运动特征和时空线索被整合到视频搜索系统中，用于分析运动和随时间的变化，这对于理解视频内容至关重要。与静态图像不同，视频需要捕捉动态元素，如物体轨迹、速度以及帧之间的互动。运动特征，例如光流（跟踪帧之间的像素移动）或处理帧序列的 3D 卷积神经网络（CNN），有助于识别走路或挥手等动作。时空线索将空间信息（例如，物体的形状和位置）与时间模式（例如，这些物体如何随时间演变）结合起来。例如，搜索“人物跳跃”的视频查询可能依赖于检测序列中的向上运动以及身体姿态的变化，以将其与静态姿势区分开。
为了实现这一点，开发者通常使用预训练模型或自定义架构。光流算法，如 Farneback 或 FlowNet，计算连续帧之间的密集运动向量，这些向量可以汇总以表示视频片段中的整体运动。对于时空建模，3D CNN（例如，C3D 或 I3D）处理短帧序列以捕捉空间细节和时间关系。或者，双流网络（一个用于空间 RGB 帧，另一个用于光流）融合运动和外观特征。例如，检测“开门”可能涉及对门把手的空间识别及其向下移动的时间分析。OpenCV 或深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）等工具提供了计算这些特征的库，然后将这些特征编码成紧凑的嵌入以便进行高效存储和检索。
在视频搜索系统中，这些特征会被索引并与用户查询进行匹配。例如，查询“跑步的狗”会涉及从查询视频或文本（使用自然语言处理）中提取运动嵌入，并使用相似度指标（例如，余弦相似度）与索引视频进行比较。挑战包括平衡计算效率（处理数小时的视频）和准确性。开发者可以通过采样关键帧、使用近似最近邻搜索（例如，FAISS）或提前剪枝不相关的片段来进行优化。实际应用包括监控（搜索可疑运动）或体育分析（识别特定战术）。通过结合运动和时空数据，这些系统能够实现精确、上下文感知的视频检索，这是基于静态图像的方法无法实现的。