Milvus/Zilliz + Surveillance : comment les bases de données vectorielles transforment le suivi multi-caméras
Dans le monde de la vidéosurveillance, le suivi d’objets sur plusieurs caméras a traditionnellement été l’un des problèmes les plus difficiles à résoudre. Lorsque les personnes se déplacent entre les vues des caméras dans des espaces comme les magasins de détail, les entrepôts et les aéroports, maintenir leur identité devient de plus en plus difficile. Les bases de données vectorielles, en particulier Milvus, aident ce domaine en permettant des recherches de similarité rapides et précises sur des données visuelles—transformant fondamentalement la façon dont les systèmes de suivi multi-caméras fonctionnent.
Les défis persistants du suivi multi-caméras
Quiconque a travaillé avec des systèmes de surveillance dans de grands espaces comprend les défis fondamentaux :
Identification inter-caméras : Faire correspondre le même sujet sur plusieurs flux de caméras avec des angles et des vues différents nécessite des algorithmes et des modèles d’IA sophistiqués.
Préservation de l’identité : Maintenir des identités cohérentes lorsque les objets se déplacent entre les vues des caméras est essentiel—sans cela, le suivi s’effondre complètement.
Occlusion et disparition : Les objets disparaissent fréquemment de manière temporaire ou deviennent partiellement masqués, ce qui rend le suivi continu difficile.
Exigences de traitement en temps réel : Une surveillance efficace exige une latence inférieure à la seconde et un haut débit pour le streaming de données en direct, la fusion de flux multiples et la détection d’anomalies.
Préoccupations relatives à la confidentialité : Les systèmes doivent anonymiser les données personnelles tout en permettant une surveillance efficace afin de se conformer aux réglementations.
Scalabilité : À mesure que les espaces s’agrandissent, le système doit évoluer pour gérer des milliers de caméras et de sujets grâce au calcul distribué et à une architecture cloud-native.
Les approches traditionnelles utilisant un suivi basé sur des règles ou une simple correspondance de caractéristiques échouent fréquemment dans des environnements complexes, entraînant un suivi fragmenté et des identités incohérentes.
Comment les bases de données vectorielles transforment le problème
Les bases de données vectorielles comme Milvus relèvent ces défis grâce à une approche fondamentalement différente de l’identité des objets. Plutôt que d’utiliser de simples règles ou une correspondance de métadonnées, les bases de données vectorielles permettent une correspondance d’identité fondée sur la similarité avec filtrage des métadonnées, recherche en texte intégral et plus encore :
L’avantage de la représentation vectorielle
Lorsqu’un objet apparaît dans le champ de vision d’une caméra, des modèles d’apprentissage profond extraient des caractéristiques visuelles distinctives et les encodent sous forme de vecteurs de grande dimension. Ces « empreintes » mathématiques (généralement 128-2048 dimensions) capturent les caractéristiques visuelles essentielles de l’objet. Même lorsque l’apparence change considérablement entre les caméras, la représentation vectorielle sous-jacente conserve la similarité. Cette approche crée une base puissante pour la ré-identification entre différentes vues de caméra.
Milvus : conçu pour la recherche de similarité
Milvus excelle dans le contexte du suivi multi-caméras pour plusieurs raisons clés : Recherche de similarité ultra-rapide : Des structures d’indexation spécialisées (HNSW, IVF, Nvidia cuVS, etc.) permettent des requêtes en moins d’une seconde même avec des millions de vecteurs ; Algorithmes de plus proches voisins approximatifs (ANN) : Équilibrent précision et performance pour les applications en temps réel ; Architecture scalable : Les capacités de traitement distribué gèrent les exigences de calcul liées à la comparaison de vecteurs sur de nombreuses caméras ; Options de métriques flexibles : Prise en charge de différentes métriques de distance (euclidienne, cosinus, produit scalaire) afin d’optimiser la correspondance pour des caractéristiques visuelles spécifiques.
