向量数据库是一种专门的系统，旨在存储、索引和查询数据的高维数值表示，即向量。 与依赖精确匹配或关键字搜索的传统数据库不同，向量数据库使用相似性度量来查找最接近查询向量的数据点。 这是通过分层可导航小世界（HNSW）或倒排文件（IVF）系统等索引技术实现的，这些技术组织向量以进行高效的最近邻搜索。 例如，机器学习模型处理的图像可以表示为 512 维向量，捕获形状、颜色或纹理等特征。 向量数据库允许开发人员通过比较这些向量来快速检索与查询相似的图像，即使跨越数百万个条目。
在视频监控中，向量数据库能够高效地分析大量视频数据。 现代监控系统生成连续的视频流，可以使用计算机视觉模型逐帧处理这些视频流，以提取向量嵌入。 这些嵌入表示对象（例如，车辆、人员）、动作（例如，跑步、徘徊）或面部特征。 例如，安全团队可以搜索在数小时的录像中穿着红色夹克的特定人员的所有实例。 系统会将夹克的参考图像转换为查询向量，并使用数据库查找存储视频帧中的匹配向量。 这种方法避免了手动审查的需要，而使用传统方法手动审查既耗时又容易出错。
向量数据库在监控中的实际优势包括可扩展性和实时处理。 视频数据本质上是高容量的，向量数据库经过优化，可以以低延迟处理数百万个向量。 例如，停车场监控系统可以使用实时对象检测来标记无人看管的包。 每个检测到的对象的向量都会被存储，并与已知的威胁模式进行比较，从而在几秒钟内触发警报。 此外，向量数据库支持时间查询，例如通过链接向量随时间推移在多个摄像头中跟踪车辆的移动。 这种高效索引、相似性搜索以及与机器学习管道集成的结合使向量数据库成为现代视频监控系统的关键工具。