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传统的视频检索方法主要“人海战术”，效率十分低下。主要原因是人类的生理局限，长时间专注于单一视频画面，容易造成人注意力低下，产生视觉疲劳，严重影响审看效率。其次因为人眼无法克服误差，人眼的视觉疲劳极易忽略重要的目标线索，因此，一段视频往往需要花费更多的时间进行重复审看，大大增加了工作量，并且仍无法完全避免遗漏和误差。
随着近几年智能视频分析技术的飞速发展，视频检索技术的出现则把人从单调、繁琐的任务中解放出来，利用视频分割、自动数字化、语音识别、镜头检测、关键帧抽取、内容自动关联、视频结构化等技术，以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等领域的知识为基础，通过自动化的智能分析预处理，将毫无逻辑的视频内容进行梳理。搜视网https://2022.tvsou.com从根本上看，视频检索技术应用于安防监控等都是以智能视频分析技术为基础，智能视频分析技术利用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。
人工智能产品在我们的生活中影响越来越多，但智能视频分析仍存在诸多难点。但深度学习在图像识别、智能视频分析技术方面的精度不断提升，也使得智能视频检测成为了深度学习快速落地的最清晰方向之一，而计算力的发展，或许也将使得大规模的并行计算成为未来技术发展不可或缺的力量。
