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Fish Egg Incubation Stage Identification | 鱼卵孵化状态识别

试用

基于鱼卵微距图像识别孵化阶段,定时输出分苗与开口饵料准备的进度建议。

它能做什么

通过繁殖缸固定摄像头或微距镜头拍摄的鱼卵高清图像(≥1080p,≥3× 光学微距),按默认每 6 小时的周期对孵化进度进行分析。技能会识别卵色(透明、发白、发黑、含黄色卵黄囊)与亚毫米级胚胎眼睛点,结合鱼种基线和 Q10 水温校正,将该批鱼卵归入 8 个阶段之一:未受精、早期、中期、晚期眼睛点、临破壳、破壳中、大面积失败、信号不可靠。每次分析输出结构化报告,包含颜色分布、眼睛点检出率、预计破壳时间窗与建议动作(如准备丰年虾、停止充气、隔离亲鱼),并附免责声明。在焦距失准、卵团遮挡或浑浊度过高时会返回不可靠信号并建议重拍;不提供疾病诊断,也不输出任何药物名称或剂量。

什么时候用它

  • 每 6 小时跟踪繁殖缸内鱼卵的孵化进度
  • 出现眼睛点后及时准备丰年虾等开口饵料
  • 在育苗场或实验室按 tank_id 与产卵时间记录每一批鱼卵
  • 为新手繁殖者提示分离鱼苗的合适时机

技能文档

🥚 Fish Egg Incubation Stage Identification | 鱼卵孵化状态识别

智能分析中枢 · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询


🧭 技能概览 | Overview

模块内容
🏷️ 技能名称鱼卵孵化状态识别
🎯 核心目标通过繁殖缸固定摄像头(微距镜头),定期拍摄鱼卵的高清图像,利用 AI 视觉分析技术检测鱼卵颜色变化(透明 → 发白/发黑)以及胚胎眼睛点(黑色小点)的出现,识别鱼卵的孵化阶段(未受精/早期/中期/晚期/破壳)。系统定时(如每 6 小时)自动分析,输出孵化阶段及建议(如'已出现眼睛点,预计 24 小时内孵化,准备丰年虾')。
🖼️ 输入类型图片、视频、本地文件、网络 URL
📝 输出能力结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接
🧩 场景码SMYX_FISH_EGG_INCUBATION_STAGE_ANALYSIS

Through breeding-tank fixed cameras (macro lens), the system periodically captures high-definition images of fish eggs and uses AI vision analysis to detect egg color changes (transparent → white / black) and embryonic eye-spots (small black dots), identifying incubation stages (unfertilized / early / mid / late-eyespot / hatching). This skill helps ornamental fish breeders track incubation progress and timely separate fry or adjust water quality. Application scenarios: ornamental fish breeding tanks, aquaculture hatcheries, laboratories. The system periodically analyzes (e.g. every 6 hours) and outputs incubation stages plus suggestions (such as 'eye-spots have appeared, hatching expected within 24 hours, prepare brine shrimp'). Skill features: incubation period is a critical stage of ornamental fish breeding — separating fry too early causes death, while separating too late risks the parent fish eating the fry. AI-based automatic recognition of eye-spots and color changes helps novice breeders easily grasp the right timing and reduce failure rate. This skill can be integrated into smart breeding tanks or mobile macro lenses, becoming a breeding assistant for ornamental fish enthusiasts.

通过繁殖缸固定摄像头(微距镜头),定期拍摄鱼卵的高清图像,利用 AI 视觉分析技术检测鱼卵颜色变化(透明 → 发白/发黑)以及胚胎眼睛点(黑色小点)的出现,识别鱼卵的孵化阶段(未受精/早期/中期/晚期/破壳)。该技能有助于观赏鱼繁殖者掌握孵化进度,及时分离鱼苗或调整水质。应用场景:观赏鱼繁殖缸、水产育苗场、实验室。系统定时(如每 6 小时)自动分析,输出孵化阶段及建议(如'已出现眼睛点,预计 24 小时内孵化,准备丰年虾')。技能特点:鱼卵孵化期是观赏鱼繁殖的关键阶段,过早分离鱼苗会导致死亡,过晚则可能被种鱼吞食。通过 AI 自动识别眼睛点和颜色变化,可帮助新手繁殖者轻松掌握时机,降低失败率。该技能可集成到智能繁殖缸或手机微距镜头中,成为观赏鱼爱好者的繁殖助手。

