视频理解与分析：多模态AI的应用
原创
灵阙教研团队
A 推荐 进阶 |
约 10 分钟阅读
更新于 2026-02-28 AI 导读
视频理解与分析：多模态AI的应用 引言 视频理解是 AI 领域的核心挑战之一——它要求模型同时处理视觉、听觉和时间序列信息，理解"发生了什么"、"谁在做什么"、"何时发生"以及"为什么发生"。随着多模态大模型（GPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Claude 3.5 等）的成熟，视频理解正从学术研究加速走向商业应用。本文系统梳理视频理解的技术体系与应用场景。 一、视频理解任务体系...
视频理解与分析：多模态AI的应用
引言
视频理解是 AI 领域的核心挑战之一——它要求模型同时处理视觉、听觉和时间序列信息，理解"发生了什么"、"谁在做什么"、"何时发生"以及"为什么发生"。随着多模态大模型（GPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Claude 3.5 等）的成熟，视频理解正从学术研究加速走向商业应用。本文系统梳理视频理解的技术体系与应用场景。
一、视频理解任务体系
视频理解任务层次模型
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Level 5 | 因果推理 "为什么他生气了？"
Level 4 | 叙事理解 "这个视频讲了什么故事？"
Level 3 | 事件检测 "发生了什么事件？"
Level 2 | 动作识别 "他在做什么动作？"
Level 1 | 目标检测 "画面中有什么物体？"
Level 0 | 帧级特征 像素、颜色、纹理
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
底层 → 高层：信息密度降低，语义层级升高
1.1 主要任务分类
| 任务 | 输入 | 输出 | 应用场景 |
|---|---|---|---|
| 视频分类 | 整段视频 | 类别标签 | 内容审核、推荐 |
| 时序动作检测 | 长视频 | 动作片段 + 时间戳 | 监控、体育分析 |
| 视频描述（Caption） | 视频 | 自然语言描述 | 无障碍、搜索 |
| 视频问答（VideoQA） | 视频 + 问题 | 自然语言回答 | 教育、分析 |
| 视频摘要 | 长视频 | 关键帧/短视频 | 新闻、会议 |
| 场景分割 | 视频 | 场景边界 | 编辑、索引 |
| 目标跟踪 | 视频 + 初始框 | 轨迹序列 | 监控、自动驾驶 |
| 视频检索 | 文本查询 | 匹配视频片段 | 搜索引擎 |
二、核心技术架构
2.1 视频特征提取
# 视频 Transformer 架构演进
ARCHITECTURES = {
"TimeSformer (2021)": {
"approach": "分离时空注意力",
"spatial": "帧内空间注意力",
"temporal": "跨帧时间注意力",
"efficiency": "O(T*N + T*N) vs O(T*N)^2"
},
"ViViT (2021)": {
"approach": "视频 Vision Transformer",
"variants": ["时空分解", "因子化编码器", "因子化自注意力"],
"efficiency": "因子化降低计算量"
},
"VideoMAE (2022)": {
"approach": "遮蔽自编码器预训练",
"masking_ratio": "90%（视频冗余度高）",
"advantage": "少量标注数据也能表现好"
},
"InternVideo2 (2024)": {
"approach": "多模态视频基础模型",
"training_data": "20亿+ 视频-文本对",
"capability": "视频理解 + 生成统一"
}
}
2.2 多模态融合
视频理解需要融合多种模态的信息：
视觉流（Visual Stream）
├─ RGB 帧序列 → ViT/ResNet → 空间特征
├─ 光流（Optical Flow） → 运动特征
└─ 深度图（Depth） → 3D 空间特征
音频流（Audio Stream）
├─ 语音 → ASR → 文本
├─ 环境音 → 音频分类 → 场景标签
└─ 音乐 → 节拍/情绪 → 节奏特征
文本流（Text Stream）
├─ 字幕/OCR → 语义嵌入
├─ 标题/描述 → 元数据
└─ 弹幕/评论 → 观众反馈
↓ 融合策略 ↓
早期融合：特征级拼接 → 联合编码
中期融合：交叉注意力 → 模态间对齐
晚期融合：独立编码 → 决策级整合
2.3 大模型视频理解
多模态大模型为视频理解带来了质的飞跃：
# 使用 Gemini 1.5 Pro 进行视频理解
import google.generativeai as genai
def analyze_video_with_gemini(video_path: str, query: str) -> str:
"""使用 Gemini 理解和分析视频"""
model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-pro-latest")
video_file = genai.upload_file(video_path)
response = model.generate_content(
[
video_file,
query
],
generation_config=genai.GenerationConfig(
temperature=0.2,
max_output_tokens=2048
)
)
return response.text
# 使用示例
result = analyze_video_with_gemini(
"meeting_recording.mp4",
"请总结这个会议的主要讨论点、决策和待办事项。"
)
