畜禽采食量估算

要解决的问题

• 采食量是精准饲喂与饲料成本核算的核心指标，但多数场舍仍靠人工估摸或抽样称重，粒度粗、口径不统一。
• 采食异常的个体往往要到膘情变化或治疗时才被发现，响应滞后。
• 食槽剩余料量每个时段都在变，人工记录既不连续，也难回溯对比。

技能如何工作

核心思路：把「吃了多少」转化为「槽内剩余量随时间减少了多少」。

• 输入：固定摄像头正对食槽的连续视频（也支持图片），覆盖典型饲喂时段，建议 30 秒～10 分钟，帧率不低于 10fps。
• 流程：

1. 定位食槽区域与关键测量位
2. 视觉估算槽内饲料剩余量（面积/高度/体积比）
3. 相邻时段差分，得到单餐/单时段消耗量
4. 汇总为每日总采食量与时序趋势
5. 与历史基线对比，判定偏差等级

• 输出：结构化分析报告（每日采食量、趋势曲线、异常提醒等级、报告链接），异常覆盖 骤降、骤升、长期偏低 三类。
• 历史报告统一走云端接口：python -m scripts.smyx_feed_intake_estimation_analysis --list，不从本地记忆或人工汇总中取数。

适用边界与注意点

• 只做视觉估算，不提供饲喂调整或饲料配方建议。
• 精度依赖拍摄条件：摄像头正对食槽（俯视或斜俯视）、食槽全景可见、槽底与料面高度差可辨；光照稳定，避免强逆光与大面积过曝/欠曝。
• 人工补料、清扫等大面积遮挡会污染关键片段，应尽量避免或剔除。
• 食槽形状与规格需与历史采集保持一致，趋势对比才有意义。
• 支持 jpg/png/jpeg 图片与 mp4/avi/mov 视频，单文件不超过 10MB。
• 结果是趋势与提醒，不能替代地磅等物理计量；配方调整需结合场内规程与营养师意见。