O trabalho apresenta e discuti um modelo de dados para bancos multimídia que permite o armazenamento de características de um vídeo possibilitando a extração de trechos de vídeos baseando-se em eventos previamente cadastrados em uma base de conhecimento. Os eventos serão definidos semanticamente e serão identificados nos vídeos a partir da análise dos objetos encontrados nos vídeos e das relações entre eles ao longo do tempo. Um evento pode possuir múltiplas regras o que permite aprimorá-lo com o passar do tempo. Como a arquitetura dos eventos não é fixa existe a possibilidade da sobreposição de eventos. Vídeos de diferentes áreas foram utilizados para demonstrar melhor a característica do modelo. O modelo foi desenvolvido com a intenção de não ser dependente do processamento de imagem podendo ser integrado com diferentes níveis de processamento de imagem. Desta forma, independente de como os trabalhos evoluírem nesta área o modelo poderá ser implementado. O usuário final realiza buscas nos vídeos utilizando diferentes níveis de abstração. A utilização de uma base de conhecimento onde as regras dos eventos são armazenadas é possível reduzir o tempo gasto com indexação dos vídeos.

This study presents a video data model for multimedia database that allows the storage of characteristics of a video. The proposed model making possible the extraction of segments of the video basing on the semantics of events registered previously in a knowledge base. The events will be identified considering the analysis of the objects found in the videos and of the relationships among them along the time. An event can has multiple rules and can be improved in the course of time. The architecture of the events is not fixed allowing the overlapping of them. The model was developed with the intention to be independent of the image processing level and can follow its development. Final users access video content and get desired information with different levels of abstraction. The use of a knowledge base where the rules of the events are stored reduce the time spent with indexation and searches in the videos.