Transformer 和视觉-语言模型（VLM）在增强监控搜索系统的准确性和灵活性方面发挥着关键作用。Transformer 凭借其自注意力机制，擅长分析数据序列（如视频帧）并捕获长程依赖关系，因此在对象跟踪或跨时间异常检测等任务中非常有效。VLM 结合了视觉和文本理解能力，使得可以使用自然语言查询来搜索视觉数据——例如，查找“中午进入商店的戴蓝色帽子的人”。这些模型共同使得监控系统能够处理复杂的、多模态的输入，并高效地提供精确的结果。
Transformer 在监控中的一个关键应用是时序分析。例如，基于 Transformer 的模型可以处理一系列视频帧，以跟踪在拥挤区域移动的人，即使该人暂时被遮挡。自注意力机制有助于模型权衡不同帧和空间区域的重要性，从而提高跟踪准确性。类似地，CLIP（对比语言-图像预训练）等 VLM 可以将文本描述与视觉特征关联起来。在监控环境中，这意味着用户可以使用诸如“停在建筑物入口附近的白色面包车”之类的查询来搜索存档录像，VLM 将把文本与相关的视觉模式进行匹配，而无需依赖预定义的物体标签。这减少了对手动标记的依赖，并扩展了可搜索场景的范围。
从实现的角度来看，开发人员经常面临平衡性能和计算成本的挑战。Transformer 处理高分辨率视频需要大量内存，这可以通过帧采样或模型蒸馏等技术来缓解。VLM 虽然功能强大，但需要大量的图像-文本对数据集进行训练，这在监控领域可能具有领域特异性（例如，附带日志的安全摄像头录像）。Hugging Face 的 Transformers 库或基于 PyTorch 的视觉框架等工具提供了易于入门的起点。然而，优化这些模型以实现实时推理——例如将它们部署在资源有限的边缘设备上——仍然是一个优先事项。道德考量，例如在处理敏感数据时确保隐私合规性，在系统设计期间也需要注意。