对于数字视频镜头突变切换的检测，一般有模板匹配法、直方图法等基本算法，但这些算法都需要确定阈值，并在实际检测中通常达不到较高的检测精度。提出了一种新的基于BP神经网络的视频镜头突变检测算法，该算法选取模板匹配二次差分和直方图二次差分作为特征，利用神经网络的自组织、自学习能力实现镜头突变检测，然后以闪光检测来提高检测的可靠性。实验结果表明，该算法能够有效地检测视频的镜头突变，无须设定阈值，具有计算简单、易于实现的优点。