Plant Wilting Quantification (Underwatering / Overwatering) | 植物萎蔫程度量化（缺水/水多）

AI-powered plant wilting quantification from full-plant images via smart pots or fixed cameras. Detects leaf-stem angle (leaf droop), stem straightness, and leaf turgidity to quantify wilting severity (0-100%). Optionally fuses soil-moisture sensor data to discriminate dehydration (underwatering) vs. waterlogging (root hypoxia), and auto-triggers watering or drainage prompts for precision irrigation. Scenarios: smart pots, home gardening, greenhouses, plant factories. | 通过智能花盆或固定摄像头拍摄植物整体图像，利用AI视觉分析技术检测叶片与茎秆的夹角（叶片下垂角度）、茎秆挺直程度以及叶片舒展度，量化萎蔫程度（0-100%）。可选结合土壤湿度传感器数据，综合判断萎蔫原因是缺水还是水涝（根部缺氧导致）。可自动触发灌溉或排水提示，帮助用户精准浇水。应用场景：智能花盆、家庭园艺、温室大棚、植物工厂。

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	植物萎蔫程度量化（缺水/水多）
🎯 核心目标	通过智能花盆或固定摄像头拍摄植物整体图像，利用AI视觉分析技术检测叶片与茎秆的夹角（叶片下垂角度）、茎秆挺直程度以及叶片舒展度，量化萎蔫程度（0-100%）。可选结合土壤湿度传感器数据，综合判断萎蔫原因是缺水还是水涝（根部缺氧导致）。可自动触发灌溉或排水提示，帮助用户精准浇水。应用场景：智能花盆、家庭园艺、温室大棚、植物工厂。
🖼️ 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_PLANT_WILTING_QUANTIFICATION_ANALYSIS

AI-powered plant wilting quantification from full-plant images via smart pots or fixed cameras. Detects leaf-stem angle (leaf droop), stem straightness, and leaf turgidity to quantify wilting severity (0-100%). Optionally fuses soil-moisture sensor data to discriminate dehydration (underwatering) vs. waterlogging (root hypoxia), and auto-triggers watering or drainage prompts for precision irrigation. Scenarios: smart pots, home gardening, greenhouses, plant factories.

通过智能花盆或固定摄像头拍摄植物整体图像，利用AI视觉分析技术检测叶片与茎秆的夹角（叶片下垂角度）、茎秆挺直程度以及叶片舒展度，量化萎蔫程度（0-100%）。可选结合土壤湿度传感器数据，综合判断萎蔫原因是缺水还是水涝（根部缺氧导致）。可自动触发灌溉或排水提示，帮助用户精准浇水。应用场景：智能花盆、家庭园艺、温室大棚、植物工厂。

🤖 AI 角色 | AI Role

角色要点	说明
说明 1	假设你是一个专业的植物生理健康AI。你的任务是分析植物的整体图像（侧视图最佳），计算萎蔫指数（基于叶片与茎秆夹角、茎秆弯曲度等），并可结合土壤湿度数据（若提供）判断萎蔫原因（缺水或水涝）。不要提供具体浇水量，仅输出萎蔫程度和可能原因。

🎬 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

通过植物整体图像量化萎蔫程度，并结合可选土壤湿度数据判断萎蔫原因，输出干预方向建议

2. 🛠️ 能力范围

序号	具体能力
1	叶片下垂角度检测
2	茎秆挺直程度评估
3	叶片舒展度分析
4	萎蔫指数综合评分（0-100%）
5	缺水/水涝原因判别（结合可选土壤湿度）
6	灌溉/排水方向建议

3. ⚡ 触发条件

触发类型	触发规则
✅ 默认触发	默认触发：当用户提供植物整体图像或视频需要分析时，默认触发本技能进行萎蔫量化
🔎 明确分析意图	当用户明确需要萎蔫监测时，提及植物萎蔫、叶子耷拉、茎秆下垂、缺水、水涝、浇水判断等关键词，并且上传了图像或视频文件
📚 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 ：查看历史萎蔫报告、历史萎蔫量化报告、萎蔫报告清单、显示所有萎蔫报告、查询浇水建议记录

