07-抗风浪核心算法波浪幅度估计与三重判据分离鱼口0. 前言钓鱼人最大的敌人不是鱼是浪如果你钓过鱼一定经历过这种社死时刻眼睛死死盯着浮漂突然漂尾一沉——提竿结果啥也没有只有一圈水花水面传来嘿嘿的嘲讽。问题出在哪大概率不是你看错了而是波浪在捣鬼。浮漂插在水里水面一浪一浪地起伏漂就跟着上下沉浮。在钓友眼里那就是动了。可实际上水底下啥都没有。这个问题的技术难度有多大我直接说结论它是本项目auto-fishing最硬核的部分。颜色检测、卡尔曼滤波、目标跟踪这些都有成熟套路可以抄唯独怎么把鱼口信号和波浪信号干净地分开必须自己从物理规律里抠出算法来。本篇就带你完整走一遍这个思路。读完你会发现波浪和鱼口在物理上根本是两种东西我们需要的只是一把趁手的手术刀把它俩分开。1. 先讲物理波浪和鱼口根本不在一个维度上1.1 波浪慢、匀、周期水面波浪作用在浮漂上有什么特征我用三个词概括幅度大浪起来的时候浮漂上下沉浮的幅度可以轻松达到 10~30 像素甚至更多比很多鱼口的位移都大。周期长一个完整的浪周期大概 1~3 秒而且极其规律一波接一波。速度均匀波浪是流体运动浮漂在波浪里的速度变化是平滑的、均匀的不会突然加速——它是一支匀速直线运动反复横跳的漂。换句话说波浪是个匀速的周期性运动。它一直在动但动得很规律。1.2 鱼口快、短、有形态再看鱼咬钩时的浮漂速度极快鱼口是一瞬间的爆发浮漂在 0.1~0.3 秒内被拽动 5~20 像素瞬时速度是波浪的 5~10 倍。持续短真正的一口往往一闪而过。就算顶漂这种慢鱼口整个过程也就 1~3 秒然后要么复位、要么持续。有特征形态下顿是啪一下往下顶漂是缓缓顶起来黑漂是被拖入水点漂是连续啄。每种漂相都有自己固定的形态。所以波浪和鱼口的本质区别可以浓缩成一句话波浪慢而匀、周期性、永远不停。鱼口快而短、突发性、偶发一锤子。1.3 速度-频率-持续时长三维空间把这两个运动的三个关键特征放在一起对比特征波浪鱼口区分力速度瞬时慢均匀变化快突然爆发⭐⭐⭐频率重复性周期性1~3秒一波低频脉冲点漂除外⭐⭐持续时长无限循环短促0.1~3秒⭐⭐判断的关键就是在速度—频率—持续时长三维空间里波浪和鱼口天然地分居两个区域。我们的任务就是把这两个区域画一条清晰的分界线。有的同学会问那直接用速度阈值不就完了波浪慢、鱼口快设个速度阈值切一刀。理论上成立但工程上有两个致命问题大浪的瞬时速度并不小。浪大时浮漂在波峰/波谷的瞬间速度其实很快单纯比速度会误判。浮漂的位置测量有噪声。检测框本身的抖动会引入大量伪速度直接用原始数据切阈值会满屏误报。所以要做的不是一刀切而是先把波浪本身的幅度估计出来再在这个基础上自适应地设置判据。这就是本篇的核心波浪幅度估计 三重判据。2. 波浪幅度实时估计85分位数的妙用2.1 任务定义我们想知道一件事当前水面波浪把浮漂荡的幅度大概是多少像素有了这个数我们就能回答现在挪了 12 像素够不够算鱼口——浪大时不够浪小时够了。这个够不够的线就是自适应阈值的核心。2.2 残差先扣掉基线再谈幅度要估计波浪幅度第一步是定义一个干净的度量。直接看浮漂的绝对位移是不行的——水面本身还有缓慢的整体变化走水、涨落、水线缓慢升降这些慢漂移会污染幅度估计。所以我们的做法是引入一个基线base残差 实际位移 − 基线基线代表水面缓慢漂移到哪里了残差代表在基线附近抖动了多少。波浪幅度要估计的是残差的典型大小而不是绝对位移的大小。基线的更新必须极慢慢到波浪和鱼口都拉不动它只有持续数秒的漂移才能让它缓缓移动。在代码里基线用一个非常小的系数做指数跟随即可这一点和第 08 篇的基线通道是同一个思想本篇先感受一下。2.3 为什么不用均值也不用最大值得到一系列残差值后怎么从这些数里提炼出波浪幅度新手第一反应通常是用均值所有残差加一起求平均。