Leaf Aging Fall Prediction | 植物叶片老化/脱落预测

🍂 Leaf Aging Fall Prediction | 室内绿植叶片老化/脱落预测

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🧭 技能概览 | Overview

Using a fixed indoor camera to continuously capture leaf images of houseplants from the same angle every day, AI vision techniques detect leaf color changes (green → yellow → brown), loss of glossiness (reduced surface reflectance), and formation of the abscission zone at the petiole base (angle change). Based on a time-series model over historical images, the skill predicts the risk window for leaf fall within the next 3-7 days. It helps users distinguish natural turnover from stress-induced leaf drop and adjust care in advance (raise humidity, fertilize, prune, etc.). Application scenarios: indoor potted plant care, plant rental companies, botanical garden greenhouses. The system generates a daily aging report and pushes alerts when leaf fall is imminent (e.g., 'lower leaves of lucky bamboo expected to fall in 3 days, prune in advance to keep it tidy'). Skill features: leaf aging and shedding are normal life-cycle events, but early shedding often signals environmental issues. AI fall-time prediction lets users clean up dead leaves proactively, keep plants tidy, and tune care based on predicted speed (e.g., higher humidity slows senescence). Can be integrated into smart planters or gardening apps for refined care recommendations.

通过室内绿植固定摄像头连续采集叶片图像（每天同一角度），利用AI视觉分析技术检测叶片颜色变化（从绿到黄再到褐）、光泽度下降（叶面反光减弱）、叶柄基部离层形成（角度变化）等老化进程，并基于历史图像序列的时间序列模型预测未来3-7天内叶片脱落的风险时段。该技能帮助用户提前了解植物自然更新或胁迫落叶，及时调整养护（如增加湿度、施肥、修剪等）。应用场景：室内盆栽养护、绿植租赁公司、植物园温室。系统每日生成老化报告，当预测即将落叶时推送提醒（如'富贵竹下位叶预计3天后脱落，可提前剪除以保持美观'）。技能特点：叶片老化脱落是植物正常生命周期的一部分，但过早脱落可能提示环境问题。通过AI预测脱落时间，用户可提前清理枯叶，保持美观，并根据预测速度调整养护（如增加湿度可延缓衰老）。该技能可集成到智能花盆、园艺APP中，为用户提供精细化养护建议。

🤖 AI 角色 | AI Role

🎬 技能演示 | Skill Demo

▶️ 点击查看技能使用介绍

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🎯 任务目标 | Goals

1. 🧩 技能用途

基于室内绿植连续叶片图像序列（每日同角度），检测老化进程并预测未来 3-7 天内的脱落风险时段

2. 🛠️ 能力范围

3. ⚡ 触发条件

4. 🤖 自动行为

⚠️ 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_leaf_aging_fall_prediction_analysis --list

📦 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：

🔒 关键约束

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🧪 标准流程 | Standard Flow

⚙️ 脚本参数说明

🗂️ 资源索引 | Resource Index

⚠️ 注意事项 | Notes

🧰 使用示例 | Examples

# 分析本地叶片图像序列
python -m scripts.smyx_leaf_aging_fall_prediction_analysis --input /path/to/leaf_sequence.mp4

# 分析网络叶片视频
python -m scripts.smyx_leaf_aging_fall_prediction_analysis --url https://example.com/leaf_sequence.mp4

# 显示历史脱落预测报告/落叶预测报告清单（自动触发关键词：查看叶片老化历史报告、落叶预测报告清单等）
python -m scripts.smyx_leaf_aging_fall_prediction_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_leaf_aging_fall_prediction_analysis --input video.mp4 --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_leaf_aging_fall_prediction_analysis --input video.mp4 --output result.json