🤖 AI 角色 | AI Role

角色要点说明
说明 1假设你是一个专业的水产繁育 AI。你的任务是分析鱼卵的微距图像(≥ 3 倍光学微距,分辨率 ≥ 1080p),检测卵的颜色变化(透明 → 发白/灰白 → 发黑)以及胚胎眼睛点(黑色小点,<0.3 mm)的出现,并结合鱼种 + 水温 + 距产卵时长联合判定 8 类孵化阶段(incubation_unfertilized / early / mid / late_eyespot / pre_hatch / hatching / mass_failure / signal_unreliable),按 4 级提醒策略递进(Level 1 进度更新 → Level 2 重要提示 + 准备丰年虾/草履虫/分离亲鱼 → Level 3 紧急提示 + 停止充气避免吸入幼苗 + 隔离 → Level 4 大面积失败 + 清理坏卵防霉 + 检查亲鱼/水温/光照)。鱼种特异性必须按基线判定(斑马鱼 48-72h 透明小卵 vs 神仙鱼 60-72h 黄褐色粘性卵 vs 七彩 60-72h 黄色卵 vs 锦鲤 96-120h@20℃ vs 鼠鱼银白色卵),严禁通用阈值盲判。必须做白平衡校正避免"背光偏色让透明卵看起来发白"的误判。焦距未对准 / 卵团遮挡 / 浑浊度过高时必须返回 incubation_signal_unreliable 并建议重拍/对焦/补光。不提供任何疾病诊断,仅输出基于视觉的孵化阶段分类;严禁推荐甲基蓝、二氯异氰尿酸钠等防霉化学药物严禁输出具体药物名称和剂量;严禁伪造夸大颜色比例 / 眼睛点检出率;严禁越权代用户启停加热棒/增氧/换水/灯光(仅建议)。

🎬 技能演示 | Skill Demo

▶️ 点击查看技能使用介绍


🎯 任务目标 | Goals

1. 🧩 技能用途

基于繁殖缸固定摄像头 / 微距镜头(≥ 3× 光学微距)/ 智能繁殖缸内置微距定时拍摄(默认每 6 小时 ≥ 1 张),识别 8 类孵化阶段(incubation_unfertilized / early / mid / late_eyespot / pre_hatch / hatching / mass_failure / signal_unreliable)→ 三组指标:卵颜色 5 项(卵总数 / 透明比例 / 发白比例 / 发黑比例 / 黄色卵黄囊比例)+ 胚胎发育 4 项(眼睛点检出数 / 检出比例 / 胚胎抽动 / 破壳事件)+ 上下文与基线 4 项(鱼种 / 鱼种基线孵化时长 / 当前水温 / 距产卵时长)→ 4 档提醒级别(info / important / urgent / warning)→ 4 级提醒策略递进(仅入库进度更新 → 准备丰年虾分离亲鱼 → 停止充气+隔离 → 大面积失败建议清理坏卵+检查亲鱼水温光照)→ 单日提醒上限(Level 1 不限 / Level 2 × 4 / Level 3 × 6 / Level 4 × 2)→ 每次定时分析的孵化阶段报告(按 tank_id + spawn_time 输出,含颜色分布 + 眼睛点检出率 + 预计破壳时间窗 + 建议动作 + 免责声明)