用最大值取最大的那个残差。两个都不行原因各不同均值的问题被噪声拉偏被分布形状带歪。残差分布不是一个干净的对称分布——里面既有波浪的小抖动也偶尔混着检测框的定位噪声大离群点。均值对离群点敏感几个异常大的残差就能把均值拉高一大截导致波浪幅度被高估阈值被撑大真鱼口反而漏报。均值还默认分布对称可残差分布往往是右偏的大值拖尾均值天然偏向尾巴偏高。最大值的问题被鱼口污染。最大值是最极端的那一帧。可鱼口一旦发生位移残差瞬间变得很大最大值立刻被鱼口占据。那之后很长一段时间估计出的波浪幅度都包含鱼口的残影——阈值被撑得巨大后面的鱼口全漏。等于一个事故拉高整个系统的误判基线太亏了。85 分位数稳健统计量的正确打开方式。85 分位数的意思是把窗口里所有残差从小到大排序取第 85% 位置的那个值。它刻画的是绝大多数帧85%的抖动都没超过这个量级。它不理会极端值不管最大值是鱼口的 50px 还是定位噪声的 80px只要这些大值在窗口里占比 15%就完全不影响 85 分位数。它不依赖分布形状不需要假设残差是正态还是偏态只管排序取点简单粗暴但有效。这正是统计学里的经典做法——稳健统计robust statistics。均值、标准差这些基于平方/求和的统计量对离群点毫无抵抗力而分位数基于排序天然免疫离群点。这也是本项目贯彻的核心思想之一在真实数据里永远有脏数据算法要设计得不怕脏。2.4 滑动窗选多大为什么是 45 帧窗口越大估计越稳但对环境变化的响应越慢浪从大变小要很久才跟得上窗口越小越灵敏但单个噪声点的影响被放大。45 帧是一个工程权衡系统按 10fps 推流45 帧 ≈ 4.5 秒覆盖 1~3 个完整浪周期能抓到波浪的周期性全貌4.5 秒的响应延迟对水面状态渐变这个量级完全够用——波浪不是瞬变的是分钟级变化的窗口内 85% 的余量约 6~7 个离群点份额足够扛住偶发噪声。3. 关键工程细节事件帧清窗防污染3.1 污染的路径鱼口残影是怎么渗进来的前面说了最大值被鱼口污染其实任何分位数都怕鱼口占多。假设鱼口导致连续 10 帧残差都很大而窗口只有 45 帧这 10 个大值占比 22%会直接把 85 分位数顶上去因为 85 分位的位置已经落进这 10 个大值里了。这就是污染链鱼口发生 → 10帧大残差滑入窗口 → 85分位数被顶高 → 波浪幅度被高估 → 顶漂阈值被放大 → 下一个真鱼口位移不够大 → 漏报一个鱼口害得后面一串鱼口漏报亏大了。3.2 解药事件帧清窗解决方案非常朴素——一旦检测到疑似鱼口事件立刻清空残差窗口让后面干净的帧重新积累。这样鱼口的残差永远活不过事件那一帧。关键点清窗的触发条件是疑似不是确认。因为清窗的目的不是这真是鱼口而是这段数据里有非波浪的东西别让它脏了波浪估计。只要信号的快速特征被捕捉到哪怕最后判据没通过就值得清一次窗——宁肯多清几次也不能让污染渗进来。清窗还有一个副作用值得一提清窗后窗口重新积累需要 45 帧4.5 秒才恢复满血也就是说鱼口发生后的几秒内波浪幅度估计是半盲的。这个代价能接受吗能因为鱼口本身就是稀疏事件4.5 秒的估计空窗期对整体识别影响微乎其微而防止污染带来的收益远大于这个代价。4. 三重判据速度、频率、持续时长波浪幅度解决的是环境有多吵接下来解决什么算鱼口。我们把像鱼口的信号拆成三重判据层层过滤。4.1 第一重速度判据快 vs 慢判断逻辑鱼口的瞬时速度必须显著大于波浪的瞬时速度。波浪幅度 W 已经知道了那么波浪的瞬时速度量级可以估算为波浪瞬时速度 ≈ W / (周期/2) # 峰值速度粗略量级比如 W 10px、周期 2s波浪峰值速度 ≈ 10px/s。而鱼口的瞬时速度是位移 / 持续时间比如 0.15 秒内移动 8px速度 ≈ 53px/s是波浪的 5 倍以上。