生物资产监管新视界：视频监控AI图像识别的应用方案

随着科技的日新月异，AI视频监控也逐渐进入生物资产监管应用，然而，任何新生事物都有其独特的优点与挑战，本文将通过具体方案，深入剖析AI在活体动物第三方监管中的应用场景及其实质性的优缺点，以期帮助相关监管公司作出更为明智的选择。

一、AI视频监控在养殖场的应用场景

个体识别与追踪（具有挑战性的猪脸、牛脸、羊脸识别）

健康状况监测（具有挑战性的动物的行为、步态、姿势以及生理表现分析）

环境与行为监控（分析动物的饮食、休息、繁殖等日常行为）

位置与边界管理（动物靠近或越过预设边界时，软件系统会自动报警，有效防止抵押物丢失或转移）

防盗防损预警（例如夜晚有人非法进入养殖区域试图偷盗牲畜，软件系统会立即发出警报）

养殖流程标准化管理（确保各项操作符合行业规定和食品安全要求）

二、可用于第三方监管的AI应用

下面将以AI盘点监管方案为例，详细介绍两种应用场景，并结合实际案例核算成本，以此帮助监管公司全面理解AI技术在该领域的应用优劣，以便做出更具针对性的选择。

1、全场监管——精准盘点

在牛舍内（例如，一个50*10米的牛棚，100头牛），安装8-10个俯瞰式摄像头，确保摄像头全覆盖监控区域，每隔数小时自动获取全场区域数据，用于精确统计牛群数量，进而与抵押数量进行对比核查。

此方案涉及的主要成本包括设备购置成本（8-10个高清摄像头及相关配套设备）、专业施工安装成本以及至少几万元的AI算法服务费。初期投入较大，但长期看，较之传统人工盘点更为高效、准确、甚至实时。

2、日常养殖监管——风险综合分析

在运动场和圈舍内设置全区域视角的摄像头，结合养殖场生产管理系统的实时数据，AI系统能够深度分析贷后管理风险。例如，判断不符合日常管理行为的数据、判断养殖场户有还贷风险的行为，进行预警。

此方案涉及的主要成本包括设备购置成本（摄像头及相关配套设备）、施工安装成本以及至低于方案的AI算法服务费、养殖场生产管理系统数据对接分析AI算法服务费。初期投入较小。

三、AI应用的挑战与不足

1、初始投资大：部署一套完善的AI视频监控系统涉及大量硬件设备采购、软件开发及定制，前期投入成本较高。

2、数据质量与识别难题：动物个体识别受多种因素影响，包括环境干扰、动物自身特性等，需要大量高质量数据训练模型，且识别准确率仍有待进一步提高。

3、运维与更新压力：AI技术迭代速度快，保持系统先进性与稳定性需要持续投入资源进行设备维护、软件升级等。

4、技术局限与响应机制：当前AI尚无法完美应对所有复杂场景，对于某些特殊情况下的判断可能存在误差，同时，如何建立有效的应急预案和执行机制也是重要课题。

综上所述，虽然AI能用在监管中的一些方面，但是现阶段应用中投入成本较高

既往项目中，to G的项目有做过AI，但是在第三方监管公司目前我们没有落地。监管公司在引入这一创新技术时，应充分权衡其带来的效益与挑战，结合自身业务需求与市场环境，制定合理的技术选型方案，以确保科技赋能金融，推动农业信贷业务稳健发展。

正如之前的文章说过的RFID电子耳标、智能耳标、普通耳标......都可应用于生物资产监管中，各有利弊，监管单位按需选择监管方式才能利益最大化。农林云生物资产活体监管系统当然也同样整合了AI模式的监管方式，确保监管单位在各类场景、多种硬件设备下都一个系统实现管人、管动物、管设备、管业务流程！

关注我，下期分享植入式标签在生物监管中的应用成本