向量数据库依托 **人脸识别** 技术与 **embedding** 技术,结合 **大模型** 与 **ranking** 算法,构建实时监控与异常行为预警体系,提升安防效率。

监控数据的 embedding 生成策略

视频数据的向量化需兼顾实时性与准确性:

·人脸图像 embedding:人脸识别模型提取面部特征点,生成唯一身份向量;

·行为动作 embedding:3D CNN 处理人体姿态时序数据,识别奔跑、聚集等异常行为;

·场景环境 embedding:CLIP 模型提取监控场景的背景特征,关联区域安全等级。某安防企业采用该方案,使 **embedding** 行为识别准确率提升 37%。

向量数据库的监控索引优化

向量数据库针对监控场景设计:

·人脸快速检索索引:基于 **人脸识别** 生成的 embedding 建立高效索引,支持百万级人脸秒级检索;

·时间轴关联索引:按时间顺序存储行为 embedding,便于事件追溯;

·异常行为标签索引:标记异常动作 embedding,优先预警高风险事件。某商场借此将异常行为响应延迟降至 100ms。

大模型与 ranking 的协同预警

在 “大模型+ranking” 流程中:

1.监控视频经处理生成 **embedding** 存入数据库;

1.向量数据库召回异常行为 embedding 及处理预案;

1.ranking算法按风险等级排序,大模型生成预警信息。该系统使某园区的安全事件发生率下降 28%。