视频监控的向量搜索方法需要在速度、准确性和可扩展性之间取得平衡，以处理大量高维数据，如视频帧或对象嵌入。三种关键方法包括近似最近邻 (ANN) 算法、分层可导航小世界 (HNSW) 图和倒排文件 (IVF) 索引。这些方法可以有效地在帧或对象之间进行相似性搜索，例如在多个摄像头馈送中识别人员或车辆。每种技术在查询速度、内存使用和精度之间都有权衡，使其适用于不同的监控场景。
像 FAISS (Facebook AI Similarity Search) 或 Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) 这样的 ANN 算法被广泛用于实时视频分析。例如，FAISS 优化了 GPU 加速，可以快速搜索数十亿个向量，这对于处理实时监控流至关重要。 HNSW 图擅长于需要高召回率和低延迟的场景，例如在非重叠的摄像机视图中重新识别嫌疑人。 IVF 索引将向量聚类成组，适用于批量处理存档素材，在这种情况下，可以接受稍慢的查询。开发人员可以结合使用这些方法；例如，使用 IVF 预先过滤数据，并使用 HNSW 进行精细搜索。
实际实施考虑因素包括嵌入提取和硬件约束。对于视频，嵌入通常使用 CNN（例如，用于对象的 ResNet）或 transformers（例如，用于场景的 ViT）生成。将这些嵌入存储在像 Milvus 或 Elasticsearch 这样的向量数据库中，可以与 ANN 或 HNSW 集成以进行可扩展搜索。边缘设备可能会使用像 PQ（乘积量化）这样的轻量级方法来压缩向量，从而在保持搜索准确性的同时减少内存使用。例如，停车场监控系统可以使用 PQ 压缩的嵌入来快速定位与特定颜色或型号匹配的车辆，从而搜索数 TB 的素材。开发人员应该测试这些方法的组合，以满足特定的延迟、存储和准确性要求。