2. 🛠️ 能力范围

序号具体能力
1鱼卵小目标检测(直径 0.5-2 mm)
2卵分类(透明 / 发白 / 发黑 / 含黄色卵黄囊)
3胚胎眼睛点检测(黑色亚毫米小点)
4胚胎抽动光流检测
5破壳事件识别(卵壳破裂 + 鱼苗游出)
6鱼种自适应基线(孵化时长 + 卵颜色基线)
7水温修正的孵化龄估算(Q10 系数粗校正)
8白平衡校正(避免背光偏色误判)
9用户 APP 推送
104 级提醒递进
11单日提醒上限
12每次定时分析的孵化阶段报告(按 tank_id + spawn_time 输出)
13预计破壳时间窗给出("24h 内孵化"等开口饵料准备提示)
14侧重育苗助手定位(非健康告警
15更偏积极进度提示)

3. ⚡ 触发条件

触发类型触发规则
✅ 默认触发默认触发:当用户提供繁殖缸固定摄像头/微距镜头鱼卵高清图像或视频 URL/文件需要分析时,默认触发本技能进行鱼卵孵化状态识别
🔎 明确分析意图当用户明确提及鱼卵孵化、眼睛点、丰年虾准备、未受精卵、坏卵清理、亲鱼分离、破壳等关键词,并且上传了图像/视频文件
📚 历史报告查询当用户提及以下关键词时,自动触发历史报告查询功能 :查看鱼卵孵化历史报告、繁殖缸孵化进度日志清单、孵化阶段事件清单、查询历史鱼卵记录、显示所有繁殖缸孵化报告

4. 🤖 自动行为

自动行为执行要求
📎 附件处理如果用户上传了附件或者视频/图片文件,则自动保存为本地文件
☁️ 历史报告查询如果用户触发历史报告查询关键词,必须直接调用云端 API 查询,不得从本地记忆或人工汇总中获取

⚠️ 强制数据获取规则(次高优先级)

橙色强约束: 历史报告清单只允许从云端接口读取,不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。

必须执行:

python -m scripts.smyx_fish_egg_incubation_stage_analysis --list
类型要求
✅ 必须使用 python -m scripts.smyx_fish_egg_incubation_stage_analysis --list 调用 API 查询云端的历史报告数据
🚫 严格禁止从本地 memory 目录读取历史会话信息
🚫 严格禁止手动汇总本地记录中的报告
🚫 严格禁止从长期记忆中提取报告
✅ 输出格式必须统一从云端接口获取最新完整数据,然后以 Markdown 表格格式输出结果

📦 前置准备 | Requirements

  • 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
    requests>=2.28.0
    

🚀 操作步骤 | Workflow

🔐 用户身份处理(内部自动完成)

绿色安全原则: 用户身份参数由系统内部自动处理,不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识

执行本技能分析或历史报告查询时,脚本会自动完成身份初始化:

场景系统行为
上游系统有内部身份参数由脚本静默接收并使用
上游系统未提供内部身份参数脚本会自动复用本地缺省用户
本地缺省用户不存在脚本会自动创建并在后续任务中复用
对用户输出只展示分析进度、分析结果和报告链接,不展示内部身份值

🔒 关键约束

禁止/要求说明
🚫 不得询问身份不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数
🚫 不得暴露身份值不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值
🚫 不得列为用户参数不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数
✅ 自动关联报告历史报告查询同样由系统内部身份自动关联,用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图

🧪 标准流程 | Standard Flow

步骤阶段执行动作
1📥 准备繁殖缸固定摄像头/微距镜头鱼卵高清图像输入提供本地文件路径或网络 URL;确保输入内容清晰、符合技能场景要求
2🔐 获取 open-id(强制执行)无需用户输入任何身份参数;不在回复中展示内部身份值
3⚙️ 执行鱼卵孵化状态识别调用 -m scripts.smyx_fish_egg_incubation_stage_analysis 处理输入(必须在技能根目录下运行脚本
4📊 查看分析结果接收结构化分析报告,查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接

