随着视频分享平台的不断发展，视频内容的审核显然成为了一个问题，特别是那些轻佻、暴力、敏感或不适宜的内容，一旦出现在公众时间线上，将会带来极大的伤害和影响。然而，人工审核无措各种灰色内容的涌入，因此，人工审核往往需要大量的人力和时间，而且效率不高。在这种情况下，利用人工智能技术来帮助敏感内容的初步筛查变得越来越有必要。

最近，一些公司和机构已经开始研究如何利用人工智能技术来检测视频中的敏感内容。人工智能在视频敏感内容识别方面的应用主要可以分为两种：一种是基于视觉分析和语音处理的技术，另一种是基于文本分析的技术。其中，基于视觉分析的技术是目前最为常见和有效的方法。

基于视觉分析的技术在识别视频敏感内容方面，主要包括两个部分：第一个是视频的特征提取，第二个是分类器的训练。视频的特征提取包括对视频中的图像和声音进行分析，提取视频的文本清晰、颜色、声音、音效等特征。为了检测敏感内容，通常可以提取视频中特定类型的图像或声音，并对其进行标记、分类和评分。最终，基于这些特征的分析，可以得出一些对视频是否包含敏感内容的推测和分析。

代码示例：

在 Python 中，可以通过 OpenCV 提供的 API 读取视频文件，并对图像进行处理和分析。例如，以下代码可以读取一个视频文件，并将其中的每一帧转换为帧差图像：

import cv2

# 读取视频文件
video = cv2.VideoCapture('example.mp4')

# 计算第一帧图像
ret, frame = video.read()
previous = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 不断