# 使用 GPT-4o 进行视频帧分析
from openai import OpenAI
import base64
def analyze_video_frames(frames: list[str], query: str) -> str:
"""使用 GPT-4o 分析视频关键帧"""
client = OpenAI()
messages = [
{"role": "system", "content": "你是一个视频分析专家。"},
{"role": "user", "content": [
{"type": "text", "text": f"以下是视频的关键帧序列。{query}"},
*[
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": f"data:image/jpeg;base64,{frame}",
"detail": "low"
}
}
for frame in frames
]
]}
]
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=messages,
max_tokens=1000
)
return response.choices[0].message.content
三、场景检测与分类
3.1 镜头边界检测
import cv2
import numpy as np
class ShotBoundaryDetector:
def __init__(self, threshold: float = 30.0):
self.threshold = threshold
def detect_hard_cuts(self, video_path: str) -> list[int]:
"""检测硬切（abrupt transition）"""
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
cuts = []
prev_hist = None
frame_idx = 0
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 计算颜色直方图
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
hist = cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [50, 60], [0, 180, 0, 256])
cv2.normalize(hist, hist)
if prev_hist is not None:
# 直方图差异（巴氏距离）
diff = cv2.compareHist(prev_hist, hist, cv2.HISTCMP_BHATTACHARYYA)
if diff > self.threshold / 100:
cuts.append(frame_idx)
prev_hist = hist
frame_idx += 1
cap.release()
return cuts
def detect_gradual_transitions(self, video_path: str) -> list[dict]:
"""检测渐变转场（dissolve, fade, wipe）"""
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
transitions = []
window_size = 10
diff_history = []
prev_frame = None
frame_idx = 0
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
if prev_frame is not None:
diff = cv2.absdiff(frame, prev_frame)
mean_diff = np.mean(diff)
diff_history.append(mean_diff)
if len(diff_history) >= window_size:
# 检测持续变化（渐变特征）
window = diff_history[-window_size:]
if all(d > 5 for d in window) and np.std(window) < 10:
transitions.append({
"type": "gradual",
"start_frame": frame_idx - window_size,
"end_frame": frame_idx
})
prev_frame = frame.copy()
frame_idx += 1
cap.release()
return transitions
3.2 场景分类
| 场景类别 | 子类别 | 典型特征 |
|---|---|---|
| 室内 | 办公室、厨房、卧室 | 封闭空间、人工光源 |
| 室外 | 街道、公园、海滩 | 自然光、开阔视野 |
| 运动 | 足球、篮球、游泳 | 快速运动、特定场地 |
| 交通 | 公路、铁路、机场 | 交通工具、道路标志 |
| 自然 | 森林、山脉、海洋 | 植被、地形、水体 |
| 事件 | 会议、婚礼、演唱会 | 人群、装饰、舞台 |
四、动作识别与行为分析
4.1 动作识别模型
| 模型 | 年份 | 方法 | Top-1 (Kinetics-400) |
|---|---|---|---|
| I3D | 2017 | 3D卷积（双流） | 75.7% |
| SlowFast | 2019 | 双速率路径 | 79.8% |
| TimeSformer | 2021 | 时空分离注意力 | 80.7% |
| VideoMAE | 2022 | 遮蔽自编码预训练 | 87.4% |
| InternVideo2 | 2024 | 多模态大模型 | 91.1% |
4.2 实时行为分析
class BehaviorAnalyzer:
"""实时行为分析系统"""
