视频是情报知识的重要载体,在大数据时代,视频情报信息逐渐成为公开情报的重要组成部分,研究如何从大量的视频中获取有价值的信息已成为必然。本文以网络视频为物理研究单元,以多个视频构成的专题为情报研究单元,力图通过对专题进行一系列的处理,获取专题所蕴含的情报知识,为情报分析人员迅速掌握事件态势提供技术保障。本文首先建立了视频专题情报分析的技术体系,在此基础上重点研究了相似关键帧检测、视频专题聚类、专题情报分析等关键技术,并设计和实现了开源视频情报分析系统OSVAS(Open Source Video Analysis System)。论文的主要贡献体现在以下几个方面:一、提出了视频专题情报分析的技术体系。本文把研究对象划分为专题、视频、镜头、关键帧四个层次,提出了一种基于相似关键帧检测的视频专题情报分析体系,该体系遵循一般的视频分析流程,按照从底层到高层的顺序展开,所挖掘的专题情报知识可以辅助情报分析人员快速掌握专题事件的发展态势。二、提出了一种基于局部特征的快速相似关键帧检测算法。本文利用视频关键帧一般旋转较小的特点,结合了运算速率较快的FAST检测子和BRIEF描述子,既保证了检测的准确度,又提高了检测的效率。三、提出了一种基于链路分析的视频专题聚类算法。首先利用视频之间的相似关键帧来计算视觉相似度,然后考虑专题其它视频的传递关系来计算视频之间的专题相似度,有效的加强了同一专题内部视频之间的联系,提高了专题聚类的准确率。四、提出了视频专题情报分析的相关方法。专题情报揭示了专题内部视频之间的关联,以及专题的发展规律。本文专题情报分析主要包括专题演化分析、专题时间趋势分析和专题重要视频探测三个方面,以此来有效的减少情报分析人员的认知压力,并辅助完成专题情报挖掘的任务。五、设计实现了视频专题情报分析平台OSVAS,验证了本文所提视频专题情报分析方法的有效性,为研究的应用提供了基础。