视频搜索通过高效分析大型视频数据集来识别特定人物、物体或事件，从而增强了监控和安全系统。其工作原理是应用计算机视觉和机器学习技术对视频内容进行索引，使用户能够通过关键词、时间戳或视觉标准来查询视频片段。例如，安全操作员可以在数周的录像中搜索“下午 3 点停车场内的红色汽车”，或者零售店可以通过检测藏匿物品等特定行为来标记盗窃事件。这项功能减少了人工审查时间，提高了关键场景下的响应准确性。
从技术角度来看，视频搜索依赖于预处理步骤，例如目标检测（如 YOLO 或 Faster R-CNN 模型）、人脸识别和光学字符识别 (OCR) 来提取元数据。这些组件生成结构化数据（如时间戳、对象标签、位置坐标），并存储在可搜索的数据库中，如 Elasticsearch。例如，系统可以索引交通摄像头拍摄的车牌，使执法部门能够快速追踪车辆路径。挑战包括实时处理高分辨率视频，这需要优化的管道（如使用 FFmpeg 进行帧提取）以及 Apache Spark 等分布式计算框架，以支持跨多个摄像头的扩展。开发者还必须权衡延迟和准确性——在边缘设备上使用 MobileNet 等轻量级模型，而在服务器上使用更复杂的模型。
实际应用包括法医调查，警方通过在全市摄像头网络中搜索嫌疑人来重建时间线；或者机场使用人脸识别来标记目标人物。然而，伦理和技术上的权衡是存在的。隐私问题要求对不相关的数据进行匿名化处理（例如模糊路人）并确保存储安全。在基础设施方面，边缘计算可以通过在摄像机本地处理视频再传输元数据来减少带宽。开发者还必须通过微调模型置信度阈值来解决误报问题，例如将行人的雨伞误认为武器。这些考量确保了视频搜索系统在监控和安全部署中保持有效，同时最大限度地降低风险。