视频搜索技术的新兴趋势侧重于通过利用机器学习、计算机视觉和基础设施的进步来提高准确性、速度和可用性。三个主要发展包括 基于内容的视频检索、多模态搜索集成和实时索引与处理。这些趋势解决了处理海量视频数据集、理解上下文以及高效交付结果等挑战。
基于内容的视频检索正在从依赖元数据（例如标题或标签）转向分析视频的实际视觉和听觉内容。对象检测、场景分割和音频指纹识别等技术使系统能够根据屏幕上或音轨中的内容来索引视频。例如，开发者可以构建一个系统，让用户通过训练模型来识别对象（自行车）、活动（骑行）和视觉上下文（日落光线），从而搜索“一个在日落时骑自行车的人”。Google 的 Video AI API 或 AWS Rekognition 等工具为这些任务提供了预训练模型，减少了从头开始构建定制管道的需求。这种方法提高了搜索相关性，但需要在处理大规模帧时消耗强大的计算资源。
多模态搜索集成结合了视频、音频和文本数据以改善查询理解。例如，视频搜索系统可以交叉引用视频音频中的口语（通过语音转文本提取）、屏幕文本（通过 OCR）和视觉元素来回答复杂查询。OpenAI 的 CLIP 模型通过对视觉和文本数据进行联合嵌入来实现文本到视频检索，从而体现了这一点。开发者可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架实现类似的系统，尽管多模态数据同步和计算开销管理方面仍存在挑战。这一趋势对于教育内容搜索等应用特别有用，例如查询“用白板图解释量子计算”需要解析多种数据类型。
实时索引与处理满足了对即时搜索结果的需求，特别是在直播或用户生成内容平台中。近似最近邻 (ANN) 搜索算法（例如 FAISS）和边缘计算等技术可以在视频帧或音频片段上传后更快地进行索引。例如，一个直播体育精彩片段平台可以使用帧级索引让用户在比赛发生几秒钟内搜索“三分球”。开发者必须优化模型以实现低延迟推理（例如使用 ONNX Runtime 或 TensorRT），并设计分布式系统来处理并发上传和查询。虽然这降低了延迟，但需要在准确性和速度之间取得平衡，通常通过模型量化或剪枝等技术来实现。
这些趋势突显了向更智能、更具上下文感知能力的系统转变，这些系统最大限度地减少手动标记并最大限度地提高自动化程度。开发者应优先考虑模块化架构以集成不断发展的模型（例如 Vision Transformers），同时通过云或边缘基础设施确保可扩展性。Milvus 用于向量搜索或 FFmpeg 用于视频处理等开源工具提供了构建块，但针对特定用例进行定制调整仍然至关重要。