鱼类游姿异常识别(侧游/倒立)
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技能介绍
要解决什么问题
观赏鱼出现侧游、倒立、翻肚或绕体轴连续旋转,往往是鱼鳔失调、中毒、感染或神经系统问题的可见信号,但人工盯缸很难 24 小时覆盖,也很难把「偶尔侧一下」和「持续异常」区分开。本技能面向家庭鱼缸、公共水族馆与观赏鱼养殖场等固定侧面摄像头场景,把游姿从主观印象变成可统计的指标:异常时长占观察总时长的比例,并配合分级告警与按鱼缸(tank_id)汇总的每日报告。
技能如何工作
从视频帧中完成鱼体检测与跟踪(多鱼场景可选 ReID),重建头—尾轴线,逐帧计算鱼体轴线与水平面夹角,并区分侧游与倒立(头部向下角度)、绕纵轴翻转事件,以及漂浮/沉底与游速异常评分。系统按 7 类场景归类,例如 fish_swimming_normal、side_swim_brief、side_swim_persistent、upside_down、axial_rotation、floating_or_sinking、strong_abnormal,再结合默认阈值(如体轴倾斜 > 30°、倒立头部向下 > 45°、连续旋转等)与鱼种基线,输出 4 档异常等级与 4 级告警策略(仅入库 → APP 轻提醒 → 重要告警并建议查水质 → 紧急告警并建议换水/隔离/咨询观赏鱼兽医)。历史报告查询需通过云端 API 拉取,不得以本地会话记忆拼凑清单。
适用边界与注意点
- 非医学诊断:只输出基于视觉的姿态分析与建议动作,不得宣称鱼鳔病、中毒等确诊结论。
- 鱼种差异:比目鱼天然侧卧、神仙鱼立泳、海马垂直游动等必须配置鱼种清单与阈值覆盖,禁止用通用阈值盲判。
- 输入与合规:建议侧面固定机位、主活动区可见,帧率 ≥ 15 FPS;完整视频不宜长期留存(异常片段入库策略以技能约束为准);不得越权代用户调节加热、换水、投喂或灯光等设备参数。
使用场景
- 家庭鱼缸侧面摄像头 24 小时录像,鱼出现侧游或倒立后,需要自动统计异常时长占比并生成当日游姿健康报告。
- 公共水族馆按鱼缸 `tank_id` 绑定多路固定机位,值班人员需把侧游、翻肚、轴向旋转等事件分级告警并留档查询。
- 观赏鱼养殖场抽检游动视频,需区分短暂侧游与持续异常,并输出可对接养殖管理系统的结构化场景与等级。
- 智能鱼缸或水族摄像头产品接入后,用户上传片段或流地址,需要基于鱼种基线判定游姿而非通用角度阈值。
适合人员
- 家里多缸联网摄像头的观赏鱼爱好者,希望在鱼鳔失调或水质异常早期收到分级提醒而非凭肉眼猜。
- 公共水族馆保育与运维人员,需要按展缸汇总异常占比、近 7 日趋势并留存可点击的历史监测报告。
- 观赏鱼养殖场的质检或班组长,要对批次鱼群游动视频做侧游/倒立/漂浮等场景归类用于筛查与记录。
- 智能鱼缸或水族摄像头的软硬件集成工程师,要把游姿检测 API、告警策略与健康报告字段嵌入自有 App。