短視頻內(nèi)容異常檢測可以采用多種方法，下面簡單介紹幾種典型的實現(xiàn)方式：

基于統(tǒng)計學(xué)方法的異常檢測：通過對短視頻的一些統(tǒng)計信息進行分析，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，建立模型來檢測異常。比如可以統(tǒng)計每個視頻的播放量、點贊數(shù)、評論數(shù)等，通過與平均值或標準差進行比較，判斷是否存在異常。

基于機器學(xué)習(xí)的異常檢測：使用監(jiān)督學(xué)習(xí)或無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，將正常的視頻樣本作為訓(xùn)練集，構(gòu)建分類器或聚類模型，對新的視頻進行分類或聚類，并根據(jù)分類或聚類的結(jié)果判斷是否存在異常。

基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測：使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對短視頻進行建模和學(xué)習(xí)，并利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等技術(shù)產(chǎn)生異常樣本，通過對比這些異常視頻與正常視頻之間的差異來檢測異常。

企業(yè)對于視頻中的異常行為進行檢測十分重要，不但影響到視頻發(fā)布和流量問題，甚至還會影響大企業(yè)的品牌形象，西瓜樹視播運營平臺（元引擎）視頻檢測功能，基于先進的人工智能技術(shù)綜合檢測視頻畫面、聲音、字幕、文字，精準高效識別各類場景中敏感、色情、未成年違規(guī)、暴恐、廣告、Logo水印等風(fēng)險視頻內(nèi)容，經(jīng)過檢測的視頻推廣的范圍才能更加廣泛，幫助企業(yè)全面規(guī)避風(fēng)險。另外價值是自動提高檢查效率，降低了設(shè)備狀態(tài)巡檢的人工成本，幫助企業(yè)實現(xiàn)降本增效，另外可以針對重大風(fēng)險隱患能夠?qū)崿F(xiàn)提前預(yù)測，主動消除隱患，管理方式由被動轉(zhuǎn)向主動，操作簡單，可適用于不同類型的監(jiān)看人員及時發(fā)現(xiàn)故障，管理更加精準高效。