本发明公开了一种基于时序特征的同源视频检索方法及系统，包括对视频提取关键帧，使用深度残差卷积神经网络对关键帧提取特征，使用两个子模块提取对应的帧时序特征信息及帧重要性信息，经过特征聚合后得到视频的整体特征向量表示，使用孪生网络构建正负样本对网络参数进行训练，得到固定参数的网络模型后对保护视频及检索视频分别提取特征并检测相似度是否超过阈值，返回检测结果。本发明给出的深度残差卷积神经网络实现特征提取，时序特征信息提取及帧重要性信息提取两个子模块实现对侵权视频干扰帧及片段剪取调换顺序等操作的检测，提高了对多种侵权手段检测覆盖的效果，也提升了同源视频检索的准确性。