本文主要是介绍项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统（7）---系统优化(1)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
背景
要解决的问题
技术理念与落地思路
完整代码
另外的问题与解决
优化运行效果
log
效果图
背景
作为商用落地系统，我们当然希望搜索视频的关联度或者说准确性与我们希望查询的视频相关度越高越好。为此，除了在query 层面上优化，我们还需要注重我们的输入。那么如何才能更好的对视频进行预处理以及为更好的查询奠定基础，是我们需要优化的一个重要方向。这里涉及到视频特征的提取以及视频比对的算法。本节主要聚焦在优化视频的特征提取上，分析下这部分的内容。
要解决的问题
更合理的提取到视频特征，提取视频关键特征的同时，降低视频录入及视频对比分析的时间。视频在对比时，与文本语言不通，往往相对比较耗时，是因为视频的数据作为简单的0-1二进制存储很难从语义上分析出来到底谁和谁更接近，更相似。但是将视频化简后，减小运算量将会是一个比较能落地的方向。
技术理念与落地思路
既然我们的整体思想是将视频分散为多个关键帧，我们自然而然的希望视频的帧越关键越好。也就是我们俗称的视频关键帧。如何实现技术关键帧的提取，这是一个开放性话题。但就视频本身而言，你不希望将动作或场景差不多的两幅快照同时作为关键帧，
这篇关于项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统（7）---系统优化(1)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