Milvus : une base de données vectorielle complète pour la surveillance
Open Source Milvus fournit une puissante suite de fonctionnalités qui en font une solution idéale pour les systèmes de suivi multi-caméras :
Stockage vectoriel et recherche de similarité : Stocke des vecteurs de caractéristiques de grande dimension et gère les recherches de similarité afin de maintenir l’identité entre les vues des caméras
Listes d’embeddings : Prend en charge les listes d’embeddings qui peuvent représenter des séquences de positions, des séquences temporelles ou tout ensemble d’embeddings ayant de fortes relations internes—parfait pour préserver les séquences temporelles dans l’analyse vidéo
Recherche par plage : améliore la pertinence des résultats en définissant une « région annulaire » avec des limites intérieure et extérieure, permettant aux systèmes de trouver des apparences « similaires mais non identiques » — crucial pour faire correspondre la même personne sous différents angles de caméra
Recherche filtrée : combine la similarité vectorielle avec des contraintes de métadonnées (comme des bâtiments, des étages ou des zones de caméras) pour restreindre les résultats aux vecteurs qui correspondent à des critères spécifiques
Recherche par regroupement : agrège les résultats selon des champs spécifiés afin d’améliorer la diversité des résultats, garantissant que le système identifie des individus uniques plutôt que plusieurs apparitions de la même personne
Recherche hybride : combine les résultats de plusieurs champs vectoriels, permettant une recherche multimodale pouvant intégrer les caractéristiques faciales, les attributs vestimentaires et les schémas de mouvement pour une identification plus robuste
Cet ensemble complet de fonctionnalités permet à Milvus de gérer les exigences complexes du suivi multi-caméras, depuis le maintien des relations temporelles entre images séquentielles jusqu’au filtrage des résultats en fonction des contraintes physiques liées à la manière dont les personnes se déplacent dans les espaces.
Capacités avancées de suivi avec Milvus
Les diverses capacités de recherche de Milvus ouvrent la voie à des scénarios de suivi sophistiqués qui étaient auparavant impossibles avec les systèmes traditionnels :
Maintien de l’identité lors de transitions difficiles
Lorsqu’une personne quitte le champ d’une caméra et entre dans celui d’une autre, son apparence peut changer radicalement en raison de l’éclairage, de l’angle et de la distance. Milvus répond à ce défi avec : Recherche par plage : en définissant des seuils de similarité appropriés, le système peut trouver des correspondances similaires mais non identiques, en tenant compte des variations d’apparence ; Recherche multi-vecteurs : la combinaison de différents vecteurs de caractéristiques (visage, vêtements, démarche) permet l’identification même lorsque certaines caractéristiques sont masquées ou ont changé.
Suivi tenant compte du temps
Les déplacements des personnes dans les espaces physiques obéissent à des contraintes physiques. Milvus exploite cela avec Recherche filtrée : appliquer des contraintes de fenêtre temporelle pour ne prendre en compte que les apparitions qui pourraient réalistement correspondre à la même personne en fonction de la vitesse de marche ; les listes d’embeddings suivent les apparitions séquentielles afin d’établir des schémas de mouvement qui aident à distinguer des individus d’apparence similaire. Les listes d’embeddings arrivent dans Milvus 2.6 dans quelques semaines seulement !
Résolution d’identité dans les scènes bondées
Dans les environnements très fréquentés, le suivi traditionnel échoue souvent. Milvus fournit Recherche par regroupement : regroupe les résultats de recherche selon les valeurs d’un champ spécifié, améliorant la diversité en renvoyant l’entité la plus similaire de chaque groupe plutôt que plusieurs résultats du même groupe ; Recherche filtrée : appliquer des conditions de filtrage des métadonnées (comme des fenêtres temporelles, des couleurs de vêtements ou des objets transportés) pour restreindre le périmètre de recherche avant d’effectuer des recherches ANN, garantissant que seules les entités correspondant aux critères spécifiés sont prises en compte. Ces capacités permettent aux équipes de sécurité de maintenir un suivi continu même dans des environnements difficiles avec des foules denses, des configurations de caméras complexes et des conditions d’éclairage variables.