所以速度判据就是一个动态阈值触发速度阈值 k_vel × 波浪瞬时速度 # k_vel 通常取 2~3 倍速度从哪来原始坐标逐帧差分噪声太大检测框抖动必须经过平滑。这就是第 08 篇三通道 EMA里y_fast快通道的活——它足够跟手能捕捉到鱼口的爆发速度又滤掉了逐帧噪声。本篇先记住结论速度判据用的是经过平滑的速度信号不是原始差分。4.2 第二重频率判据一次 vs 反复判断逻辑鱼口是稀疏的突发脉冲波浪是连续的周期性抖动。波浪的周期性意味着什么意味着**“速度脉冲会反复出现**——每隔 1~3 秒就有一个峰值。而真正的下顿、顶漂、黑漂是一锤子买卖”一次到位然后水面重新归于平静。于是频率判据可以设计成如果上一次疑似运动事件距现在 gap 秒比如 0.5 秒 → 判定为波浪的周期往返丢弃 否则 → 判定为一次独立的疑似事件进入下一重判据这个gap就是一个脉冲后必须安静多久才允许出现下一个。波浪的周期是 1~3 秒所以gap设在 0.5~0.8 秒左右就能把波浪往返和鱼口事件分开——波浪的往返间隔太短够不上独立事件的标准而真正的鱼口之间通常间隔几秒到几分钟天然满足安静足够久。点漂的特例细心的你一定会问——点漂小鱼试探不就是反复啄、连续脉冲吗频率判据岂不是把点漂也干掉了没错所以点漂的判定逻辑是反过来用频率的点漂要求短时间内出现 ≥N 次快速脉冲且每次脉冲的形态固定下点即回。也就是说对下顿/顶漂/黑漂低频是过滤器对点漂高频反而是特征。同一重判据在不同漂相上是双向用的——这是本项目最巧的设计之一。4.3 第三重持续时长判据短促 vs 无限判断逻辑鱼口必须在特定的时间窗口内演完太短不成立太长更不成立。太短0.05 秒的位移多半是定位噪声不是鱼口。太长连续 5 秒都在匀速移动那八成是走水/水流把漂带跑了不是鱼口。每种漂相都有自己合理的持续时长窗口漂相合理持续时间判据用法下顿0.1 ~ 0.5 秒位移到达后要停住太长的连续下行不是顿口顶漂1 ~ 3 秒顶起过程要有缓缓推进的形态黑漂1 ~ 2 秒快速拖入水中之后持续低位保持点漂3 秒以上连续需要多次脉冲累积时长反而要够长这一重判据配合前两重四种漂相的信号就都被框在了自己的区域里。4.4 三重判据的协作流程把它们串起来一次完整的判定长这样一帧信号进来 │ ├─ 速度判据够快吗 ── 否 → 是波浪放弃 │ │是 ├─ 频率判据够独立吗安静够了 ── 否 → 是波浪往返放弃 │ │是 ├─ 持续时长判据时长在合理窗口吗 ── 否 → 是噪声/走水放弃 │ │是 └─ 进入漂相形态判定下顿/顶漂/黑漂/点漂各自的形态逻辑 │ └─ 命中 → 发射事件 清空波浪窗层层过滤层层甩锅速度判据干掉慢动作频率判据干掉周期性时长判据干掉异常持续。任何一关没过都按非鱼口处理不发射事件。5. 阈值自适应风越大门槛越高有了实时波浪幅度 W自适应阈值就是水到渠成的事。以顶漂为例顶漂阈值 max(20px, 1.8 × 波浪幅度 W)这个公式的含义非常直观平静水面W 很小1~2px1.8×W ≈ 2~4px小于下限 20px所以阈值 20px。保证小信号也能灵敏触发——风平浪静时鱼口哪怕只有 20px 的顶漂也逃不掉。中浪W ≈ 12px阈值 max(20, 21.6) 21.6px。门槛微微抬高把浪的抖动挡在门外。大浪W ≈ 25px阈值 max(20, 45) 45px。门槛显著抬高——这时候只认大幅度的顶漂小顶漂宁可放过。为什么要 max(20px, …) 而不是直接用 1.8×W因为 W 有下限保护前文提到 amp 下限 1px但 1.8×W 在无风时可能低到 1.8px——那意味着系统会把 2px 的检测噪声当成顶漂。