4000万+
单机最大底库
128G 内存 + RTX4090
千亿级
集群总检索容量
节点线性叠加
≤1秒
全库检索耗时
1000 万底库 TOP10000
3
核心 OpenAPI
Extract · Report · Search
∞
水平扩展
路数 + 底库线性增长
核心能力
🔬
100% 自研检索算法
零依赖 FAISS / DiskANN / Milvus，针对人脸特征分布深度优化的分层索引结构。
- 自研分层索引，实时动态建库
- 自适应余弦比对，精度无损
📹
原生兼容 · 零改造对接
原生兼容 ONVIF/RTSP 主流通用监控设备，无需更换硬件、无需改造现有摄像头，直接对接存量安防设备。
- 即接即用，免 SDK 二次开发
- 兼容海康、大华、宇视等主流品牌
- 存量摄像头零改造，TCO 最优
📊
千万级 · 毫秒秒搜
单机最高支持 4000 万底库，全库遍历检索返回 TOP10000，耗时稳定可控。
- 1000 万底库 ≤1s
- >1000 万底库 ≤1s
- >2000 万底库 ≤2s
🔗
水平弹性 · 无限扩展
新增节点自动接入集群，IPC 路数、底库容量线性叠加，检索性能恒定不衰减。
- 节点故障隔离，单点宕机不影响集群
- 中心调度 + 多节点并行检索
- 结果全局合并排序去重
开发 API
POST
人脸检测与特征提取
上传图片，自动检测人脸、输出坐标、置信度与特征向量，仅推理不落地存储。
curl -X POST /api/v1/face/extract \
-H "Authorization: Bearer {key}" \
-d '{"image_base64": "..."}'
→ {faces: [{bbox, confidence, embedding}]}
-H "Authorization: Bearer {key}" \
-d '{"image_base64": "..."}'
→ {faces: [{bbox, confidence, embedding}]}
POST
人脸上报入库
上传人脸图片或特征向量，自动纳入索引库，支持自定义扩展信息绑定。
curl -X POST /api/v1/face/report \
-H "Authorization: Bearer {key}" \
-d '{"image_base64": "...", "ext_info": {...}}'
→ {face_id, status: "indexed"}
-H "Authorization: Bearer {key}" \
-d '{"image_base64": "...", "ext_info": {...}}'
→ {face_id, status: "indexed"}
POST
人脸 1:N 全域搜索
上传检索人脸，全集群多节点并行检索，按相似度排序返回 TOP-K 结果。
curl -X POST /api/v1/face/search \
-H "Authorization: Bearer {key}" \
-d '{"image_base64": "...", "top_k": 10}'
→ {results: [{face_id, score, ext_info}]}
-H "Authorization: Bearer {key}" \
-d '{"image_base64": "...", "top_k": 10}'
→ {results: [{face_id, score, ext_info}]}
官方性能指标
| 硬件配置 | 内存 | 单节点摄像头 | 最大底库 | 检索耗时 | 扩展 |
|---|---|---|---|---|---|
| 16核 + RTX3090 (12G) | 32G | 8～10 路 | 500 万 | ≤1s | 水平扩展 |
| 16核 + RTX3090 (12G) | 64G | 8～10 路 | 1000 万 | ≤1s | 水平扩展 |
| 16核 + RTX3090 (12G) | 128G | 8～10 路 | 2000 万 | ≤2s | 水平扩展 |
| 32核 + RTX4090 (24G) | 64G | 18～22 路 | 1000 万 | ≤1s | 水平扩展 |
| 32核 + RTX4090 (24G) | 128G | 18～22 路 | 2000 万 | ≤2s | 水平扩展 |
| 32核 + RTX4090 (24G) | 256G | 18～22 路 | 4000 万 | ≤2s | 水平扩展 |
* 集群扩容后：总路数 = 单机路数 × 节点数 · 总底库 = 单机容量 × 节点数
千亿级检索基于 100 节点集群实测，基准条件：1080P@25fps ONVIF · 全库 1:N · TOP10000
千亿级检索基于 100 节点集群实测，基准条件：1080P@25fps ONVIF · 全库 1:N · TOP10000
为什么选择 FaceXSearch？
| 对比维度 | FaceXSearch（自研） | 传统方案（FAISS / Milvus） |
|---|---|---|
| 索引依赖 | ✨ 完全自研，零外部依赖 | 依赖开源库，受上游版本限制 |
| 增量更新 | ✨ 实时增量入库，无需停机重建 | 需分片预处理或重建索引 |
| 内存效率 | ✨ 针对人脸分布深度优化 | 通用设计，未针对人脸优化 |
| 精度控制 | ✨ 全量遍历，精度无损 | 粗量化影响召回率 |
| 合规风险 | ✨ 完全自有产权 | 存在开源许可合规问题 |
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