Applications concrètes et avantages
Cette approche du suivi multi-caméras crée des opportunités dans tous les secteurs :
Analyse du commerce de détail : suivre les clients de l’entrée à la sortie, même lorsqu’ils se déplacent entre les étages et les rayons, permettant une analyse complète du parcours client. L’analyse des parcours identifie les schémas courants et aide à optimiser l’agencement des magasins en fonction des déplacements réels des clients. Les informations sur la conversion permettent aux détaillants de comparer les schémas de navigation entre les clients acheteurs et non acheteurs, révélant ce qui influence les décisions d’achat.
Optimisation des entrepôts : l’analyse des déplacements des travailleurs identifie les schémas inefficaces et aide à optimiser les flux de travail dans les opérations des installations. Le suivi des équipements surveille les schémas d’utilisation des chariots élévateurs et des équipements dans de grandes installations, améliorant l’allocation des ressources et la planification de la maintenance. La surveillance de la sécurité détecte les accès non autorisés ou les schémas de comportement inhabituels, renforçant la sécurité des installations et protégeant les stocks.
Pôles de transport : L’optimisation des flux réduit la congestion en comprenant comment les personnes se déplacent dans les installations, créant des expériences passagers plus efficaces. Le renforcement de la sécurité assure un suivi continu des individus d’intérêt à travers plusieurs zones de caméras, sans lacunes dans la couverture. L’amélioration du service identifie les goulots d’étranglement et aide à optimiser les effectifs en fonction des schémas de déplacement des passagers, ce qui réduit les temps d’attente et améliore la satisfaction client.
Créer votre propre système de suivi alimenté par Milvus
Si vous souhaitez mettre en œuvre un suivi vectoriel avec Milvus, le workflow de référence de NVIDIA pour le suivi multi-caméras constitue un excellent point de départ. Leur solution complète montre comment intégrer Milvus dans une architecture de suivi complète.
Le workflow montre comment :
Traiter les flux de caméras afin d’extraire les caractéristiques des objets et de les convertir en vecteurs
Stocker et interroger ces vecteurs dans Milvus pour la correspondance d’identité
Tirer parti des nouvelles capacités de Milvus pour le suivi spatio-temporel
Visualiser les résultats du suivi au moyen d’interfaces intuitives
Vous pouvez trouver le guide d’implémentation complet de NVIDIA sur leur site de documentation Metropolis, qui comprend des instructions de déploiement, des détails d’architecture et des options de personnalisation.
Conclusion : L’avenir de la surveillance est vectoriel
Les bases de données vectorielles comme Milvus représentent un changement fondamental dans notre façon d’aborder le suivi multi-caméras. En exploitant les capacités de recherche complètes de Milvus — de la recherche par plage à la recherche multi-vecteurs, de la recherche par regroupement à la recherche filtrée — les systèmes de surveillance peuvent maintenir une identité continue dans des environnements complexes avec une précision sans précédent.
Ce qui rend Milvus particulièrement puissant pour les applications de surveillance, c’est la combinaison de ces capacités. La recherche par plage aide à prendre en compte les variations d’apparence entre les caméras. Les listes d’embeddings préservent les séquences temporelles pour l’analyse des mouvements. La recherche filtrée applique des contraintes physiques afin de réduire les correspondances candidates. La recherche par regroupement garantit la diversité des résultats pour un comptage précis des personnes. Ensemble, ces fonctionnalités créent une solution complète aux défis uniques du suivi multi-caméras.
À mesure que la technologie des bases de données vectorielles continue de progresser, nous pouvons nous attendre à des applications de surveillance encore plus sophistiquées, combinant ces diverses capacités de recherche pour une précision et des informations encore accrues. Pour les organisations qui gèrent de grands espaces physiques, Milvus fournit la base d’une nouvelle génération de systèmes de suivi capables enfin de tenir la promesse d’une identification transparente entre caméras.
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