向量数据库（DBs）通过高效存储、检索和分析车辆轨迹、车牌图像或传感器模式等高维数据，帮助检测被盗车辆的移动。向量数据库将数据索引为数值向量，支持实时相似性搜索，从而识别匹配或异常。例如，如果被盗车辆的车牌被交通摄像头捕获，其图像可以转换为向量嵌入。然后，向量数据库可以在其他摄像头捕获的图像中搜索相似的嵌入，从而追踪车辆路径。与依赖精确匹配或手动审查的传统方法相比，这种方法扩展性更好，即使数据不完整或有噪声也能工作。
实际应用可能涉及将向量数据库与交通摄像头、收费系统或 GPS 数据集成。假设一辆被盗车辆被报案，并记录了其最后已知位置。系统可以生成代表车辆运动模式（例如速度、方向、一天中的时间）的向量，并将其与实时数据流进行比较。如果在另一个区域的车辆表现出相似的向量模式，系统会将其标记以供进一步调查。向量数据库还支持聚类，这有助于识别具有可疑行为的车辆群。例如，一群车辆在不寻常的时间重复绕行特定区域可能表明存在盗窃团伙。开发人员可以使用预训练的机器学习模型将原始数据（如图像或 GPS 坐标）转换为向量，然后在 Pinecone 或 Milvus 等向量数据库中对其进行索引，以实现快速检索。
开发人员应专注于优化向量嵌入过程并确保低延迟查询。例如，使用 ResNet 等模型生成车牌嵌入，或使用时间序列模型编码运动模式。向量数据库必须能够处理频繁的更新（例如新的摄像头feed），并能扩展处理数百万个向量。隐私是一个问题，因此对数据进行匿名化处理（例如哈希车牌向量）或限制对授权系统的访问至关重要。FAISS 或 pgvector 等开源工具可以简化与现有基础设施的集成。通过将向量相似性搜索与实时警报相结合，开发人员可以构建自动标记潜在被盗车辆的系统，减少对手动监控的依赖，并提高追回率。