病鸡病猪行为识别

要解决的具体问题

规模化养鸡场、养猪场的日常健康巡检依赖人工盯监控或现场抽查。畜禽个体早期的病态行为——比如站立困难、羽毛蓬松或毛发竖立、离群独处、嗜睡、长时间不采食——往往分散在数十秒到数分钟的视频片段里，靠肉眼观察很难在第一时间发现。等到症状明显时，往往已经错过了干预窗口，进而抬高死亡率和抗生素使用量。

技能如何工作

病鸡/病猪行为识别 面向畜禽舍固定摄像头采集的连续视频，支持本地文件（--input）和网络 URL（--url）两种输入方式，分析结果以结构化报告返回。

核心能力覆盖以下几类行为特征：

• 个体检测、定位与轨迹跟踪
• 站立困难 / 蹲卧 / 站姿摇晃识别
• 羽毛蓬松（家禽）/ 毛发竖立（猪）识别
• 离群独处行为识别（远离群体、长时间停留在边角）
• 嗜睡 / 长时间闭目静止行为识别
• 食欲废绝行为识别（长时间远离食槽、不采食）
• 群体活跃度评估与病态比例统计
• 综合风险等级输出：正常 / 关注 / 预警 / 高风险

标准流程分四步：准备畜禽舍视频输入；脚本自动完成内部身份关联，用户无需输入任何身份参数；在技能根目录运行 python -m scripts.smyx_sick_poultry_behavior_detect_analysis 执行分析；接收包含病态行为类型清单、异常个体位置、风险等级和报告链接的结构化结果。历史报告查询通过 --list 参数调用云端 API，严格禁止从本地记忆或人工汇总中提取数据。

适用边界与注意点

• 仅做行为筛查，不做疾病诊断。 输出的是基于视觉观察的异常识别结果，正式诊断和用药决策仍需兽医和实验室检测。
• 采集质量直接影响识别效果。 建议固定摄像头俯视或斜俯视覆盖主要活动区，视频时长 30 秒到 10 分钟，帧率不低于 15fps，光照稳定。支持 jpg/png/jpeg 图片和 mp4/avi/mov 视频，单文件不超过 10MB。
• 分析请求通过服务端 API 完成，历史报告仅当前身份可读，不做跨养殖场或跨用户共享。