将向量数据库 (DB) 连接到视频管理系统 (VMS) 需要将视频分析产生的结构化元数据与基于向量的相似性搜索功能集成。目标是利用物体检测、人脸识别或场景分类等特征，实现对视频内容的有效查询。为了实现这一目标，首先使用机器学习 (ML) 模型处理视频帧或视频片段，提取嵌入（代表特征的数值向量），并将它们存储在向量数据库中。然后，VMS 通过 API 或自定义中间件与向量数据库交互，基于这些嵌入执行搜索。例如，安全系统可以使用向量数据库通过比较人脸嵌入和存储的向量，快速查找包含特定人员的所有视频片段。
集成通常包括三个步骤。首先，使用机器学习模型（例如，用于物体检测的 YOLO 或用于特征提取的 ResNet）处理 VMS 中的视频数据，生成嵌入。这些嵌入与时间戳、相机 ID 和边界框坐标等元数据一起存储在向量数据库中。其次，配置向量数据库以高效索引这些嵌入，使用如 HNSW 或 IVF 等算法实现快速近似最近邻 (ANN) 搜索。第三，VMS 使用 API 将查询嵌入（例如，人脸图像）发送到向量数据库，向量数据库返回匹配的结果。例如，开发人员可以使用 Python 通过 VMS 的 SDK 提取视频流中的帧，使用 PyTorch 生成嵌入，并将它们存储在 FAISS 或 Milvus 等向量数据库中。然后，VMS 的用户界面可以允许操作员通过将样本图像转换为向量并查询数据库来搜索“红色汽车”。
挑战包括处理实时数据摄取并确保低延迟查询。例如，交通监控 VMS 可能需要每秒处理数千帧，这需要使用 Apache Kafka 等工具进行流处理以及使用 GPU 加速嵌入生成来优化管道。开发人员还必须管理 VMS 元数据（例如，视频存储路径）与向量数据库索引数据之间的同步。使用混合数据库（例如，带有 pgvector 的 PostgreSQL）或维护查找表等解决方案可以弥合这一差距。此外，系统扩展需要仔细划分向量数据——例如按相机位置或时间进行分片——以平衡性能。实际的实现可能包括用于 VMS、向量数据库和 ML 模型的 Docker 容器，通过 REST 或 gRPC API 连接，并由 Kubernetes 管理可伸缩性。这种设置使得 VMS 可以在不彻底改革其核心架构的情况下利用向量搜索进行诸如取证分析等任务。