ALERT_BEHAVIORS = {
"fighting": {"threshold": 0.8, "alert_level": "high"},
"falling": {"threshold": 0.7, "alert_level": "high"},
"running": {"threshold": 0.6, "alert_level": "medium"},
"loitering": {"threshold": 0.5, "alert_level": "low"},
"crowd_gathering": {"threshold": 0.7, "alert_level": "medium"},
}
def __init__(self, model_path: str):
self.action_model = self._load_model(model_path)
self.frame_buffer = []
self.buffer_size = 16 # 16帧窗口
def process_frame(self, frame: np.ndarray) -> dict:
"""处理单帧，返回行为分析结果"""
self.frame_buffer.append(frame)
if len(self.frame_buffer) < self.buffer_size:
return {"status": "buffering"}
if len(self.frame_buffer) > self.buffer_size:
self.frame_buffer.pop(0)
# 批量推理
clip = np.stack(self.frame_buffer)
predictions = self.action_model.predict(clip)
# 检查告警行为
alerts = []
for action, config in self.ALERT_BEHAVIORS.items():
if predictions.get(action, 0) > config["threshold"]:
alerts.append({
"action": action,
"confidence": predictions[action],
"alert_level": config["alert_level"]
})
return {
"predictions": predictions,
"alerts": alerts,
"top_action": max(predictions, key=predictions.get)
}
五、内容审核
5.1 多维度审核体系
视频内容审核维度
├─ 视觉维度
│ ├─ 暴力内容（打斗、流血、武器）
│ ├─ 色情内容（裸露、性暗示）
│ ├─ 恐怖内容（血腥、恐怖图像）
│ ├─ 违禁品（毒品、管制器具）
│ └─ 政治敏感（旗帜、标志、人物）
├─ 音频维度
│ ├─ 脏话/辱骂
│ ├─ 仇恨言论
│ ├─ 涉政言论
│ └─ 版权音乐
├─ 文字维度
│ ├─ 字幕违规
│ ├─ 水印/广告
│ └─ 虚假信息
└─ 行为维度
├─ 危险行为（高空作业、疲劳驾驶）
├─ 违法行为
└─ 未成年人保护
5.2 审核流水线
class ContentModerationPipeline:
"""多层级内容审核流水线"""
def __init__(self):
self.visual_model = self._load_visual_model()
self.audio_model = self._load_audio_model()
self.text_model = self._load_text_model()
def moderate(self, video_path: str) -> dict:
"""对视频进行全方位审核"""
results = {
"video_path": video_path,
"overall_decision": "pass",
"checks": []
}
# 第一层：快速筛查（抽帧 + 关键词）
quick_result = self._quick_scan(video_path)
if quick_result["risk_level"] == "low":
results["checks"].append({"stage": "quick_scan", "result": "pass"})
return results
# 第二层：深度视觉分析
visual_result = self._deep_visual_analysis(video_path)
results["checks"].append({
"stage": "visual_analysis",
"categories": visual_result
})
# 第三层：音频分析
audio_result = self._audio_analysis(video_path)
results["checks"].append({
"stage": "audio_analysis",
"categories": audio_result
})
# 第四层：综合判定
if any(r["severity"] == "block" for r in visual_result + audio_result):
results["overall_decision"] = "block"
elif any(r["severity"] == "review" for r in visual_result + audio_result):
results["overall_decision"] = "manual_review"
return results
def _quick_scan(self, video_path: str, sample_rate: int = 5) -> dict:
"""快速抽帧扫描（每 N 秒一帧）"""
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
