需借助AI驱动的视频分析技术实现自动识别与标记：一、VideoAgentTrek-ScreenFilter零代码检测；二、本地部署Chord工具；三、YOLOv8自定义流程；四、SAM 3可提示分割跟踪；五、describe-anything区域语义描述。

如果您希望让电脑自动识别并标记视频中出现的特定物体，例如猫、汽车、人脸或自定义目标，则需借助AI驱动的视频分析技术。以下是实现该功能的多种可行方案：

一、使用VideoAgentTrek-ScreenFilter进行零代码检测

该工具专为屏幕内容优化，内置YOLO系列模型，支持上传视频后自动逐帧识别与标注，输出带边界框的新视频及结构化JSON报告。

1、访问部署页面 https://gpu-mgoa3cxtqu-7860.web.gpu.csdn.net/

2、在界面中选择“视频检测”模式

3、拖放目标视频文件至上传区域，或点击手动选取

4、等待处理完成，下载已标注视频与检测报告

5、在报告中查找object_name字段对应的目标类别及bbox坐标与timestamp时间戳

二、本地部署Chord视频时空理解工具

Chord基于Qwen2.5-VL架构，专注运动物体识别与时空定位，所有处理在本地完成，保障隐私安全，支持指定关键词触发识别。

1、从官方渠道下载Chord Windows可执行包或Docker镜像

2、解压后运行chord-launcher.exe（GUI版）或执行chord-cli.exe（命令行版）

3、导入待分析视频文件

4、在文本框中输入目标描述，例如“穿红色外套的人”或“正在移动的自行车”

5、点击“开始分析”，工具将输出每帧中匹配目标的边界框与精确时间点

三、调用YOLOv8模型构建自定义识别流程

YOLOv8具备高精度与实时性，适用于Windows环境下的屏幕捕获+视频流识别场景，需配合Python环境与OpenCV实现动态识别。

1、创建conda环境：conda create -n screen_ai python=3.9

2、激活环境并安装依赖：pip install ultralytics opencv-python mss pywin32 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3、编写脚本加载预训练模型：from ultralytics import YOLO; model = YOLO('yolov8n.pt')

4、设置目标类别过滤，例如只检测person、dog、car三类

5、使用mss截取屏幕区域，逐帧送入model.predict()，获取结果中的boxes.xyxy与names

四、启用SAM 3进行可提示视频分割与跟踪

SAM 3支持文本或框选提示，在视频中自动分割并持续跟踪指定物体，适用于需精细掩码而非粗略边框的场景。

1、通过CSDN星图启动预置SAM 3云端镜像

2、上传视频后，在提示栏输入自然语言指令，如“分割画面中所有正在奔跑的狗”

3、点击“运行提示”，系统自动完成跨帧分割与轨迹生成

4、导出结果时选择mask序列帧或带跟踪ID的视频

5、检查输出目录下segmentation_results.json，提取每帧中目标的mask轮廓坐标与持续时间范围

五、集成describe-anything实现区域级语义描述

该工具不依赖预设类别，而是对用户指定区域生成自然语言描述，适合识别非标准、罕见或复合状态的物体。

1、运行describe-anything一键整合包，启动WebUI

2、上传视频并播放至目标帧

3、使用鼠标涂鸦圈出待描述区域

4、在提示框中输入指令，例如“详细描述这个区域中物体的动作与材质”

5、查看返回文本，其中包含物体类型、空间关系、动态行为及视觉属性