⚙️ 脚本参数说明

参数含义备注
--input本地繁殖缸固定摄像头/微距镜头鱼卵高清图像或视频文件路径适用于本地文件分析
--url网络繁殖缸固定摄像头/微距镜头鱼卵高清图像或视频 URL 地址(API 服务自动下载)API 服务自动下载网络资源
--pet-type类别标识,鱼卵孵化状态识别场景默认 other按需填写
--list显示鱼卵孵化状态识别历史记录清单用于云端历史报告查询
--api-urlAPI 服务地址(可选,使用默认值)按需填写
--detail输出详细程度(basic/standard/json,默认 json)输出详细程度
--output结果输出文件路径(可选)可选

🗂️ 资源索引 | Resource Index

资源类型路径用途何时读取
🐍 必要脚本scripts/smyx_fish_egg_incubation_stage_analysis.py调用 API、执行分析或查询历史报告执行分析或查询时使用
🐍 必要脚本scripts/config.py调用 API、执行分析或查询历史报告执行分析或查询时使用
📘 领域参考references/api_doc.md了解 API 接口规范、字段说明和错误码仅在需要了解接口规范或错误码时读取

⚠️ 注意事项 | Notes

分类注意事项
📚 文档读取仅在需要时读取参考文档,保持上下文简洁
📁 格式支持输入要求:支持 jpg/png/mp4/avi/mov,最大 10MB;摄像头需 ≥ 3× 光学微距 + 冷白补光 + 透过卵层背光;分辨率 ≥ 1080p;建议每 6 小时定时 ≥ 1 张
🔎 使用提醒4 级提醒策略递进(info → important → urgent → warning),偏育苗助手定位(非健康告警)
🔎 使用提醒单日提醒上限:Level 1 不限 / Level 2 × 4 / Level 3 × 6(破壳事件可能密集)/ Level 4 × 2
🔎 使用提醒红线约束
🧑‍⚖️ 结果性质禁止做"水霉感染 / 真菌污染 / 受精率不足 / 亲鱼不孕"等具体疾病或繁殖学诊断
🔎 使用提醒🚨 绝对禁止输出具体药物名称、剂量、给药方案(特别严禁推荐甲基蓝、二氯异氰尿酸钠等防霉化学剂
🔎 使用提醒禁止长期存储完整鱼缸视频/图像(≤ 14 天,仅入库孵化阶段事件帧;公共育苗场/实验室按管理规定)
🔎 使用提醒禁止用于商业广告 / AI 训练;禁第三方共享
🔎 使用提醒禁止越权代用户启停加热棒 / 增氧 / 换水 / 投药 / 灯光参数;任何水族设备控制变更必须由用户确认(仅可建议)
🔎 使用提醒绝对禁止伪造或夸大颜色比例、眼睛点检出比例、孵化进度等指标;所有数据必须基于真实图像识别
🔎 使用提醒必须鱼种 + 水温联合判定基线(斑马鱼 48-72h 透明小卵 / 神仙鱼 60-72h 黄褐色 / 七彩 60-72h 黄色 / 锦鲤 96-120h@20℃ / 鼠鱼银白色卵);禁止使用通用阈值盲判
🔎 使用提醒必须做白平衡校正,避免"背光偏色让透明卵看起来发白"导致的未受精误判
🔎 使用提醒必须在焦距未对准 / 卵团遮挡 / 浑浊度过高时返回 incubation_signal_unreliable禁止给出不可靠的失败/未受精判定
📜 报告输出必须:每次定时分析的孵化阶段报告按 tank_id + spawn_time 输出,含颜色分布 + 眼睛点检出率 + 预计破壳时间窗 + 建议动作 + 免责声明
🚫 脚本限制禁止临时生成脚本,只能用技能本身的脚本
🌐 网络地址传入的网络地址参数,不需要下载本地,默认地址都是公网地址,api 服务会自动下载
📜 报告输出当显示历史孵化记录清单的时候,从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址,且自动转化为如下 Markdown
📜 报告输出表格输出示例

🧰 使用示例 | Examples

# 分析本地鱼卵微距图像(以下只是示例,禁止直接使用 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_fish_egg_incubation_stage_analysis --input /path/to/eggs.jpg

# 分析网络鱼卵微距图像/视频(以下只是示例,禁止直接使用 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_fish_egg_incubation_stage_analysis --url https://example.com/eggs.jpg

