要使用向量数据库构建视频分析管道，你需要设计一个系统，该系统可以处理视频数据、提取有意义的特征、将这些特征存储为向量，并实现高效的查询。 该管道通常涉及三个阶段：视频摄取和预处理、特征提取和向量存储以及查询处理。 必须优化每个阶段的可扩展性和性能，尤其是在处理大量视频数据时。
首先，管道从视频摄取和预处理开始。 原始视频数据从摄像机或文件等来源捕获，并拆分为帧或短片段。 FFmpeg 或 OpenCV 等工具可以处理帧提取、调整大小和标准化。 例如，监控系统可能会将 30 分钟的视频分割成 1 秒的片段（每段 30 帧）进行分析。 还可以应用降噪或运动检测等预处理步骤，以关注相关内容。 此阶段确保数据在特征提取之前是干净和标准化的。
接下来，特征提取将视觉数据转换为数值向量。 深度学习模型（如 CNN（ResNet、EfficientNet））或对象检测模型（YOLO、Faster R-CNN）生成嵌入，表示视频中的对象、场景或活动。 例如，帧中检测到的人可以表示为 512 维向量。 这些向量存储在向量数据库（如 Milvus、Pinecone 或 FAISS）中，这些数据库对它们进行索引以实现快速相似性搜索。 元数据（时间戳、摄像机 ID）通常与向量一起存储以提供上下文。 此阶段需要在准确性（模型选择）和效率（批量处理）之间取得平衡，以处理实时或批量工作负载。
最后，查询层允许用户搜索存储的向量。 查询（例如，样本图像或文本提示）使用相同的模型转换为向量，并且数据库返回最接近的匹配项。 例如，搜索“停车场中的红色汽车”会将查询向量与存储的向量进行比较，以检索相关的视频片段。 管道还可以包括后处理步骤，例如可视化结果或触发警报。 诸如近似最近邻 (ANN) 算法和硬件加速 (GPU) 之类的优化对于降低延迟至关重要，尤其是在大规模部署中。