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
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
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
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