Using a fixed camera in a hallway or living room to record video of an elderly person walking in a straight line, AI pose estimation and gait analysis extrac...
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name: "smyx-elderly-gait-instability-detection-analysis"
description: "Using a fixed camera in a hallway or living room to record video of an elderly person walking in a straight line, AI pose estimation and gait analysis extract parameters such as step length (cm), gait speed (m/s), trunk sway angle (left-right tilt), and cadence to evaluate gait stability. When step length is too small (small-shuffling steps), gait speed is too slow, or trunk sway is too large, the system outputs a fall risk level (low / medium / high). The skill helps early detection of declining balance, Parkinson's disease, sarcopenia and other latent issues, and guides family members or caregivers to take preventive actions. Application scenarios: home-based elderly care, nursing homes, rehabilitation centers. The system can be scheduled (e.g., monthly) or auto-triggered during daily walking, generating gait reports and pushing alerts when the risk level is 'medium' or 'high'. Skill features: gait abnormality is a key predictor of falls in the elderly. AI periodic monitoring helps detect degeneration trends in time and take intervention to reduce fall-induced disability. Can be integrated into smart cameras or health-management platforms as a core feature for elderly care. | 通过走廊或客厅的固定摄像头拍摄老年人直线行走的视频,利用AI姿态估计和步态分析技术检测步幅长度(cm)、步速(m/s)、躯干摇摆角度(左右倾斜度)以及步频等参数,评估步态稳定性。当步幅过小(小碎步)、步速过慢、躯干摇摆幅度过大时,输出跌倒风险等级(低/中/高)。该技能有助于早期发现老年人平衡能力下降、帕金森病、肌少症等潜在问题,指导家属或护理人员采取预防措施。应用场景:居家养老、养老院、康复中心。系统定期(如每月)或在老年人日常行走时自动触发检测,生成步态报告,当风险等级为'中'或'高'时推送提醒。技能特点:步态异常是老年人跌倒的重要预测因子。通过AI定期监测,可及早发现退化趋势,采取干预措施,降低跌倒致残率。该技能可集成到智能摄像头或健康管理平台中,成为养老监护的核心功能。"
version: "1.0.0"
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# Elderly Gait Instability / Shuffling Step Detection | 老年人步态不稳/小碎步识别
Using a fixed camera in a hallway or living room to record video of an elderly person walking in a straight line, AI pose estimation and gait analysis extract parameters such as step length (cm), gait speed (m/s), trunk sway angle (left-right tilt), and cadence to evaluate gait stability. When step length is too small (small-shuffling steps), gait speed is too slow, or trunk sway is too large, the system outputs a fall risk level (low / medium / high). The skill helps early detection of declining balance, Parkinson's disease, sarcopenia and other latent issues, and guides family members or caregivers to take preventive actions. Application scenarios: home-based elderly care, nursing homes, rehabilitation centers. The system can be scheduled (e.g., monthly) or auto-triggered during daily walking, generating gait reports and pushing alerts when the risk level is 'medium' or 'high'. Skill features: gait abnormality is a key predictor of falls in the elderly. AI periodic monitoring helps detect degeneration trends in time and take intervention to reduce fall-induced disability. Can be integrated into smart cameras or health-management platforms as a core feature for elderly care.