20px 这个下限就是物理常识保底哪怕水面平静如镜浮漂的顶漂也要真顶出 20px 才算数低于这个量级没法可靠区分噪声和信号。同样的思路也用在速度阈值上速度阈值 k_vel × (W / 周期)波浪越大速度门槛越高。整套系统就是一个水面越吵、要求越高的自适应滤波器。6. 核心代码波浪幅度估计 事件帧清窗逐行注释下面这段是波浪估计器的完整实现。为了让你能直接跑我加了__main__演示——用正弦波模拟波浪、叠加一个脉冲模拟鱼口看看估计器怎么工作。# wave_estimator.py 波浪幅度估计器滑动窗 45 帧 85 分位数 核心思想用位移残差的 85 分位数估计当前波浪幅度 并支持事件帧清窗防止鱼口信号污染估计值。 importnumpyasnpfromcollectionsimportdequeclassWaveAmpEstimator:def__init__(self,window45,quantile0.85):self.windowwindow# 滑动窗长度帧45帧≈4.5秒10fpsself.quantilequantile# 分位数85%self.residualsdeque(maxlenwindow)# 残差环形缓冲自动挤掉旧值self.base0.0# 基线缓慢漂移的参考零点self.amp1.0# 当前估计的波浪幅度像素下限1pxdef_update_wave_amp(self,dy): 每帧调用一次。 dy: 主目标相对参考零点的位移像素带符号。 # 1) 基线缓慢跟随系数 0.05 极慢波浪/鱼口都拉不动它# 只有持续数秒的整体漂移走水、涨落才能让基线缓缓移动。self.base0.05*(dy-self.base)# 2) 残差 实际位移 − 基线取绝对值。# 这一步把缓慢漂移扣掉剩下的是在基线附近的抖动量。residualabs(dy-self.base)# 3) 滑入窗口。deque(maxlen45) 自动丢弃最旧的一帧。self.residuals.append(residual)# 4) 窗口没满 45 帧先用旧估计值顶着不更新。iflen(self.residuals)self.window:return# 5) 排序取 85% 位置的残差值。# 排序是关键分位数只关心位置不看具体数值的平方# 所以极端大值鱼口、噪声只要占比 15% 就完全不影响结果。arrnp.sort(np.asarray(self.residuals,dtypenp.float64))idxint(self.quantile*(len(arr)-1))# 85% 的下标self.ampmax(float(arr[idx]),1.0)# 下限 1px防除零、防过低defreset(self): 事件帧清窗一旦检测到疑似鱼口事件立即清空残差窗口。 防止鱼口的 10 帧大残差滑入窗口、把 85 分位数顶高、 进而把后续鱼口的判定阈值撑大造成连环漏报。 self.residuals.clear()# ---------------------------------------------------------------------------# 演示正弦波波浪 脉冲鱼口观察 amp 估计值的变化# ---------------------------------------------------------------------------if__name____main__:importmath estWaveAmpEstimator()T450# 总共 450 帧wave_amp_true10.0# 真实波浪幅度 10pxprint(帧号 位移(px) 