Bài báo này, chúng tôi trình bày phương pháp lập chỉ mục và tìm kiếm video theo nội dung, kết quả mô hình sẽ đánh giá trên tập dữ liệu được chúng tôi thu thập từ các bản tin thời sự của Đài Truyền hình Việt Nam. Bài toán gồm 2 giai đoạn: một là trích xuất keyframe và hai là truy vấn video dựa vào đặc trưng ảnh. Trong đó, ở giai đoạn một, chúng tôi đề xuất mô hình NET19_SBD cho bài toán phân loại chuyển cảnh (SBD) trong video. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp NET19_SBD mang lại sự chính xác cao (93,67 % cho lớp chuyển cảnh tức thời - Abrupt, 74,37 % cho lớp chuyển cảnh có hiệu ứng - Gradual) trong quá trình trích xuất ảnh đại diện cho video. Đầu ra của quá trình nhận dạng chuyển cảnh là các keyframe đại diện cho từng phân đoạn trong video, các keyframe này sẽ được trích đặc trưng và lập chỉ mục để hỗ trợ cho quá trình tìm kiếm. Tiếp theo, trong giai đoạn truy vấn, chúng tôi đề xuất mô hình kết hợp đặc trưng cục bộ bất biến (SIFT-1M) và đặc trưng mạng nơron tích chập với độ chính xác trung bình mAP@10 là 79 %.