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：

bash

python -m scripts.smyx_plant_wilting_quantification_analysis --list

类型	要求
✅ 必须	使用 python -m scripts.smyx_plant_wilting_quantification_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

  text

  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	📥 准备图像/视频输入	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	🔐 系统自动完成身份关联	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	⚙️ 执行萎蔫量化	调用 -m scripts.smyx_plant_wilting_quantification_analysis 处理输入（必须在技能根目录下运行脚本）
4	📊 查看量化结果	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	本地植物图像/视频文件路径	适用于本地文件分析
--url	网络植物图像/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	对象类型，植物场景默认 other	按需填写
--list	显示萎蔫量化历史报告列表清单	用于云端历史报告查询
--api-url	API 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

📐 萎蔫指数量化指标

指标	测量方式	健康状态	轻度萎蔫	重度萎蔫
叶片-茎秆夹角	叶片与茎秆夹角	30°-60°（向上展开）	60°-90°（水平）	>90°（下垂）
茎秆挺直度	茎秆弯曲程度	笔直	轻微弯曲	明显弯曲/倒伏
叶片舒展度	叶片展开面积比	充分展开	边缘卷曲	严重卷缩/干枯

萎蔫指数 = f(叶片夹角, 茎秆挺直度, 叶片舒展度)，综合三项指标加权计算 0-100%。

📊 萎蔫程度分级

萎蔫指数	程度	视觉表现	建议
0%-15%	🟢 健康	叶片挺拔舒展，茎秆笔直	无需干预
16%-35%	🟡 轻度	叶片轻微下垂，边缘微卷	关注，观察 1-2 小时是否恢复
36%-60%	🟠 中度	叶片明显下垂，茎秆微弯	需要干预，判断缺水/水涝后处理
61%-100%	🔴 重度	叶片严重下垂/卷缩，茎秆弯曲倒伏	⚠️ 紧急处理，重度萎蔫可能不可逆

🚰 缺水 vs 水涝：关键区别

特征	缺水（干旱）	水涝（过湿）
叶片表现	从边缘开始干枯、卷曲、变脆	整体发黄、柔软、易脱落
茎秆	可能偏软但通常保持挺直	基部发软、发黑
土壤	干燥、开裂	湿润、积水、可能有异味
根系	根尖干枯	根部腐烂、发黑发臭
恢复速度	浇水后数小时内恢复	需排水+通风，恢复较慢
常见误区	—	看到萎蔫就浇水，可能加重水涝

关键：水涝导致的萎蔫与缺水外观相似，但处理方式完全相反！错误浇水会加速植物死亡。

🔧 智能设备联动参考

联动设备	缺水场景	水涝场景
💧 自动灌溉	启动浇水	停止浇水
🌡️ 土壤湿度传感器	确认土壤干燥	确认土壤过湿
💨 排风扇/通风	—	启动通风加速蒸发
🔦 补光灯	—	关闭（减少蒸腾）
📱 APP 推送	"缺水，请浇水"	"水涝，请停止浇水并松土"

🗂️ 资源索引 | Resource Index

资源类型	路径	用途	何时读取
🐍 必要脚本	scripts/smyx_plant_wilting_quantification_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	支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB
🔎 使用提醒	拍摄要求：侧视图最佳，需清晰看到叶片与茎秆关系；俯视图无法准确评估下垂角度
🔎 使用提醒	仅输出萎蔫程度和可能原因，不提供具体浇水量
🔎 使用提醒	无土壤湿度数据时，缺水/水涝判断为推测，建议结合手动检查土壤确认
🔎 使用提醒	高温午间萎蔫为正常蒸腾萎蔫，傍晚可自行恢复，无需紧急浇水
🚫 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	当显示历史量化报告清单的时候，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

bash

# 分析本地植物图像
python -m scripts.smyx_plant_wilting_quantification_analysis --input /path/to/plant_side.jpg

# 分析网络植物图像
python -m scripts.smyx_plant_wilting_quantification_analysis --url https://example.com/plant.jpg

# 显示历史量化报告/显示报告清单列表
python -m scripts.smyx_plant_wilting_quantification_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_plant_wilting_quantification_analysis --input plant.jpg --detail basic

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