# 显示历史孵化状态记录清单(自动触发关键词:查看鱼卵孵化历史报告、繁殖缸孵化进度日志清单等)
python -m scripts.smyx_fish_egg_incubation_stage_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_fish_egg_incubation_stage_analysis --input eggs.jpg --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_fish_egg_incubation_stage_analysis --input eggs.jpg --output result.json

常见问题

对输入图像有什么要求?
支持 jpg/png/mp4/avi/mov,单文件

相关技能

Through a fixed camera (macro or high-resolution) in the incubator, the system periodically captures surface images of turtle or snake eggs and uses AI visual analysis to detect changes in eggshell colour (normally white or pale yellow; after fertilisation, grey spots or a vascular network may appear), blood streaks (early vascular formation in fertilised eggs, appearing as fine red lines), and embryo silhouette (a dark mass. | 通过孵化箱内的固定摄像头(微距或高分辨率),定期拍摄龟蛋或蛇蛋的表面图像,利用 AI 视觉分析技术检测蛋壳颜色变化(正常为白色或淡黄色,受精发育后可能出现灰斑、血管网络)、血丝(受精卵早期血管形成,呈红色细线状)以及胚胎轮廓(后期可见黑影)。系统每日或每两日自动拍照分析,生成孵化报告。

4 次安装

Through a fixed camera in the reptile enclosure, the system periodically captures full-body high-definition images of reptiles (snakes, lizards, geckos) and uses AI visual analysis to detect changes in body colour (normal vivid → dull/whitish → restored vivid) and eye state (clear → opaque milky 'blue-phase' → clear again), to determine the shedding phase: preparation phase (skin turns whitish, eyes turn opaque), in-progress. | 通过爬宠箱固定摄像头,定期拍摄爬行动物(如蛇、蜥蜴、守宫)的全身高清图像,利用 AI 视觉分析技术检测体表颜色变化(正常体色 → 发白/灰白 → 恢复鲜艳)以及眼部状态(透明 → 浑浊灰白 → 再次透明),判断蜕皮阶段:准备期(皮肤发白、眼睛浑浊)、进行期(头部或局部开始蜕皮)、完成期(旧皮完全脱离,体色恢复)。系统每日或每半日自动分析,输出蜕皮阶段及护理建议。

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Through fixed cameras of fry tanks (a known-size reference object such as a scale ruler, standard coin or calibration board must be placed in the view), the system periodically (e.g. daily or weekly) captures fry images and uses AI vision analysis to measure body length (from snout to tail-fin tip, in mm), record individual growth rate (mm/day) and draw the growth curve. | 通过鱼苗缸固定摄像头(需放置已知尺寸的参照物,如刻度尺、标准硬币或标定板),定期(如每天或每周)拍摄鱼苗图像,利用 AI 视觉分析技术测量鱼苗体长(从吻端到尾鳍末端,单位 mm),记录个体的生长速率(mm/天),并绘制生长曲线。系统自动采集图像,生成生长报告,异常时提示(如生长停滞)。

7 次安装

Through fixed aquarium cameras, the system periodically captures high-definition side images of ornamental fish (such as koi, goldfish, tropical fish), and uses AI vision analysis to extract color saturation (HSV-S channel) and brightness (HSV-V channel) of specific body regions (e.g. mid-trunk), compares them with healthy standard color ranges of the same species (built-in database or user-defined), and outputs a vibrancy. | 通过鱼缸固定摄像头,定期拍摄观赏鱼(如锦鲤、金鱼、热带鱼)的体侧高清图像,利用 AI 视觉分析技术提取鱼体特定区域(如躯干中部)的颜色饱和度(HSV 色彩空间的 S 通道值)和亮度(V 通道值),并对比同品种健康鱼的标准色度范围(内置数据库或用户自定义),输出鲜艳度评分(0-100 分)。当评分低于阈值(如 < 50)时,提示'体色暗淡',可能为疾病、营养不良或水质不良的信号。

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