监控嵌入向量是捕捉视觉数据（如图像或视频帧）基本特征的向量表示，用于实现目标检测、人脸识别或活动分析等任务。 用于生成这些嵌入向量的模型通常是经过优化的深度学习架构，用于提取空间或时空特征。 这些模型将原始输入数据转换为紧凑的数值向量，保留下游任务的关键信息，例如识别个体、跟踪对象或检测异常情况。
卷积神经网络 (CNN) 是基于图像的监控嵌入向量最常见的骨干网络。ResNet、EfficientNet 和 MobileNet 等模型因其准确性和计算效率的平衡而被广泛使用。例如，在 ImageNet 等大型数据集上预训练的 ResNet-50 通常在特定于监控的数据上进行微调，以生成用于人脸识别或对象重新识别的嵌入向量。MobileNet 等轻量级架构是边缘设备的首选，因为它们可以降低计算成本，同时保持合理的准确性。 对于监控视频中的实时对象检测，采用 YOLO（You Only Look Once）或 EfficientDet 等模型。 这些模型不仅检测对象，还生成嵌入向量，通过比较特征向量来帮助跨帧或摄像机跟踪实体。
对于基于视频的监控，需要分析时间模式（例如，识别活动），因此使用 3D CNN 或混合架构。 像 C3D（卷积 3D）或 I3D（膨胀 3D ConvNet）这样的模型将传统的 CNN 扩展到处理帧序列，同时捕获运动和空间特征。 在跨不同摄像机角度重新识别个人至关重要的情况下，像 OSNet 或 PCB（基于部分的卷积基线）这样的专用模型会生成对姿势或光照变化具有鲁棒性的嵌入向量。 这些模型通常在训练期间使用三重损失或对比学习，以确保来自同一身份的嵌入向量在向量空间中比来自不同身份的嵌入向量更接近。 对于人脸识别，FaceNet 和 ArcFace 是流行的选择，ArcFace 通过优化嵌入向量之间的角度裕度来提高辨别力。 为了平衡性能和部署需求，许多系统使用模型量化或剪枝等技术来调整这些架构，以在边缘设备上进行实时推理。