在进行不良信息检测的时候有两种检测机制，一种是本地检测，另外一种是云端检测，所谓本地检测一般都会在本地有专门的数据库，然后这个数据库里面会有很多不良信息的样本，而所谓的涉黄内容检测就是利用数据库样本，然后对这个可能的不良信息进行对比，如果对比成功，那可能就说明这个视频内容或者是这个网络内容里面包含不良信息，然后就可能对这些不良信息作出处理，又或者禁止这些不良信息播放出去。很显然这种本地检测的模式对本地设备的算力要求非常的高，现在都是大数据年代了，这种本地检测的模式基本上已经被淘汰了。
为了能够更加精准的进行检测，同时也是为了能够更加快速的进行检测，现在所用到的涉黄内容检测系统在大多数情况下就是云端检测。云端检测有一个好处，就是可以用云端的强大的计算力去训练检测模型，这个检测模型需要又获得大量的数据，然后对这些数据不断的进行学习，不断的进行迭代，最后生成一个模型，利用这个模型来对这些可能的不良信息进行检测，这样可以快速响应，可以大大的提高检测的准确度，同时也不用担心本地算力消耗过大的问题。所以说云端检测才是发展的终极之路，现在已经有公司开发出来的这种不良信息检测系统，在云端通过反复的学习和迭代，已经训练出来了精准度高达99%以上的检测模型。
并且这种云端涉黄内容检测模型还可以有专门的硬件搭配一起来使用，比如在进行某些户外大屏播放器不良信息检测的时候，就可以有一个专门的硬件，这个硬件支持千兆光纤网络，能够迅速连接云端服务器能够迅速调用云端的API函数来进行数据的筛选和检测，这样可以让检测的能力更加的强大，而且检测之前可以先进行缓存，只有通过检测的数据才能够输入到播放器进行播放，这样就可以进一步保证播放的这些内容是安全可靠的，从而就彻底杜绝了不良信息的传播蔓延。
