在视频分析中，嵌入是对视频内容的数值表示，它们捕捉了语义特征，如对象、动作或场景。这些由机器学习模型生成的向量，能够有效地比较和分析视频数据。通过将帧或序列转换为紧凑的高维向量，嵌入将原始像素数据抽象为有意义的模式，从而更容易大规模执行搜索、分类或异常检测等任务。
一个常见的用例是跨视频帧的对象跟踪。例如，模型可以为每一帧中检测到的对象（如人物或车辆）生成嵌入。通过随时间比较这些嵌入，系统可以跟踪同一对象，即使其外观因光照、角度或遮挡而发生变化。类似地，在视频检索系统中，嵌入允许用户通过将查询嵌入与预先计算的视频段嵌入进行比较，来搜索特定场景——例如“一辆红色汽车左转”。安全系统或内容存档等平台利用这一点来查找相关镜头，而无需手动标记。另一个例子是异常检测：来自正常操作（例如工厂装配线）的嵌入可以与实时视频嵌入进行比较，以标记偏差，例如意外的对象移动。
从技术上讲，嵌入通常使用卷积神经网络（CNN），如 ResNet 用于帧级特征，或 3D CNN 用于时空序列来提取。对于时间上下文，Transformer 或 I3D（膨胀 3D 卷积网络）等模型处理视频片段以捕捉运动模式。开发人员通常会针对特定领域的数据微调预训练模型——例如，在交通摄像头录像上训练模型以提高车辆嵌入的准确性。嵌入存储在为快速相似性搜索优化的向量数据库（例如 FAISS、Milvus）中。部署时，工程师需要在嵌入维度（例如 512-1024 维）之间进行权衡，以保留信息同时最大程度地减少计算开销。对于实时应用，帧采样或模型量化等优化有助于在不牺牲关键细节的情况下保持性能。