AI 视频关键词提取实战：从算法选型到生产环境部署

CLIP 多模态特征提取

import clip
import torch
from PIL import Image

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)

def extract_features(frames: list[np.ndarray]) -> torch.Tensor:
    inputs = torch.stack([preprocess(Image.fromarray(frame)) for frame in frames]).to(device)
    with torch.no_grad():
        image_features = model.encode_image(inputs)
        image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
    return image_features.cpu().numpy()

实时向量检索方案

使用 Faiss 的 IVF 索引实现毫秒级查询：

import faiss
import numpy as np

class VectorIndex:
    def __init__(self, dim=512):
        self.index = faiss.IndexIVFFlat(
            faiss.IndexFlatL2(dim), dim, nlist=100
        )
        self.index.nprobe = 5

    def build(self, vectors: np.ndarray):
        self.index.train(vectors)
        self.index.add(vectors)

    def search(self, query: np.ndarray, k=5):
        distances, indices = self.index.search(query, k)
        return distances[0], indices[0]

性能优化

多 GPU 并行架构

通过梯度累积和异步 IO，4 卡 V100 集群处理速度提升到单卡的 3.6 倍：

量化部署优化

使用 TensorRT 对 CLIP 模型进行 FP16 量化后：

避坑指南

中文视频处理

1. 分词优化：使用 jieba 加载自定义视频领域词典
2. 字体渲染：用 PIL 的 ImageFont.truetype 处理特殊字符
3. 编码问题：强制统一转 UTF-8 处理字幕文件

高分辨率视频处理

遇到显存溢出时可采用以下方案：

def process_large_frame(frame, block_size=512):
    h, w = frame.shape[:2]
    features = []
    for i in range(0, h, block_size):
        for j in range(0, w, block_size):
            patch = frame[i:i+block_size, j:j+block_size]
            feat = extract_features([patch])[0]
            features.append(feat)
    return np.mean(features, axis=0)

延伸思考

当需要实时处理直播流时，如何平衡延迟和准确率？这里有几个可能的思路：

1. 动态采样率调整：根据内容复杂度自适应改变帧采样频率
2. 联邦学习：边缘设备处理简单帧，中心服务器处理关键帧
3. 预测补偿：用 LSTM 预测可能的关键词变化趋势