您所提到的视频定位应该是指视频中的物体或者人物的位置定位。

目前，视频上的物体或人物定位一般采用计算机视觉技术实现，在此基础上再结合深度学习等人工智能技术进行优化和改进。

具体实现方法一般包括以下几个步骤：

1. 预处理：对视频数据进行采样、去噪、锐化等处理，以提高后续处理的准确性和速度。

2. 特征提取： 提取视频帧中的特征，比如边缘、纹理、颜色、形状等，以获取物体或人物的特征信息。

3. 物体或人物检测： 利用训练好的物体或人物检测模型，对前面提取出的特征信息进行比对和匹配，确定物体或人物的位置。

4. 目标跟踪： 根据物体或人物检测得到的初始位置，对其在视频序列中进行跟踪，并实时更新其位置。

5. 结果表示： 将得到的定位结果可视化并输出，以便后续分析和应用。

需要说明的是，现阶段视频定位技术已经比较成熟，但仍面临一些挑战，比如视频数据量大、复杂度高；光照、背景等影响定位准确度的因素较多；跨视频场景的定位、跨物体或人物的定位等也是研究难点。