step = int(fps * sample_rate)
risk_scores = []
for i in range(0, total_frames, step):
cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, i)
ret, frame = cap.read()
if ret:
score = self.visual_model.quick_classify(frame)
risk_scores.append(score)
cap.release()
avg_risk = np.mean(risk_scores) if risk_scores else 0
return {
"risk_level": "high" if avg_risk > 0.7 else
"medium" if avg_risk > 0.3 else "low",
"avg_risk_score": avg_risk,
"frames_scanned": len(risk_scores)
}
六、视频搜索与检索
6.1 文本-视频检索
class VideoRetriever:
"""基于 CLIP 的文本-视频检索"""
def __init__(self):
import clip
self.model, self.preprocess = clip.load("ViT-B/32")
def index_video(self, video_path: str, sample_fps: int = 1) -> dict:
"""为视频建立特征索引"""
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
step = int(fps / sample_fps)
frame_features = []
timestamps = []
frame_idx = 0
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
if frame_idx % step == 0:
# CLIP 视觉编码
image = self.preprocess(
Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))
).unsqueeze(0)
with torch.no_grad():
feature = self.model.encode_image(image)
feature = feature / feature.norm(dim=-1, keepdim=True)
frame_features.append(feature.cpu().numpy())
timestamps.append(frame_idx / fps)
frame_idx += 1
cap.release()
return {
"features": np.vstack(frame_features),
"timestamps": timestamps
}
def search(self, query: str, video_index: dict, top_k: int = 5) -> list[dict]:
"""文本查询视频片段"""
# CLIP 文本编码
text_tokens = clip.tokenize([query])
with torch.no_grad():
text_feature = self.model.encode_text(text_tokens)
text_feature = text_feature / text_feature.norm(dim=-1, keepdim=True)
# 计算相似度
similarities = (text_feature.cpu().numpy() @ video_index["features"].T)[0]
# 排序取 Top-K
top_indices = similarities.argsort()[-top_k:][::-1]
return [
{
"timestamp": video_index["timestamps"][i],
"similarity": float(similarities[i]),
"rank": rank + 1
}
for rank, i in enumerate(top_indices)
]
七、应用场景
7.1 场景适配矩阵
| 应用 | 核心任务 | 实时性要求 | 精度要求 |
|---|---|---|---|
| 安防监控 | 行为检测、异常识别 | 实时 | 高 |
| 体育分析 | 动作识别、战术分析 | 近实时 | 中 |
| 会议纪要 | 语音转写、摘要 | 离线 | 高 |
| 内容审核 | 违规检测 | 秒级 | 极高 |
| 视频搜索 | 检索、推荐 | 亚秒级 | 中 |
| 自动驾驶 | 目标检测、轨迹预测 | 毫秒级 | 极高 |
| 医疗分析 | 手术流程、姿态评估 | 离线/近实时 | 极高 |
| 教育评估 | 注意力检测、互动分析 | 近实时 | 中 |
7.2 典型部署架构
边缘采集层（摄像头/采集卡）
↓ RTSP/RTMP
边缘推理层（Jetson/Intel NCS）
├─ 快速检测（目标/人脸/姿态）
├─ 预筛选（丢弃无关帧）
└─ 压缩传输（仅传感兴趣区域）
↓ HTTP/gRPC
云端分析层（GPU 集群）
├─ 深度理解（行为分析/事件检测）
├─ 多模态融合（音视频联合）
└─ 大模型推理（复杂语义理解）
↓
应用服务层
├─ 告警推送
├─ 搜索索引
└─ 数据可视化
总结
视频理解正处于从"模式识别"向"语义理解"的跃迁期。传统方案依赖任务特定的模型（动作识别、场景分类等），而多模态大模型（Gemini、GPT-4o）正在统一这些任务。对于工程落地，关键在于根据场景的实时性、精度和成本要求，选择合适的技术方案——边缘部署用轻量模型，云端分析用大模型，两者互补才是最优架构。
Maurice | maurice_wen@proton.me