在搜索管道中，视频数据预处理涉及三个关键实践：高效的帧提取、特征工程和标准化的存储格式。目标是将原始视频转换为可搜索的数据，同时平衡质量和计算成本。首先以最佳间隔提取帧，以捕捉有意义的内容而避免冗余。例如，使用场景检测算法（如 PySceneDetect）或固定间隔（例如，每秒 1 帧）可以避免处理近乎相同的帧。将帧调整到一致的分辨率（例如，基于 CNN 模型常用的 224x224）并将像素值标准化到 [0,1] 或 [-1,1]，以确保与机器学习模型兼容。时间下采样（例如，修剪讲座视频中的静音部分）可以进一步减少处理负载。
特征提取对于实现语义搜索至关重要。使用 ResNet 等预训练模型提取空间特征（对象、场景），使用 3D CNN 或基于 Transformer 的模型（如 TimeSformer）提取时间模式（动作、运动）。对于音频较多的视频，可以从 VGGish 等模型中提取 MFCC 系数或嵌入向量。降维（例如，PCA）有助于压缩特征而不丢失关键信息。例如，将 2048 维的 ResNet 嵌入向量降至 512 维，可以在节省存储成本的同时保留 95% 的方差。始终将预处理与索引解耦——单独存储原始特征和处理后的嵌入向量，以便使用更新的模型重新构建索引。
标准化存储和元数据以简化检索。使用 HDF5 或 TFRecords 等格式以分块数组的形式存储帧、音频和特征，以实现快速 I/O。以结构化格式（JSON/Parquet）包含元数据，如时间戳、源视频 ID 和预处理参数（例如，使用的帧率）。对于大规模系统，按视频时长或内容类型（例如，体育 vs. 访谈）对数据进行分片，以实现并行查询。FFmpeg 用于帧提取，FAISS 用于向量索引，这些工具可以使用工作流管理器（Airflow、Kubeflow）集成到管道中。例如，一个管道可以提取 1 fps 的帧，生成 ResNet-50 嵌入向量，并将其存储在按视频类别分区的 FAISS 索引中，从而实现低延迟的相似性搜索。