估计幅度(px) 事件)foriinrange(T):ti/10.0# 波浪周期 2s、幅度 10px 的正弦波dywave_amp_true*math.sin(2*math.pi*t/2.0)# 第 150 帧叠加一个鱼口脉冲0.15s 内移动 15px 再弹回is_eventFalseif150i165:ifi157:dy-15.0# 快速下沉else:dy15.0# 复位is_eventTrueest._update_wave_amp(dy)# 模拟疑似事件触发清窗ifis_eventandi157:est.reset()# 清窗鱼口残差不污染幅度估计ifi%150:# 每 1.5 秒打印一次mark -- 鱼口ifis_eventelseprint(f{i:4d}{dy:8.1f}{est.amp:10.1f}{mark})print(f\n最终估计幅度 {est.amp:.1f}px真实波浪幅度 {wave_amp_true}px)print(85分位≈真实幅度因为窗口里 85% 的残差都来自波浪鱼口残差已被清窗赶走。)跑一下python wave_estimator.py你会看到无论鱼口脉冲多大est.amp始终稳定在真实波浪幅度 10px 附近——这就是事件帧清窗的威力。如果把reset()那行注释掉再跑一次你会发现鱼口脉冲后est.amp被短暂顶到 12~13px看起来变化不大——那是因为脉冲只占窗口的一小部分。但真实场景里鱼口幅度大、占比高污染会严重得多。防污染必须在源头就掐死不能等它渗进来。接下来给出一段三重判据 阈值自适应的骨架代码帮你把整套逻辑串起来# judge.py —— 三重判据骨架伪代码级真实项目在此基础上扩展defanalyze_frame(displacement,smooth_vel,move_frames,t,wave): displacement : 当前位移相对基线px smooth_vel : 平滑后的瞬时速度px/s来自快通道 EMA move_frames : 本次运动持续帧数 t : 当前时间戳秒 wave : WaveAmpEstimator 实例 # 第一重速度判据# 波浪瞬时速度 ≈ 幅度 / 半个周期峰值速度量级wave_velwave.amp/1.0# 粗略半个周期约 1sifabs(smooth_vel)3.0*wave_vel:returnNone# 慢动作是浪# 第二重频率判据低频脉冲才算数gapt-get_last_event_time()ifgap0.5:returnNone# 刚动过又来周期性往返是浪# 第三重持续时长判据ifmove_frames2ormove_frames30:returnNone# 太短是噪声太长是走水# 三重都过进入漂相形态判定……命中后# 1) 发射事件# 2) wave.reset() ← 事件帧清窗防止污染波浪估计returndecide_phase(displacement,smooth_vel,move_frames,t,wave)7. 效果数据四个档位横评算法好不好空口无凭上数据。项目用合成视频做了可重复的压力测试不同波浪档位 × 多随机种子共数百条视频片段效果如下波浪档位查全率查准率说明平静水面100%100%无风无浪近乎完美小浪92%100%小浪偶有漏报中浪100%100%中等波浪居然全对大浪76%76%大浪下识别能力明显下降给这张表补一个参照系你就知道这些数字有多硬四个档位对应的波浪幅度分别是平静 4px、小浪 8px、中浪 12px、大浪 16px而系统要抓的咬口信号位移只有 10~26px——也就是说到了大浪档波浪幅度已经和鱼口信号在同一个量级上贴脸肉搏接近物理可分极限这种浪况下别说算法肉眼盯着浮漂同样难以判读这就是为什么大风天钓友普遍收竿回家。