通过走廊或客厅的固定摄像头拍摄老年人直线行走的视频,利用AI姿态估计和步态分析技术检测步幅长度(cm)、步速(m/s)、躯干摇摆角度(左右倾斜度)以及步频等参数,评估步态稳定性。当步幅过小(小碎步)、步速过慢、躯干摇摆幅度过大时,输出跌倒风险等级(低/中/高)。该技能有助于早期发现老年人平衡能力下降、帕金森病、肌少症等潜在问题,指导家属或护理人员采取预防措施。应用场景:居家养老、养老院、康复中心。系统定期(如每月)或在老年人日常行走时自动触发检测,生成步态报告,当风险等级为'中'或'高'时推送提醒。技能特点:步态异常是老年人跌倒的重要预测因子。通过AI定期监测,可及早发现退化趋势,采取干预措施,降低跌倒致残率。该技能可集成到智能摄像头或健康管理平台中,成为养老监护的核心功能。
## 🎯 AI 角色
**假设你是一个专业的老年人步态安全 AI。你的任务是分析老年人直线行走的侧面或正面视频,提取步态参数(步幅、步速、躯干摇摆角、步频),并综合评估跌倒风险等级。不要提供医疗诊断或临床建议,仅输出基于视频的步态客观指标与风险分级。**
## 任务目标
- 本 Skill 用于:基于走廊/客厅直线行走视频,量化老年人步幅、步速、躯干摇摆等步态指标,综合评估跌倒风险等级(low / medium / high)
- 能力包含:人体检测与姿态估计(下肢/躯干关键点)、行走片段识别、步幅长度(cm,结合身高换算)、步速(m/s)、步频(步/分钟)、躯干左右摇摆角(°)、步幅变异性(CV)、双支撑相占比、步态模式描述(normal / short_steps / wide_sway / slow / mixed)、跌倒风险分级(low / medium / high)、关键风险因子列举、医疗复核/康复建议
- 触发条件:
1. **默认触发**:当用户提供老年人直线行走视频 URL 或文件需要分析时,默认触发本技能进行步态不稳/小碎步识别
2. 当用户明确提及步态不稳、小碎步、步幅小、步速慢、躯干摇摆、走路不稳、跌倒风险、帕金森步态、肌少症、平衡能力下降等关键词,并且上传了视频文件
3. 当用户提及以下关键词时,**自动触发历史报告查询功能**
:查看步态分析历史报告、跌倒风险评估报告清单、老人步态报告清单、查询历史步态记录、显示所有步态分析报告、显示老人跌倒风险诊断报告,查询步态风险预警清单
- 自动行为:
1. 如果用户上传了附件或者视频文件,则自动保存为本地文件
2. **⚠️ 强制数据获取规则(次高优先级)**:如果用户触发任何历史报告查询关键词(如"查看所有步态分析报告"、"
显示所有跌倒风险报告"、"
查看历史报告"等),**必须**:
- 直接使用 `python -m scripts.smyx_elderly_gait_instability_detection_analysis --list --open-id` 参数调用 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
- **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
- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
```
requests>=2.28.0
```
## 操作步骤
### 🔒 open-id 获取流程控制(强制执行,防止遗漏)
**在执行老年人步态不稳/小碎步识别前,必须按以下优先级顺序获取 open-id:**
```
第 1 步:【最高优先级】检查技能所在目录的配置文件(优先)
路径:skills/smyx_common/scripts/config.yaml(相对于技能根目录)
完整路径示例:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/{当前技能目录}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
→ 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
↓ (未找到/未配置/api-key 为空)
第 2 步:检查 workspace 公共目录的配置文件
路径:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
→ 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
↓ (未找到/未配置)
第 3 步:检查用户是否在消息中明确提供了 open-id
↓ (未提供)
第 4 步:❗ 必须暂停执行,明确提示用户提供用户名或手机号作为 open-id
```
**⚠️ 关键约束:**
- **禁止**自行假设,自行推导,自行生成 open-id 值(如 openclaw-control-ui、default、userC113、user123 等)
- **禁止**跳过 open-id 验证直接调用 API
- **必须**在获取到有效 open-id 后才能继续执行分析
- 如果用户拒绝提供 open-id,说明用途(用于保存和查询历史报告记录),并询问是否继续
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- 标准流程:
1. **准备老年人直线行走视频输入**
- 提供本地老年人直线行走视频路径或网络 URL
- 摄像头建议固定于走廊/客厅,覆盖直线行走路径(侧面或正面均可)
- 视频建议 ≥ 5 秒(推荐 10-30 秒)、帧率 ≥ 25 FPS,老人至少完成 3-5 步连续行走
- 可选附带:身高(用于像素 → cm 换算)、年龄、是否使用助行器
2. **获取 open-id(强制执行)**
- 按上述流程控制获取 open-id
- 如无法获取,必须提示用户提供用户名或手机号
3. **执行老年人步态不稳/小碎步识别**
- 调用 `-m scripts.smyx_elderly_gait_instability_detection_analysis` 处理输入(**必须在技能根目录下运行脚本**)
- 参数说明:
- `--input`: 本地老年人直线行走视频文件路径
- `--url`: 网络老年人直线行走视频 URL 地址(API 服务自动下载)
