AI温室番茄授粉时机预测定制：花器图像与振动窗口

在番茄温室里，授粉窗口往往只有数小时：过早花药未裂，过晚柱头活力下降，人工或熊蜂都难精准踩点。我们尝试把花器图像与微环境数据结合，做一个轻量的时机预测器。边缘相机每15分钟拍摄一次花序，模型先划分花蕾、初开、盛开、闭合四个阶段，再结合温湿度、光照累积和品种先验，输出未来12小时内建议的振动授粉时段。
进展：在2个连栋温室、4个番茄品种上连续采集30天，花朵阶段识别准确率约93%，最佳窗口预测误差中位数1.8小时；按预测窗口执行振动授粉，单穗坐果数较固定时段提高约11%，无效振动次数下降约三成。
下一步：将预测结果接入授粉执行机构，验证阴雨天与高湿条件下的稳定性，并评估对灰霉病风险的间接影响。