本文介绍视频DNA的使用场景。

场景一:原创识别

客户A特点
  • 平台对高质量原创视频作者进行奖励。
  • 日增量数十万分钟,随机抽样得到重复视频占比近40%。
  • 痛点:
    • 人工审查的方式无法跟上网民和影音内容的增长速度,且人工成本高。
    • 人工审查,完全凭记忆比对,效率低。
    • 人脑记忆无法共享,导致信息不能聚合,漏检风险高。
    • 投诉多,平台生态和品牌形象受损。

客户A使用方式

客户本身拥有两套业务,共用一个视频DNA库。通过人工智能手段,对原创视频进行识别,对重复视频成功匹配,成功召回平台中的重复视频。为客户A节省了人工审核的成本,提高了审核的效率和盗版视频的召回。

原创识别业务流程图1

场景二:视频查重

客户B特点
  • UGC短视频平台。
  • 为客户推荐视频时,注重用户体验。

客户B使用方式

通过用户画像对客户进行视频个性化推荐之前,进行视频去重,避免同一个视频重复推荐,影响用户体验。

视频查重业务流程图1

场景三:广告监播与替换

客户C特点
  • 拥有广告资源,
  • 直播场景下,平台对广告位竞拍,需要动态对广告进行替换。

客户C使用方式

为客户创建广告DNA库,这对直播流进行实时监播,与视频智能生产方案结合,实时反馈广告信息。客户根据视频DNA的结果,结合自身业务逻辑,对广告进行实时替换。

广告监播与替换业务流程图1

场景四:快速审核

客户D特点
  • 需要从媒资库中,快速对某个或某些违规视频进行查询和删除。
  • 传统视频审核方法效率不满足时效性要求,客户需承担较大风险。

客户D使用方式

对特定违规视频,提取DNA,建立视频黑库。利用视频DNA服务,将媒资库中视频与黑库中视频进行快速比对,以定位违规视频。

快速审核业务流程图1