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 tack vare sina låga tekniska krav, uppvisar det snart begränsningar i krävande användningsfall, särskilt vid exakt detektering av misstänkta gester eller avvikande beteenden. Subtila detaljer, handrörelser, interaktioner med produkter, går ofta förlorade i ett flöde med låg upplösning. Detta försämrar avsevärt precisionen hos AI-modeller som behöver rika och väldefinierade data för att leverera tillförlitliga resultat.

I jämförelse bygger mainstream-analys på högupplösta bilder. Detta möjliggör en mer detaljerad läsning av gester och kroppsställningar, vilket är avgörande för detaljhandeln, där riskerna för svinn är höga och ofta kopplade till subtila beteenden. Enligt NRF:s (National Retail Federation) rapport 2025, har incidenter av snatteri ökat med 18 % år över år, vilket gör detekteringsprecisionen 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 bättre kundupplevelse eftersom ingripanden blir mer riktade och mindre intrusiva, samt en förstärkt effektivitet hos övervakningssystemen, utan behov av att 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 kapabel att känna igen komplexa gester och mänskliga interaktioner, blir användningen av substream en stor teknisk begränsning. Dess låga bithastighet försämrar kvaliteten på de insamlade data, vilket gör vissa analyser omöjliga eller inexakta. Marknaden för AI-driven videoanalys upplever dessutom en stadig tillväxt, med en årlig tillväxttakt (CAGR) på nästan 23 % förväntad fram till 2031, ett tecken på att kraven på bildkvalitet ständigt ökar.

Dessutom, i en kontext där hoten blir alltmer subtila, räcker det inte längre att identifiera uppenbara beteenden. Det är ofta ovanliga gester, mikrorörelser, som gör det möjligt att upptäcka 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 butikskedjor, understryker, representerar svinn en fråga på flera tiotals 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-flöde ett medvetet teknologiskt ställningstagande. Våra AI-drivna videoanalyslösningar utnyttjar högdefinitionsflöden som bearbetas av dedikerade GPU:er, vilket garanterar maximal tillförlitlighet vid detektering av misstänkta gester och en smidig integration i befintliga övervakningssystem. Denna arkitektur, utformad för integratörer inom videoövervakning och loss prevention, garanterar en professionell driftsättning anpassad till förhållandena på fältet.

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.