检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杨争
机构地区:[1]中移(上海)信息通信科技有限公司
出 处:《计算机产品与流通》2025年第1期50-52,共3页COMPUTER PRODUCTS AND CIRCULATION
摘 要:随着工业智能化的快速发展,工业安防领域对于高效、准确的监控系统需求日益增长。传统的安防系统往往依赖人力监控,不仅效率低下,还容易受到人为因素的干扰。随着计算机视觉和深度学习技术的发展,基于图像的智能监控系统逐渐成为主流,图搜图技术作为其关键技术之一,能够实现快速准确的图像匹配和检索,对提升工业安防监控系统的智能化水平具有重要意义。Milvus作为一款高性能的开源向量数据库,专为向量相似性搜索和AI应用设计。它具有高吞吐量、低延迟的特点,适用于处理大规模向量数据。本文旨在探索Milvus在工业安防领域的应用,特别是实现安防图片的图搜图功能,以期提高安防监控的效率和准确性。
关 键 词:计算机视觉 图像匹配 安防系统 智能监控系统 安防监控系统 数据库 安防领域 检索
分 类 号:TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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