fram till 2031, ett tecken på att kraven på bildkvalitet fortsätter att öka.

Dessutom, i en kontext där hoten blir allt mer subtila, räcker det inte längre att identifiera uppenbara beteenden. Det är ofta de ovanliga rörelserna, mikrorörelserna, som avslöjar en verklig risk. Dessa nyanser försvinner i substream-flöden, vilket minskar säkerhetsteamens förmåga att förutse och reagera. Som ECR Retail Loss-gemenskapen, som samlar över 400 globala varumärken, påpekar, representerar svinn en fråga på flera tiotal miljarder dollar globalt.

Att välja en lösning baserad på substream innebär alltså att ta risken av en investering med begränsad avkastning. Mainstream blir däremot en strategisk grund för butiker som satsar på teknik för att förbättra både sin säkerhet och sin kommersiella prestation.

Oxania: en mainstream-videoanalys till tjänst för integratörer 🚀

På Oxania är valet av mainstream-flödet ett tydligt teknologiskt ställningstagande. Våra AI-baserade videoanalyslösningar använder högdefinitionsflöden bearbetade av dedikerade GPU:er, vilket garanterar maximal tillförlitlighet i detekteringen av misstänkta rörelser och en smidig integration i befintliga övervakningssystem. Denna arkitektur, utformad för integratörer inom videoövervakning och förlustförebyggande, säkerställer en professionell och fältanpassad implementering.

Genom att välja mainstream-analys säkerställer du att ditt team får mer precisa verktyg och mer relevanta varningar. Det är en kraftfull hävstång för att kombinera operativ effektivitet med teknologisk innovation.

Att anta mainstream-analys innebär att träda in i en ny era av intelligent övervakning, där datakvaliteten gör hela skillnaden.