面向大规模视频分析的场景检测策略与关键帧提取方法

稳健的场景分割与关键帧提取是视频理解流程中必不可少的预处理步骤，支持索引、摘要和语义检索等任务。然而，现有方法在跨不同视频类型和时长时往往缺乏泛化能力。我们提出了一种统一的、自适应的自动场景检测与关键帧选择框架，可处理从短视频媒体到长篇电影、档案内容和监控录像等多种格式。我们的系统根据视频长度动态选择分割策略：短视频采用自适应阈值，中等长度视频采用混合策略，长时录像采用基于区间的分割。这确保了跨领域的一致粒度和高效处理。对于关键帧选择，我们采用一个轻量级模块，利用清晰度、亮度和时间跨度的复合度量对采样帧进行评分，避免了复杂的显著性模型，同时确保了视觉相关性。该系统专为高吞吐量工作流设计，已部署于商业视频分析平台，并处理了来自媒体、教育、研究和安全领域的内容。它提供了一种可扩展且可解释的解决方案，适用于 UI 预览、嵌入流程和内容过滤等下游应用。我们讨论了实际的实现细节，并概述了未来的增强方向，包括音频感知分割和强化学习帧评分。