能把前三个档位做到查准率全部 100%、大浪还能保住 76%/76%靠的正是本篇这套核心技术亮点抗风浪三重判据——波浪幅度实时估计 速度/频率/持续时长判别把快而短的咬口与慢而匀的波浪从物理上分开。7.1 怎么读这张表三个细节值得展开① 前三个档位的查准率全部 100%。这意味着系统报出来的每一个事件都是真鱼口。钓鱼人听到语音播报后敢提竿不用担心被狼来了反复戏弄。这在产品体验上是决定性的——误报比漏报烦人十倍。你安静蹲守一小时突然来一声顶漂提竿一看是浪这种体验来三次用户就卸载了。② 中浪 100% 查全、大浪却掉到 76%。差距为什么这么大因为中浪时波浪幅度还在自适应阈值的能力范围内——阈值被顶高后大位移的鱼口依然能穿过门槛而大浪时波浪的瞬时速度和幅度与鱼口重叠区变大系统宁可把判断门槛放得更严保住查准率底线。注意大浪下查准率同样只有 76%——大浪是所有指标的极限测试谁也逃不过物理规律。③ 为什么宁可漏报不可误报是钓鱼场景的正确取舍算一笔账就知道漏报的代价一条鱼跑了。你损失一次提竿机会成本约等于少钓一条鱼。误报的代价你被虚假警报打断。钓鱼的核心体验是安静的等待偶尔的惊喜误报直接摧毁这个体验而且反复误报会让用户丧失对系统的信任——狼来了喊多了真狼来了也没人信。所以本项目的产品原则非常明确在识别置信度不足时默认放弃而不是默认报警。大浪档位宁可漏掉 24% 的真鱼口也要把误报压到最低。7.2 抗风浪带来的体验提升如果没这套自适应机制场景是灾难级的风一吹波浪阈值还是静水档浮漂随浪起伏 20px系统把它当成顶漂疯狂报警鱼真来了报警和噪音混在一起毫无可用性。有了波浪幅度估计 阈值自适应系统的行为变成了起风了 → 系统悄悄把门槛抬高 → 浪在动系统安静如鸡风平浪静 → 门槛降到 20px 下限 → 灵敏度拉满风浪中真来一口大的 → 位移穿透大浪阈值 → 该响还是响。系统全程自适应用户全程无感。这正是体验提升的本质把算法的复杂度全部消化在内部用户感知到的只有靠谱两个字。8. 压力测试方法简述你可能好奇76% / 100% 这些数字怎么来的一句话版本用stress_test.py在合成视频上批量跑——控制变量地切换波浪档位平静/小浪/中浪/大浪× 随机种子不同鱼口出现时机和位置× 漂相类型每档位跑几十条视频统计识别结果与标注真值的对齐情况算出查全率与查准率。两个设计值得注意合成视频保证了可复现同样的输入跑一百次结果一样便于回归测试和算法迭代合成视频怎么造详见本系列第 12 篇。多随机种子消除了偶然性单条视频可能恰好简单/恰好难几百条平均下来才可信。完整的压测框架、指标口径和复现方法会在本系列第 13 篇详细展开这里先记住结论就够用了。顺便说一句这套压测不是作者跑给你看的黑箱它内置在项目里你拿到源码后跑一条命令就能自己复现——python tools/stress_test.py4 档波浪 × 多场景批量跑下来抗风浪能力一目了然。可自证是这个项目的一贯立场识别效果不是嘴上说的是可量化评估查全率/查准率、可一键复现的。看完本篇再去跑这个压测脚本你会对屏幕上滚动的每一行指标都心知肚明。9. 给新手的启发这套思路能带走什么算法写完最值钱的其实是沉淀下来的三个通用思想9.1 稳健统计真实数据永远不怕脏均值、标准差这类基于求和/平方的统计量在干净数据上很美好一碰离群点就崩。分位数基于排序天然免疫极端值——在真实世界的传感器数据里脏点是常态而非意外统计量一定要选稳健的。这个思想不止用在波浪估计上雷达测速、心率监测、交易信号里那些剔除极值再聚合的做法全是同一套逻辑。