Förstå de två metoderna: Mainstream och Substream
Videoanalys i butik bygger på dataströmmar som fångas upp av kameror installerade i butiksmiljön. Dessa strömmar kan bearbetas enligt två metoder: *mainstream* och *substream*. Mainstream motsvarar den primära videoströmmen, vanligtvis i hög upplösning, som erbjuder en optimal detaljnivå för avancerade analyser. Substream, å andra sidan, är en sekundär, lättare ström, ofta komprimerad för att underlätta bearbetningen och begränsa den använda bandbredden.
Även om substream kan verka attraktivt vid första anblicken på grund av dess låga tekniska krav, visar det snabbt begränsningar i krävande användningsfall, särskilt vid exakt detektering av misstänkta gester eller beteenden. De subtila detaljerna – rörelser, interaktioner – går ofta förlorade i en lågupplöst ström. Detta påverkar avsevärt precisionen hos AI-modeller som kräver rik och väldefinierad data för att leverera tillförlitliga resultat.
I jämförelse bygger mainstream-analys på bilder med hög återgivning. Detta möjliggör en finare tolkning av gester och kroppshållningar, vilket är avgörande för detaljhandeln, där riskerna för svinn är höga och ofta kopplade till subtila beteenden.
De operativa fördelarna med Mainstream-analys 📈
En av de största fördelarna med mainstream-bearbetning ligger i dess förmåga att mata algoritmer för artificiell intelligens med högkvalitativ, exakt och konsekvent data. Detta leder till mer tillförlitliga och användbara resultat för säkerhetsteam och butikschefer. Detekteringen av misstänkta gester – döljande av föremål, inkonsekventa rörelser, onormala interaktioner – blir mer relevant, vilket minskar falska positiva resultat och förbättrar reaktionstiden på plats.
Till skillnad från substream, som kan generera suddiga, pixliga eller komprimerade bilder, garanterar mainstream en tydlig visuell grund som AI:n kan förlita sig på. 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 svinnet, en bättre kundupplevelse – eftersom ingripandena är mer riktade och mindre påträngande – och en förstärkt effektivitet hos övervakningssystemen, utan att behöva öka antalet kameror eller ändra den befintliga infrastrukturen.
Varför Substream inte håller måttet för nästa generations AI
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 datahastighet komprometterar kvaliteten på den insamlade datan, vilket gör vissa analyser omöjliga eller oprecisa.
Dessutom, i ett sammanhang där hoten blir mer subtila, räcker det inte längre att identifiera uppenbara beteenden. Det är ofta de subtila gesterna, de ovanliga rörelserna som gör det möjligt att upptäcka en verklig risk. Dessa nyanser försvinner i substream-flöden, vilket därmed minskar säkerhetsteamens förmåga till förutseende och reaktionsförmåga.
Att välja en lösning baserad på substream innebär därför att man tar risken med en investering med begränsad avkastning. Omvänt blir mainstream en strategisk grund för butiker som satsar på teknologi för att förbättra både sin säkerhet och sin kommersiella prestanda.
Oxania, er teknologipartner för videoanalys av hög kvalitet 🚀
På Oxania har vi gjort det tydliga valet att utnyttja den fulla potentialen hos mainstream-flödet. Våra lösningar för videoanalys med artificiell intelligens är utformade för att fungera med högupplösta flöden, vilket garanterar en maximal tillförlitlighet vid detektering av misstänkta gester och en smidig integration i videoövervakningssystem. Tack vare detta tillvägagångssätt får våra kunder en bättre avkastning på investeringen och en förstärkt säkerhetsnivå .
Genom att välja mainstream-analys ger ni era team mer exakta verktyg och mer relevanta larm. Det är en kraftfull hävstång för att förena operativ effektivitet med teknologisk innovation.
Att anamma mainstream-analys är att träda in i en ny era av intelligent övervakning, där datakvaliteten gör hela skillnaden.