- `--pet-type`: 类别标识,老年人步态安全场景默认 `other`
- `--open-id`: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)
- `--list`: 显示老年人步态不稳历史分析报告列表清单(可以输入起始日期参数过滤数据范围)
- `--api-key`: API 访问密钥(可选)
- `--api-url`: API 服务地址(可选,使用默认值)
- `--detail`: 输出详细程度(basic/standard/json,默认 json)
- `--output`: 结果输出文件路径(可选)
4. **查看分析结果**
- 接收结构化的步态不稳/小碎步识别报告
- 包含:是否检测到人体(person_detected)、是否检测到直线行走(walking_detected)、步态参数(gait_metrics:step_length_cm / gait_speed_m_s / cadence_steps_min / trunk_sway_deg / step_length_variability / double_support_ratio)、步态模式(gait_pattern:normal / short_steps / wide_sway / slow / mixed)、跌倒风险等级(fall_risk_level:low / medium / high)、关键风险因子(risk_factors)、提示文本(如"检测到小碎步 + 躯干左右摇摆增大,跌倒风险偏高,建议加强陪护或就医评估")、医疗/康复建议
- **重要提示**:仅输出基于视频的步态客观指标与风险分级,不提供医学诊断;如疑似帕金森、肌少症或近期发生跌倒请就医评估
## 资源索引
- 必要脚本:见 [scripts/smyx_elderly_gait_instability_detection_analysis.py](scripts/smyx_elderly_gait_instability_detection_analysis.py)(
用途:调用 API 进行老年人步态不稳/小碎步识别分析,本地文件上传,网络 URL 由 API 服务自动下载)
- 配置文件:见 [scripts/config.py](scripts/config.py)(用途:配置 API 地址、默认参数和场景码)
- 领域参考:见 [references/api_doc.md](references/api_doc.md)(何时读取:需要了解 API 接口详细规范、步态指标定义和错误码时)
## 注意事项
- 仅在需要时读取参考文档,保持上下文简洁
- 输入要求:支持 mp4/avi/mov 视频,最大 10MB;建议覆盖完整直线行走片段、≥ 25 FPS
- 步幅 cm 估算依赖身高/标定信息,若未提供身高则采用经验比例换算,绝对值仅供参考、趋势更有意义
- API 密钥可选,如果通过参数传入则必须确保调用鉴权成功,否则忽略鉴权
- 检测结果仅作为辅助筛查参考,本工具不替代专业康复/神经科评估
- 隐私合规:步态视频涉及个人健康信息,使用前需取得被监护人或家属知情同意,并妥善保管/加密相关录像
- 禁止临时生成脚本,只能用技能本身的脚本
- 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
- 当显示历史分析报告清单的时候,从接口返回 json 数据中提取字段 reportImageUrl 作为超链接地址,且自动转化为如下 Markdown
表格格式输出,包含"
报告名称"、"跌倒风险"、"分析时间"、"点击查看"四列,其中"报告名称"列使用`步态不稳识别报告-{记录id}`形式拼接, "点击查看"
列使用
`[🔗 查看报告](reportImageUrl)`
格式的超链接,用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。
- 表格输出示例:
| 报告名称 | 跌倒风险 | 分析时间 | 点击查看 |
|----------|----------|----------|----------|
| 步态不稳识别报告-20260312172200001 | high(小碎步 + 躯干摇摆) | 2026-03-12 17:22:00 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |
## 使用示例
```bash
# 分析本地直线行走视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_elderly_gait_instability_detection_analysis --input /path/to/walk.mp4 --open-id your-open-id
# 分析网络直线行走视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_elderly_gait_instability_detection_analysis --url https://example.com/walk.mp4 --open-id your-open-id
# 显示历史步态识别报告(自动触发关键词:查看步态分析历史报告、跌倒风险评估报告清单等)
python -m scripts.smyx_elderly_gait_instability_detection_analysis --list --open-id your-open-id
# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_elderly_gait_instability_detection_analysis --input walk.mp4 --open-id your-open-id --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_elderly_gait_instability_detection_analysis --input walk.mp4 --open-id your-open-id --output result.json
```
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