AI识别视频中的文字，通常指的是从视频帧中提取并识别出文本内容的技术。这项技术结合了计算机视觉和自然语言处理的能力，可以广泛应用于多种场景，比如自动字幕生成、视频内容分析等。下面是实现这一过程的一些基本步骤和技术要点：

1、视频帧提取：首先需要将视频分割成一系列的图像帧。这一步可以通过许多编程库来完成，如Python中的OpenCV。

2、预处理：对每个视频帧进行预处理以提高后续OCR（光学字符识别）步骤的效果。预处理可能包括灰度化、二值化、去噪等操作。

3、文字检测：使用文字检测算法找出图像中可能存在文字的区域。常用的方法有基于深度学习的方法，例如CTPN (Connectionist Text Proposal Network) 或者EAST (Efficient and Accurate Scene Text Detector) 等模型。

4、文字识别：对于检测到的文字区域，应用OCR技术将其转换为可编辑的文本格式。Tesseract是一个开源且广泛使用的OCR引擎，支持多种语言，并且可以通过训练来提高特定字体或样式下的识别准确率。

5、后处理：由于视频连续帧之间可能存在相似性，因此还需要对识别结果进行一定的后处理，比如去除重复信息、纠正拼写错误等，以确保最终输出的质量。

6、集成与优化：根据实际应用场景的需求，可能还需要考虑如何更高效地处理大量数据以及如何优化整个流程的速度等问题。

值得注意的是，随着技术的发展，现在也有一些端到端的解决方案可以直接用于视频中文本的识别，这些方案往往集成了上述所有步骤，并提供了更加简便易用的接口。例如阿里云就提供了一种名为“智能媒体管理”的服务，其中包含了视频标签、分类、OCR等多种功能，能够帮助企业快速构建起自己的多媒体内容管理系统。如果您是开发者或者企业用户，可以根据具体需求选择合适的服务或工具来进行开发。