Mainstream och substream: förstå de två videoflödena

Videoanalys i butik bygger på dataflöden som fångas av kameror installerade i handelsmiljön. Dessa flöden kan behandlas på två sätt: mainstream och substream. Mainstream är det primära videoflödet, vanligtvis i hög upplösning (1080p, 4K eller mer), som ger en optimal detaljnivå för avancerade analyser. Substream är i stället ett sekundärt, lättare flöde, ofta komprimerat för att minska bearbetningsbelastningen och begränsa den bandbredd som används.

Även om substream kan verka lockande vid första anblick tack vare sina låga tekniska krav, visar det snabbt sina begränsningar i krävande användningsfall, särskilt vid exakt detektering av riskfyllda gester. Subtila detaljer (handrörelser, interaktioner med produkter) går ofta förlorade i ett flöde med låg upplösning. Det försämrar avsevärt precisionen hos AI-modeller, som behöver rika och väldefinierade data för att leverera tillförlitliga resultat.

Till skillnad från detta bygger mainstream-analys på bilder med hög detaljrikedom. Det möjliggör en mer nyanserad tolkning av gester och kroppshållning, vilket är avgörande för detaljhandeln, där riskerna för svinn är höga och ofta kopplade till subtila gester. Enligt NRF:s (National Retail Federation) rapport för 2025 har antalet snatterier ökat med 18 % från ett år till nästa, vilket gör detekteringens precision mer kritisk än någonsin.

De operativa fördelarna med videoanalys i hög upplösning

En av de största fördelarna med mainstream-bearbetning är förmågan att förse algoritmerna för artificiell intelligens med data av hög kvalitet som är precisa och konsekventa. Det ger mer tillförlitliga och användbara resultat för säkerhetsteam och butikschefer. Detekteringen av riskfyllda gester (att gömma varor, öppna förpackningar, konsumera i gången) blir mer träffsäker, vilket minskar antalet falska positiva och förbättrar reaktionstiden i butiken.

Till skillnad från substream, som kan ge suddiga, pixliga eller komprimerade bilder, garanterar mainstream en tydlig visuell grund som AI:n kan lita på. Vissa lösningar, som Oxanias, använder dedikerade GPU:er för att bearbeta mainstream-flödet i realtid och kombinerar därmed hög upplösning med låg latens: en stor skillnad jämfört med lösningar som begränsar sig till substream på grund av begränsad beräkningskapacitet. Det ger också bättre spårbarhet av händelser, vilket är användbart för analyser efter incidenter.

För beslutsfattare innebär det en konkret minskning av förluster, en bättre kundupplevelse (insatserna blir mer träffsäkra och mindre påträngande) och en förstärkt effektivitet hos säkerhetssystemen, utan att behöva öka antalet kameror eller ändra den befintliga infrastrukturen. Valet av utrustning spelar också en avgörande roll: ta reda på hur du väljer rätt övervakningskamera för din butik.

Varför substream inte längre räcker för AI-detektering

Samtidigt som AI utvecklas snabbt och blir kapabel att känna igen komplexa gester och mänskliga interaktioner blir användningen av substream en stor teknisk begränsning. Den låga bithastigheten försämrar kvaliteten på de insamlade data, vilket gör vissa analyser omöjliga eller felaktiga. Marknaden för videoanalys med AI växer dessutom stadigt, med en sammansatt årlig tillväxttakt (CAGR) på nästan 23 % som förväntas fram till 2031, ett tecken på att kraven på bildkvalitet fortsätter att höjas.

Dessutom, i ett sammanhang där hoten blir allt subtilare, räcker det inte längre att identifiera de uppenbara gesterna: det är ofta snabba och diskreta gester (en vara som stoppas i fickan, en öppnad förpackning) som signalerar en verklig risk. Dessa nyanser försvinner i substream-flöden, vilket minskar säkerhetsteamens förmåga att förutse och agera snabbt. Som ECR Retail Loss-communityn framhåller, vilket samlar över 400 varumärken världen över, utgör svinn en utmaning på flera tiotals miljarder dollar globalt.

Att välja en lösning baserad på substream innebär därför risken för en investering med begränsad avkastning. Mainstream blir i stället en strategisk grund för butiker som satsar på teknik för att förbättra både sin säkerhet och sin kommersiella prestanda.

Oxania: mainstream-videoanalys i systemintegratörernas tjänst

Hos Oxania är valet av mainstream-flödet ett medvetet teknikval. Våra lösningar för videoanalys med artificiell intelligens använder högupplösta flöden som bearbetas av dedikerade GPU:er, vilket garanterar en maximal tillförlitlighet vid detektering av riskfyllda gester och en smidig integrering med befintliga kameror. Denna arkitektur, utvecklad för integratörer inom kameraövervakning och förlustprevention, garanterar en professionell driftsättning som är anpassad till förhållandena på plats.

Genom att välja mainstream-analys ger du dina team mer precisa verktyg och mer relevanta alerter. Det är en kraftfull hävstång för att förena operativ effektivitet och teknisk innovation.

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