向量搜索通过在复杂场景中实现更快、更准确的行人识别，从而提高行人检测的安全性。其核心原理是，向量搜索通过比较数据的数值表示（向量）——在本例中是行人的视觉特征——来在预计算的数据库中查找匹配项。在行人检测系统中，这使得模型能够快速将实时传感器或摄像机输入与已知的行人外观、运动或行为模式进行交叉引用。通过减少对较慢、可扩展性较差的方法（如像素暴力比较）的依赖，向量搜索有助于系统更快地对潜在危险做出反应，同时保持精确度。
一个关键优势是能够高效处理高维数据。例如，行人检测模型可以使用卷积神经网络 (CNN) 从摄像机帧生成特征向量。这些向量编码了身体形状、衣物颜色或运动轨迹等细节。系统无需实时重新处理每个可能的场景，而是使用向量搜索在标记的行人向量数据库中查找最接近的匹配项。这加快了推理速度，对于自动驾驶汽车等对毫秒级响应至关重要的应用来说至关重要。此外，向量搜索还可以提高对边缘情况的鲁棒性。如果行人被部分遮挡（例如，停放的汽车后面），系统仍然可以从数据库中检索类似的局部模式，从而减少漏报。近似最近邻 (ANN) 搜索等技术进一步优化了这一过程，以最小的精度损失换取显著的速度提升——这是实时系统的实用权衡。
具体实现突显了这些优势。例如，自动驾驶汽车可能会使用一个向量数据库，其中包含在各种姿势、光照条件和遮挡场景下的行人预计算嵌入。当摄像头检测到潜在行人时，系统会将感兴趣区域转换为向量并查询数据库。如果最接近的匹配项超过置信度阈值，车辆会触发制动或警报系统。另一个例子是多传感器融合：将 LiDAR 点云和摄像机图像组合成统一的向量表示。然后，向量搜索可以关联这些多模态输入，以减少误报（例如，区分行人和树影）。通过简化数据检索和比较，向量搜索使开发人员能够将计算资源优先用于关键安全决策，而不是低效的数据处理。