视频中的时间冗余——指跨帧或跨片段重复或近乎相同的内容——会增加计算开销、使索引复杂化并降低结果的相关性，从而影响搜索系统。视频通常包含冗余内容，例如静态背景、重复场景或重叠镜头。如果搜索系统处理每一帧或每一片段时不考虑冗余，就会浪费资源来存储和分析重复数据。这种低效率会减慢处理速度并增加存储成本。此外，冗余内容可能会主导搜索结果，掩盖独特或关键时刻，从而降低用户体验。
例如，考虑一个记录安静走廊的监控摄像头。大多数帧都显示空旷的空间，造成冗余。索引所有帧的搜索系统可能会存储数千张几乎相同的图像，消耗不必要的存储空间。当用户搜索特定事件（例如，一个人进入）时，系统可能会返回数百个与相关帧几乎相同的帧，迫使用户筛选重复项。同样，在体育赛事直播中，回放或同一进球的重复机位可能会主导“比赛精彩集锦”的搜索结果，使得难以找到独特时刻。这些场景突出显示了冗余如何引入噪声，降低搜索查询的精度并增加检索有意义结果的延迟。
开发者可以通过实施去重和智能索引来缓解这些问题。关键帧提取（即间隔识别独特帧）等技术可在索引前减少冗余。运动检测或场景变化算法可以将视频分割成非冗余块。例如，系统可能只索引像素差异超过阈值的帧，从而跳过静态片段。时间哈希将相似帧归为单个标识符，也可简化存储和检索。此外，排名算法可以通过惩罚冗余内容来优先考虑结果的多样性。例如，搜索系统可以将相似帧聚类并为每个聚类返回一个代表性结果。通过预处理视频以消除冗余和优化索引策略，开发者可以提高搜索效率和结果质量，同时降低资源成本。