连接不同相机网络中的目标发现涉及分析和关联来自独立系统且无直接通信的数据。核心方法依赖于从每次发现中提取一致的特征，例如视觉模式、时间戳和位置元数据，然后使用算法在不同数据集中匹配这些特征。由于网络不互联，此过程通常离线进行或通过汇总来自每个网络已处理数据的集中式服务进行。例如，一个人的外貌（衣着、姿势）和运动模式（速度、方向）可以被编码成特征向量，然后使用余弦相似度或欧几里得距离等相似度指标与其他系统中的向量进行比较。
一个实际的实现可能涉及使用计算机视觉库（如 OpenCV）或深度学习框架（如 TensorFlow）从视频帧生成嵌入。例如，一个预训练的卷积神经网络 (CNN) 可以从检测到的物体中提取视觉特征，创建每次发现的标准化表示。这些嵌入，连同时间戳和 GPS 坐标（如果可用），可以存储为共享格式，如 JSON 或 Protocol Buffers。然后，开发者可以构建一个匹配服务，定期从每个网络摄取这些文件并运行批量比较。为了处理规模问题，Apache Spark 或专用向量数据库（如 FAISS）等工具可以高效地在数百万条记录中搜索相似条目。例如，在网络 A 中下午 2:00 发现的车牌，如果时间差与相机之间的距离一致，则可能与网络 B 下午 2:10 的发现相关联。
关键挑战包括确保在不同相机硬件和环境条件下提取特征的一致性。这需要标准化预处理步骤（例如，分辨率归一化、直方图均衡化），并且如果相机具有不同的角度或光照，则需要使用域适应技术。隐私是另一个考虑因素——系统可以使用 SHA-256 等哈希技术对匿名特征向量进行处理，以防止敏感数据被逆向工程。此外，开发者必须设计容错的工作流程来处理来自断开网络的间歇性数据上传，可能使用消息队列（如 RabbitMQ）来管理摄取。通过结合强大的特征工程、可扩展的匹配算法和精心的系统设计，开发者可以在不要求相机之间实时连接的情况下创建有效的跨网络跟踪。