可以表示为向量的监控数据包括转换为数字数组的任何信息，以捕获模式、特征或关系。 向量对于机器学习和相似性搜索特别有用，因为它们可以实现高效的存储、处理和比较。 常见的例子包括使用算法或神经网络转换为结构化数值格式的视觉、音频和行为数据。
视觉数据： 来自摄像头的视频和图像信息通常被处理成向量。 例如，人脸识别系统使用卷积神经网络 (CNN) 来提取人脸特征（例如，眼睛间距、下颌线）作为嵌入向量。 YOLO 或 ResNet 等对象检测模型将检测到的对象（例如，车辆、车牌）编码为向量，用于跟踪或分类。 甚至整个视频帧可以使用自动编码器压缩成较低维度的向量，通过比较帧之间的向量相似性来实现异常检测。 这些向量通常存储在针对高维搜索优化的数据库中，例如 FAISS 或 Milvus。
音频和语音数据： 来自麦克风或截获通信的音频流可以使用梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 或基于 Transformer 的模型等技术转换为向量。 例如，语音转文本系统可能会从转录的文本生成词嵌入（表示语义含义的向量）。 语音识别系统创建说话人嵌入，以根据声音特征识别个人。 这些向量可以快速进行比较——例如，将语音样本与已知的说话人匹配——或者按内容类型对音频剪辑进行聚类（例如，检测警报与对话）。
行为和传感器数据： 来自 GPS 跟踪器、加速度计或 Wi-Fi 传感器的移动模式可以存储为时间序列向量。 例如，一个人的日常路线可以表示为一系列经纬度点。 行为分析系统可能会将用户活动（例如，打字速度、应用程序使用情况）编码为向量，以检测未经授权的访问等异常情况。 甚至元数据（例如，时间戳或设备 ID）也可以通过 one-hot 编码或图嵌入等技术进行向量化，以对实体之间的关系进行建模（例如，网络中的设备）。
将监控数据存储为向量简化了实时分析、相似性搜索以及与机器学习模型集成等任务。 开发人员可以利用向量数据库或库来有效地管理此数据，从而确保可扩展性和低延迟检索。 这种方法广泛应用于从安全监控到预测性维护的各种应用中，结构化的数值表示能够提供可操作的见解。