利用深度学习和优化方法进行视频摘要生成：系统综述

《ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing》：Video Summarization Using Deep Learning and Optimization Approaches: A Systematic Review

视频数据激增推动高效存储、检索与多视角摘要需求，综述系统梳理近二十年单视图与多视图摘要技术演进，涵盖深度学习架构、优化策略及基准数据集标准化，重点解决长视频处理计算成本高、多视角整合难的问题，为安防监控等应用提供理论支撑与实践路径。

　　

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摘要

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随着视频数据量的激增，迫切需要先进的机制来实现高效的存储、导航、索引、检索和流畅的内容传播。尽管在视频摘要方面已有大量的学术研究，但仍存在以下关键需求：整合最近的创新成果、明确当前的挑战、追踪新兴的范式、标准化评估框架，并整理基准数据集以进行严格的性能评估。本调查全面分析了当代的摘要方法，重点关注过去二十年里对该领域产生重大影响的变革性进展和范式转变。它系统地分类了各种核心方法，总结了关键见解，并强调了重要的里程碑。视频摘要能够将大量的视频内容浓缩成语义最丰富的片段，这对于监控等应用至关重要——在这些应用中，连续的闭路电视（CCTV）监控是保障安全和事件追踪的基础。然而，处理长时间的视频内容仍然需要较高的计算能力和大量的时间，尤其是在整合多个视角时，这一问题更加突出，因此多视图摘要（MVS）显得尤为重要。本研究阐明了单视图和多视图摘要的理论基础、技术细节及其实际应用意义，特别强调了深度学习架构和基于优化的策略。通过系统地回顾最新进展，本文旨在为未来的研究提供参考，开辟新的机会，并推动更强大、更具适应性的视频摘要框架的发展。

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