降低视频搜索中的计算负载涉及优化数据的处理、存储和查询方式。三种有效的方法包括利用关键帧提取、使用近似最近邻 (ANN) 搜索和实施元数据过滤。这些方法最大限度地减少冗余计算，简化相似性搜索，并有效地缩小搜索空间。
首先，关键帧提取通过仅分析代表性帧而不是每个视频帧来减少处理。视频通常包含冗余或相似的帧，尤其是在静态场景中。通过识别关键帧——例如具有场景变化或显著运动的帧——开发人员可以大幅削减数据量。例如，一个 30 FPS 的视频每分钟可能有 1,800 帧，通过关键帧提取可以减少到 50-100 帧。使用直方图比较的 FFmpeg 或自定义算法等工具可以自动化此过程。然后可以从这些关键帧中提取颜色直方图、边缘检测或基于 CNN 的嵌入等特征，将特征存储和比较成本降低几个数量级。
其次，近似最近邻 (ANN) 搜索加速相似性匹配。传统的精确搜索方法（如暴力比较）在大规模数据集上扩展性很差。ANN 算法，例如 FAISS、Annoy 或 HNSW，以少量精度损失换取显著的速度提升。例如，FAISS 将向量聚类到桶中，并在最有希望的聚类中进行搜索，将比较次数从数十亿次减少到数百万次。开发人员还可以通过将高维嵌入量化为较低位表示（例如，8 位整数而不是 32 位浮点数）来进一步优化，这降低了内存使用并加快了距离计算。这些技术在搜索大量视频库中的视觉相似内容时特别有用。
第三，元数据过滤在应用计算密集型算法之前缩小搜索范围。时间戳、地理位置、对象标签（通过使用 YOLO 等模型进行预处理获得）或音频转录等元数据可以作为过滤器。例如，搜索“公园里挥手的人”可以首先过滤出标记为“公园”和“人”的视频，然后仅对这些候选视频应用姿态估计。类似地，光学字符识别 (OCR) 可以对视频中的文本进行预索引，从而实现基于关键词的快速预过滤。这种分层方法确保资源密集型任务（如神经网络推理）仅在一小部分原始数据集上运行，从而降低了总体计算。通过结合这些方法，开发人员可以在视频搜索系统中平衡准确性和效率。