为大型视频数据库建立索引以实现高效搜索，需要将原始视频内容转换为可搜索的格式，同时平衡准确性和性能。这个过程通常包括提取有意义的特征、组织元数据以及使用专门的存储系统。目标是实现快速的相似性搜索或基于关键词的查询，而无需扫描视频的每一帧。
首先，特征提取将视频内容转换为数值表示。对于视觉内容，像卷积神经网络 (CNNs) 这样的技术可以识别物体、场景或运动模式。例如，像 ResNet 这样预训练的 CNN 可以为从视频中采样的关键帧生成特征向量。音轨可以使用声谱图或来自语音识别模型的嵌入进行处理。时间特征，如光流或镜头边界，有助于捕捉随时间的变化。这些特征作为向量存储在针对高维数据优化的数据库中，例如 FAISS 或 Annoy。通过对这些向量建立索引，您可以使用最近邻算法执行相似性搜索（例如，“查找包含日落的片段”）。
其次，元数据和注释是对原始特征的补充。这包括手动标签（例如，“体育”、“访谈”）、来自语音转文本模型的自动字幕，或对象检测器检测到的事件的时间戳（例如，“汽车出现在 00:12”）。结构化元数据，如视频时长、分辨率或地理位置，可以在关系型数据库（例如 PostgreSQL）或搜索引擎（如 Elasticsearch）中建立索引。例如，使用元数据索引可以快速解决“在东京拍摄时长超过 5 分钟的视频”这样的查询。将元数据与特征向量结合起来，可以进行混合查询，例如先按位置过滤，然后在结果中搜索特定的视觉模式。
最后，高效的存储和检索依赖于分区和压缩。视频通常被分割成更短的片段（例如，10 秒剪辑），以降低搜索的粒度。特征向量使用乘积量化等技术进行压缩，以节省内存。对于实时应用，Redis 等内存数据库会缓存频繁访问的数据。为了实现水平扩展，Apache Solr 或 Milvus 等分布式系统会在服务器之间对索引进行集群。例如，一个视频平台可以按上传日期对索引进行分片，从而实现跨分片的并行搜索。定期从索引中清除过期或低质量的内容也能随着时间的推移提高性能。