视频搜索面临的独特主要挑战源于处理、分析和检索结合了视觉、音频和时间元素的复杂媒体内容。与文本或图片搜索不同，视频搜索需要处理海量数据，从多种模态中提取有意义的特征，并解决通常涉及时间精度的用户意图。这些挑战需要专门的技术来平衡准确性、速度和可扩展性。
一个主要挑战是高效处理和索引视频内容。视频文件通常很大，甚至持续数小时，这使得存储和计算成本高昂。为了索引内容，系统必须分析帧、音轨和元数据。例如，识别场景中的物体需要逐帧进行物体检测，这计算量很大。语音转文本工具可以转录音频，但背景噪音或对话重叠可能会降低准确性。此外，时间上下文也很重要：搜索“汽车追逐”可能不仅需要识别汽车，还需要识别它们随时间的移动。如果没有高效的压缩、并行处理或选择性关键帧提取，对于大型数据集而言，索引将变得不切实际。
另一个挑战是理解用户查询并将其与视频内容匹配。用户通常会描述需要解释空间和时间关系的行为或事件（例如，“拥挤房间里跳舞的人”）。传统的基于关键词的方法在这方面不足。例如，视频的转录文本可能包含“舞会”字样，但视觉上下文（例如，独舞者与一群人）决定了相关性。需要活动识别或场景分割等高级技术，但这些模型需要大量的训练数据，并且可能难以应对罕见或模棱两可的场景。即使内容被准确标记，将查询意图与结果对齐仍然困难——用户可能想要特定动作发生的精确时刻，而不仅仅是整个视频。
最后，**扩展性和实时检索**带来了重大挑战。视频平台通常每天处理数百万次上传，需要分布式系统快速处理和索引内容。实时搜索，例如查找直播事件，增加了延迟限制。例如，在直播比赛期间搜索“体育精彩集锦”需要对传入的视频进行近乎即时的分析。存储成本也会随着保留视频的多种分辨率或版本而增加。此外，跨模态检索——结合文本、音频和视觉线索——需要协调不同类型的数据，这使得查询处理复杂化。如果没有优化的管道和硬件加速，在规模化条件下维持性能将变得难以管理，特别是对于资源有限的平台。