随着网络技术及流媒体技术的飞速发展，视频分享网站及门户网站的应用越来越广泛，这些应用在为人们提供方便的同时，也带来了各种各样的问题，比如通过网络发布非法有害视频及盗版内容等，网络广告播放效果是否符合合同规定等，对在线海量视频进行有效的内容监管成为急需解决的问题，视频内容检测及其研究成果有着迫切的应用需求和市场前景。本文介绍了视频内容检测技术的研究现状及背景，实现了一个实时视频流内容检测系统。首先，研究了现有的分割镜头及提取关键帧的算法，并通过实验证明，分块直方图法是实现在线检测系统的最好分割方法；其次，从关键帧中提取SIFT局部视觉特征并在候选数据中进行匹配。局部特征数据具有高维和多量的特性，为了解决SIFT特征匹配效率较低的问题，本文采取的特征匹配策略是高维点集层次化索引技术：首先生成高层抽象特征并对其建立一次索引，其次对底层局部特征建立二次索引，并且在抽象特征与其对应的高维点集之间建立映射关系；最后，介绍在线广告播放次数检测系统的具体实现过程，通过大量实验表明，本系统采用的分块直方图法，局部特征提取算法，以及高维点集层次化索引技术等能够提高在线视频检测的速度及准确率，得到了很好的实时检测效果。