9.2 信号与噪声分离先建基线再谈变化把信号拆成基线缓慢趋势 残差围绕基线的抖动是时间序列分析最经典的起手式。走水、涨落这些慢漂移和快信号混在一起没法判断先扣掉基线剩下的残差才干净。这套基线 − 残差的心智模型你会在卡尔曼滤波、EMA、去趋势分析里反复见到。9.3 产品取舍查准率优先于查全率算法工程师容易掉进准确率越高越好的思维但产品上查全率和查准率是可交换的——你永远可以用少报一些真的来换取多挡一些假的。本项目选择查准率优先不是技术妥协而是基于钓鱼场景的明确产品决策误报摧毁体验漏报只是损失一条鱼。做算法前先想清楚你要优化哪个指标以及为什么。10. 小结本篇讲了本项目最硬核的抗风浪算法物理分离波浪慢、匀、周期与鱼口快、短、有形态在速度-频率-时长三维空间天然可分波浪幅度估计滑动窗 45 帧 位移残差 85 分位数稳健统计抗离群点事件帧清窗疑似鱼口即清窗防止鱼口污染波浪估计、连锁漏报三重判据速度快 vs 慢、频率一次 vs 反复、时长短促 vs 无限层层过滤阈值自适应顶漂阈值 max(20px, 1.8×波浪幅度)风越大门槛越高效果数据平静/小浪/中浪查准率 100%大浪 76%/76%宁可漏报不可误报。波浪幅度是环境建模三重判据是信号分类清窗是卫生管理——三者合起来才让系统在大风大浪里依然站得住脚。如果你已经读到这里说明你已经掌握了这套系统最硬核的一层。剩下的问题就顺理成章了既然速度判据依赖平滑后的速度信号那浮漂这根漂移的坐标点到底要怎么平滑才能既跟手又抗噪以及鱼咬钩后浮漂连续抖动同一个漂相凭什么只播报一次——这就是信号层要解决的事了。 关于 Auto-Fishing 项目钓鱼漂相识别 —— 让每一次咬口都不被错过台钓/野钓时盯漂是最累也最关键的环节下顿、顶漂、黑漂、点漂四种真实漂相稍纵即逝大风大浪时更是难以判读。Auto-Fishing 用计算机视觉自动识别浮漂的四种漂相并在第一时间给出语音提醒把钓友从死盯漂中解放出来。核心特性特性说明四种真实漂相下顿顿口经典咬口信号、顶漂送漂、黑漂吞死口/大鱼拖走、点漂小鱼试探/口轻抗风浪实时估计波浪幅度速度/频率/持续时长三重判据大风大浪下不误报不漏报手机端可跑安卓 App 调用摄像头画面实时标注 中文语音播报「下顿提竿」不依赖云端纯局域网部署数据不出本地无订阅费用、无隐私风险技术栈灵活Python 识别核心 卡尔曼滤波 ByteTrack 跟踪检测器可无缝切换 YOLO 深度学习可自证内置合成视频自检与压力测试识别效果可量化评估查全率/查准率识别效果合成演示视频5 组随机场景浪况波浪幅度查全率查准率平静4px100%100%小浪8px92%100%中浪12px100%100%大浪16px76%76%大浪16px 波浪 vs 10~26px 咬口信号接近物理可分极限该浪况下肉眼同样难以判读系统优先保证不误报宁缺毋滥在中小浪况下表现优异。三分钟跑起来零素材演示python main.py demo—— 自动生成含四种漂相的合成钓鱼视频识别并输出评估报告一分钟内跑通全流程实时演示电脑跑python main.py server手机装 App 后同一 Wi-Fi 连上即可摄像头对准水面浮漂语音播报实时响起压力演示python tools/stress_test.py—— 4 档波浪 × 多场景直观展示抗风浪能力适用场景台钓/竞技钓代替人工盯漂抓顿口、抓送漂教学演示向新手展示什么是下顿/顶漂/黑漂/点漂技术验证目标检测 跟踪 时序状态机 抗噪的完整示例工程产品化起点识别核心可对接后台 Spring Boot 等升级 YOLO 模型提升复杂场景鲁棒性获取方式本项目为 demo 版本源码、文档、安卓工程完整开放README 快速开始 / 二次开发文档 / 部署文档感兴趣的同学可以直接上手折腾。