搜索应用中的视频分割通常涉及三种主要技术：时间分割、空间分割和多模态分析。每种方法都解决了将视频内容分解为可搜索组件的不同方面，从而实现高效的索引和检索。
时间分割将视频划分为有意义的时间单元，例如镜头或场景。镜头边界检测是一种常用方法，用于识别连续帧之间的突然切换或渐进过渡（如淡入淡出）。使用诸如直方图比较、边缘变化检测或基于帧间差异训练的机器学习模型等技术来检测这些边界。例如，基于直方图的方法可能会将颜色分布的突然变化标记为镜头切换。场景分割更进一步，通过对 CNN 提取的视觉特征使用聚类算法（例如 k-means）将相关镜头分组为连贯的叙事单元。这有助于搜索应用对视频进行精细化索引——例如，通过分析镜头序列在电影数据库中查找所有“追车”场景。
空间分割侧重于对单个帧内的对象或区域进行分割。U-Net 或 Mask R-CNN 等语义分割模型将每个像素分类（例如，“人”、“车辆”），而实例分割则区分同一类别的单个对象。例如，Mask R-CNN 可以在交通场景中识别并勾勒出每辆汽车的轮廓，从而支持诸如“查找带有红色卡车的视频”之类的搜索查询。这项技术对于需要对象级搜索的应用至关重要，例如查找特定物品的监控系统或分析产品放置的零售视频。空间分割通常依赖于在特定领域数据上微调的预训练深度学习模型，以提高准确性。
多模态分析将视觉数据与其他模态相结合，如音频、文本或运动。例如，语音转文本算法可以转录对话，从而实现与视觉片段同步的基于关键词的搜索。光流技术跟踪帧间的对象运动，对于基于动作的查询很有用（例如，通过分析球员运动来“查找足球进球”）。混合方法可能将 CNN 特征与音频嵌入融合，以通过视觉成分和口述食谱步骤来分割烹饪视频。Google 的 MediaPipe 或 OpenAI 的 CLIP 等工具整合了这些模态，使搜索系统能够交叉引用多种数据类型。这种方法提高了鲁棒性——例如，通过将视觉分割与上下文音频或屏幕文本相结合，区分“苹果”水果和“苹果”标志。
通过结合这些技术，开发人员可以构建能够处理各种视频内容的复杂查询的搜索系统，同时平衡精度和计算效率。