是的，向量搜索可用于在视频分析系统中检测逗留、拥挤或异常行为。该方法依赖于将原始数据（例如，视频帧、传感器输入）转换为称为向量的数值表示，这些向量捕获运动轨迹、对象密度或空间关系等模式。通过将这些向量与预定义模式进行比较或识别异常值，开发人员可以在实时或后分析中标记异常行为。
为了实现这一点，系统可以首先使用计算机视觉模型处理视频流，以提取对象位置、速度或群体形成等特征。例如，逗留的人可能被表示为编码其随时间变化的位置的向量，其速度较低且重复循环运动。拥挤可以通过分析空间密度向量（例如，小区域内的人群簇）来检测，使用针对阈值的相似性搜索。像 FAISS 或 Milvus 这样的向量搜索引擎可以有效地比较这些高维向量，使开发人员能够查询模式（例如，“查找半径 5 米内有 10 人以上的所有实例”）或检测偏离正常行为的情况。对于异常行为检测，像 k-最近邻 (k-NN) 或聚类算法 (例如，DBSCAN) 等技术可以识别落在典型分布之外的向量。
一个实际例子：在零售环境中，安全系统可以使用姿态估计模型跟踪顾客的移动，生成轨迹向量。向量搜索可以通过检查在 5 分钟窗口内平均速度低且位置方差高的轨迹来标记逗留。同样，拥挤检测可能涉及将楼层平面图分割成网格单元，将单元占用计数转换为向量，并在密度超过预定阈值时触发警报。挑战包括平衡准确性与计算效率——高分辨率视频或复杂场景可能需要优化向量维度或使用近似最近邻 (ANN) 搜索。隐私问题也随之产生，因为原始视频数据通常会被转换为匿名向量，以避免存储可识别信息。开发人员必须微调模型和阈值，以最大程度地减少误报，同时确保系统适应不同的环境。