数字视频已成为多媒体应用领域的主要媒体形式，以视频监控系统为代表的大量数字视频应用逐渐出现在人们的日常生活之中。数字视频的广泛应用伴随着海量视频数据的产生，数据量大、压缩率高是这些视频数据的共同特点。快速有效地查询、定位这些海量视频数据中的内容成为亟需解决的问题。图像帧提取和图像匹配是视频流内容检测中的两个关键技术。图像帧提取速度极大影响着系统的检测速度，直接图像帧提取虽然应用方便，但是速度很难令人满意。对于某些视频流，选择合理的图像帧提取策略可以提高提取速度。在图像匹配方面，本文综合使用了分层方法和两阶段匹配策略。首先使用小波分解方法对图像进行分层预处理，然后再进行两个阶段的相似匹配。第一阶段在低分辨率图像上使用灰度直方图进行粗匹配，第二阶段在原始图像上使用Zernike矩进行精匹配。粗匹配过程会设置一个阈值，根据阈值确定需要进行精匹配的基准子图。如果没有任何一个基准子图通过粗匹配，那么此次匹配过程到此结束。在对视频流内容检测技术进行大量研究的基础上，本文实现了一个视频流内容检测系统。在该系统上本文使用多种类型的视频做了大量的实验。实验结果表明该系统可以快速地检测出视频流的内容，并且具有较高的准确率。