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鱼类擦缸蹭底外寄风险识别

鱼类擦缸蹭底外寄风险识别

AI Agent 更新于 2026.08.30

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_bb47e3e3/fish-flashing-scraping-detection-analysis。

技能介绍

要解决什么问题

观赏鱼擦缸(侧身快速蹭过缸壁)和蹭底(腹部或侧面贴底砂、造景摩擦)往往是外寄生虫或皮肤不适的早期行为信号。白点病、车轮虫、三代虫等在很多阶段尚未出现明显体表病变时,鱼可能已经频繁摩擦。人工盯缸很难在瞬时高速动作里做分钟级统计,也容易把底栖觅食、繁殖期蹭石当成病征。

技能如何工作

技能面向鱼缸固定摄像头采集的图片或视频(本地路径、网络 URL 均可),在技能根目录调用 scripts/smyx_fish_flashing_scraping_detection_analysis 走云端分析,输出结构化报告与报告链接。核心逻辑是识别鱼体与缸壁、底砂、造景石之间的异常接触,在 1 分钟滚动窗口内统计摩擦频次;当频次 ≥ 5 次/分钟且该模式持续 ≥ 10 秒时,触发外寄风险提示(非确诊)。告警按 none → important → urgent → critical 递进,并结合涉及鱼数、持续时长等升级。查看历史记录须用 --list 从云端接口拉取,不得以本地记忆或手工汇总冒充清单。

适用边界与注意点

  • 输入:建议同时覆盖缸壁、底砂与造景全景;帧率 ≥ 25 FPS(擦缸动作快);常见格式 mp4/avi/mov,单文件上限约 10MB。
  • 红线:AI 视觉只能给出行为预兆 / 外寄风险,不能替代显微镜做小瓜虫、车轮虫等确诊;不得输出具体药名、剂量或升温加盐等治疗方案。
  • 误报:需结合鱼种基线(鼠鱼、异型等天然贴底)、投喂争食、换水应激、新鱼适应等生理上下文;光照不足、跟踪率 < 80%、帧率不足时应视为 friction_signal_unreliable 并建议调整拍摄条件,而非强行预警。

使用场景

  • 家庭鱼缸用固定摄像头录制 1 分钟片段,需统计擦缸、蹭底频次并判断是否达到外寄风险阈值
  • 检疫缸新鱼入缸后,需对缸壁与底砂全景视频做持续摩擦行为监测并留存结构化预警报告
  • 公共水族馆展缸在开馆时段用网络视频 URL 触发分析,发现多鱼频繁蹭壁时推送升级告警
  • 养殖池固定机位上传视频,要在不误判底栖鱼贴底觅食的前提下筛出异常摩擦事件片段

适合人员

  • 在家用智能鱼缸摄像头、希望在外寄早期仅靠行为变化时收到风险提示的观赏鱼饲养者
  • 负责检疫缸与新鱼观察、需要分钟级摩擦统计而非肉眼盯缸的水族店技术员
  • 公共水族馆运维人员,需对展缸固定画面做行为分析并对接鱼病早期预警流程
  • 观赏鱼繁殖或养殖场所管理员,要在大规模死亡前识别全缸持续擦缸、蹭底等异常模式