视频摘要通过将冗长的视频自动浓缩为保留重要信息的简洁表示，从而提高了搜索效率。这个过程包括三个核心步骤：特征提取、关键帧选择和摘要生成。通过聚焦关键内容，它减少了搜索原始视频数据所需的时间和计算资源[1][5]。
特征提取和分析 系统首先从视频帧中提取视觉、运动和语义特征。例如，颜色直方图、物体轨迹和语音转文本有助于识别有意义的片段[9]。在监控场景中，像 DEF 架构这样的系统分析运动模式（例如，车辆或行人）以隔离重要事件，实现了 69.44% 的压缩率，并且没有误报[2]。深度学习模型通过检测上下文关系（例如区分日常活动和异常情况）进一步提高了准确性[5][9]。
结构化摘要生成 基于特征相关性选择关键帧或片段，并将其聚类生成摘要。传统方法使用镜头边界检测和聚类算法，而现代方法应用强化学习来优先选择高影响力的场景[1][9]。例如，安全系统将多个移动对象叠加到一个单一的背景时间线上，使用户能够点击目标以即时访问原始片段[5]。这种时空压缩使用户能够在几分钟内回顾数小时的视频片段。
与搜索系统集成 摘要作为元数据索引，可以实现更快的查询。在视频检索平台中，摘要与 MPEG-7 内容描述标准对齐，允许基于关键词的搜索（例如，“红色汽车进入停车场”）直接映射到摘要片段[4]。像 YouTube 摘要工具这样的商业工具结合了自然语言处理和视觉分析来生成带时间戳的文本摘要，允许用户无需完整播放即可跳到相关部分[3]。然而，处理不同视频格式（例如 H0I）和最小化压缩过程中的数据丢失等挑战仍然是活跃的研究领域[2][6]。