Regional Humanoid Detection Skill | 区域人形检测技能

SKILL.md

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name: "human-detection-analysis"
description: "Automatically detects personnel in target areas based on computer vision. Supports real-time video stream detection and is suitable for monitoring personnel access in parks, offices, and restricted areas. | 区域人形检测技能，基于计算机视觉自动检测目标区域内出现的人员，支持视频流实时检测，适用于园区、办公室、禁入区域等人员出入监测场景"
version: "1.0.8"
license: "MIT-0"
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# 🚶 Regional Humanoid Detection Skill | 区域人形检测技能
> **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

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## 🧭 技能概览 | Overview

| 模块 | 内容 |
|---|---|
| 🏷️ 技能名称 | **区域人形检测技能** |
| 🎯 核心目标 | 区域人形检测技能，基于计算机视觉自动检测目标区域内出现的人员，支持视频流实时检测，适用于园区、办公室、禁入区域等人员出入监测场景 |
| 🖼️ 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 | `HUMAN_DETECTION` |

Based on computer vision technology, this capability automatically detects personnel appearing in the target area and
supports real-time video stream analysis. The system continuously monitors behaviors such as entry, exit, loitering, and
intrusion. It is suitable for access management scenarios in industrial parks, offices, and restricted zones. Once
unauthorized personnel or activity during abnormal hours is detected, it can instantly trigger alarms and record event
trajectories, helping to enhance regional security control capabilities and personnel flow management efficiency.

本技能基于计算机视觉技术，自动检测目标区域内出现的人员，支持视频流实时分析。系统可持续监测人员进出、停留及闯入行为，适用于园区、办公室、禁入区域等出入管理场景。一旦检测到未经授权或异常时段的人员出现，可即时触发告警并记录事件轨迹，助力提升区域安全管控能力与人员流动管理效率。

## 🎬 技能演示 | Skill Demo

[▶️ 点击查看技能使用介绍](https://lifeemergence.com/sample.html)

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## 🎯 任务目标 | Goals

### 1. 🧩 技能用途

通过视频流/视频文件对目标区域进行人形检测，获取结构化的人形检测分析报告

### 2. 🛠️ 能力范围

| 序号 | 具体能力 |
|---:|---|
| 1 | 人员存在检测 |
| 2 | 人员数量统计 |
| 3 | 出现频次统计 |
| 4 | 入侵预警 |

### 3. ⚡ 触发条件

| 触发类型 | 触发规则 |
|---|---|
| ✅ 默认触发 | **默认触发**：当用户提供监控视频 URL 或文件需要进行人形检测时，默认触发本技能 |
| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行人形检测、人员入侵检测、区域人数统计时，提及人形检测、人员检测、入侵检测、区域人员统计等关键词，并且上传了视频文件 |
| 📚 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** ：查看历史检测报告、人形检测报告清单、检测报告列表、查询历史报告、显示所有检测报告、人形检测历史记录，查询人形检测分析报告 |

### 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.human_detection_analysis --list
```

| 类型 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必须 | 使用 `python -m scripts.human_detection_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
  ```
  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 | ⚙️ 执行人形检测分析 | 调用 `-m scripts.human_detection_analysis` 处理输入（**必须在技能根目录下运行脚本**） |
| 4 | 📊 查看分析结果 | 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` | 本地视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |
| `--url` | 网络视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |
| `--detection-region` | 检测区域坐标，格式：x1,y1,x2,y2（可选，限定特定检测区域） | 按需填写 |
| `--list` | 显示人形检测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） | 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 |

## 🗂️ 资源索引 | Resource Index
| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |
|---|---|---|---|
| 🐍 必要脚本 | [`scripts/human_detection_analysis.py`](scripts/human_detection_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`](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`](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 | 视频要求：支持 mp4/avi/mov 格式，最大 10MB |
| 🔎 使用提醒 | 适用于固定摄像头监控场景，检测准确率更高 |
| 🧑‍⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供安全管理参考，具体处置请按单位相关规定执行 |
| 🚫 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 |
| 📁 格式支持 | 当显示历史检测报告清单的时候，从数据 json 中提取字段  作为超链接地址，使用 Markdown 表格格式输出，包含" |
| 📜 报告输出 | 表格输出示例 |

## 🧰 使用示例 | Examples
```bash
# 检测本地监控视频
python -m scripts.human_detection_analysis --input /path/to/monitor.mp4

# 检测网络监控视频
python -m scripts.human_detection_analysis --url https://example.com/monitor.mp4

# 指定检测区域进行检测
python -m scripts.human_detection_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --detection-region 100,100,500,500

# 显示历史检测报告/显示检测报告清单列表/显示历史人形检测报告（自动触发关键词：查看历史检测报告、历史报告、检测报告清单等）
python -m scripts.human_detection_analysis --list

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

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