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在社會高速發展的今天，互聯網數據催生出人工智能、大數據和云計算等信息技術，也催生出了諸如曠視科技、商湯科技、極鏈科技等優秀的初創企業，也為同樣海量增長的智能視頻信息檢索帶來了新的曙光。

傳統的視頻檢索方法主要“人海戰術”，效率十分低下。主要原因是人類的生理局限，長時間專注于單一視頻畫面，容易造成人注意力低下，產生視覺疲勞，嚴重影響審看效率。其次因為人眼無法克服誤差，人眼的視覺疲勞極易忽略重要的目標線索，因此，一段視頻往往需要花費更多的時間進行重復審看，大大增加了工作量，并且仍無法完全避免遺漏和誤差。

隨著近幾年智能視頻分析技術的飛速發展，視頻檢索技術的出現則把人從單調、繁瑣的任務中解放出來，利用視頻分割、自動數字化、語音識別、鏡頭檢測、關鍵幀抽取、內容自動關聯、視頻結構化等技術，以圖像處理、模式識別、計算機視覺、圖像理解等領域的知識為基礎，通過自動化的智能分析預處理，將毫無邏輯的視頻內容進行梳理。搜視網https://2022.tvsou.com從根本上看，視頻檢索技術應用于安防監控等都是以智能視頻分析技術為基礎，智能視頻分析技術利用計算機圖像視覺分析技術，通過將場景中背景和目標分離進而分析并追蹤在攝像機場景內出現的目標。

人工智能產品在我們的生活中影響越來越多，但智能視頻分析仍存在諸多難點。但深度學習在圖像識別、智能視頻分析技術方面的精度不斷提升，也使得智能視頻檢測成為了深度學習快速落地的最清晰方向之一，而計算力的發展，或許也將使得大規模的并行計算成為未來技術發展不可或缺的力量。