近似最近邻 (ANN) 搜索通过实现跨大型数据集的高效相似性搜索，为监控系统带来了显著优势。在监控中，识别个体、跟踪物体或检测异常等任务通常需要将实时数据（例如，面部、车牌或活动模式）与海量存储记录进行比较。传统的精确最近邻方法虽然能保证完美准确性，但由于其计算成本高昂，因此在这里变得不切实际。ANN 算法以少量精度为代价，换取速度和可扩展性的显着提升，使其更适合实时或资源受限的环境。例如，处理实时摄像机馈送的监控系统可以使用 ANN 快速将检测到的面部与数百万条条目的数据库进行匹配，而不会使服务器过载。
ANN 在监控中的一个关键优势是其能够高效处理高维数据。机器学习模型提取的视频和图像特征（例如，面部识别系统中的嵌入）通常存在于数百甚至数千个维度中。在这样的空间中进行精确搜索需要比较每个可能的配对，这会随着数据集的增长而在计算上变得不可行。诸如分层可导航小世界 (HNSW) 图或局部敏感哈希 (LSH) 等 ANN 方法将数据组织成结构，允许在亚线性时间内找到“足够好”的匹配项。例如，停车场监控系统可以使用 ANN 在几毫秒内将车牌图像与数据库进行匹配，即使每天添加数千个新车牌也是如此。这种效率可以实现对被盗车辆或过期注册的实时警报，而不会出现延迟。
另一个优势是降低了基础设施成本。监控系统通常在资源有限的边缘设备或服务器上运行。FAISS 或 Annoy 等 ANN 库针对内存使用和并行处理进行了优化，使其能够在经济高效的硬件上运行。例如，分析客户移动模式的零售店可以在中端 GPU 上部署 ANN 来聚类相似的行走路径，从而识别潜在的盗窃行为，而无需超级计算机。此外，ANN 支持增量更新，使系统能够随着新数据的到来而进行调整——这对于将新感兴趣人员添加到监视列表等场景至关重要。通过平衡速度、准确性和资源使用，ANN 使即使是没有大量计算预算的组织也能使用高级监控功能。