Detect children's genuine happy moments in fixed-camera video, auto-capture HD clips, and build parent-facing happiness diaries.
11 installs
Design & media
Child Social Interaction Frequency & Duration Analysis | 儿童社交互动频次与时长分析
Try itDetect and quantify child social interactions in kindergarten or playground video, outputting per-pair frequency, duration, and initiator reports.
What it does
Analyzes multi-person video from fixed cameras in kindergartens, early-education centers, or playgrounds to detect children's social interactions: approach (distance under 1 m), conversation (face-to-face with mouth movement), cooperative play, and physical contact. For each child pair it counts interaction events, total duration, and identifies the initiator. The skill produces structured analysis reports plus periodic social-interaction heatmaps, and flags loner or excluded candidates as directional attention prompts. Output is visual-statistical only; the skill does not provide psychological or autism diagnoses, and 1 m distance precision depends on site calibration.
When to use it
- Quantifying peer interactions in classroom video
- Generating classroom social-interaction heatmaps
- Flagging children with unusually low interaction counts
- Querying historical social-interaction reports from the cloud
The skill document
👥 Child Social Interaction Frequency & Duration Analysis | 儿童社交互动频次与时长分析
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 | 儿童社交互动频次与时长分析 |
| 🎯 核心目标 | 通过幼儿园或早教中心的固定摄像头，分析多人视频，检测儿童之间的社交互动行为，包括接近（距离<1米）、对话（面对面且嘴部运动）、共同游戏（合作玩耍、追逐等）。系统定期生成社交互动热力图，为教师提供参考。 |
| 🖼️ 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_CHILD_SOCIAL_INTERACTION_ANALYSIS_ANALYSIS |
Using fixed cameras in kindergartens or early-education centers, the system analyzes multi-person video to detect social-interaction behaviors among children, including approach (distance < 1 m), conversation (face-to-face with mouth movement), and cooperative play (collaborative play, chasing, etc.). It counts the number of interactions, total duration, and initiator (the child who actively approaches or initiates the activity) for each pair of children and generates a social-interaction report. The skill helps teachers understand the development of children's social abilities and identify isolated or excluded children. Application scenarios: kindergartens, early-education centers, playgrounds. The system periodically generates social-interaction heatmaps as a reference for teachers. Skill features: a reference for early screening of autism spectrum tendencies.
通过幼儿园或早教中心的固定摄像头，分析多人视频，检测儿童之间的社交互动行为，包括接近（距离<1米）、对话（面对面且嘴部运动）、共同游戏（合作玩耍、追逐等）。统计每对儿童之间的互动次数、总时长、发起方（主动接近或发起游戏的一方），生成社交互动报告。该技能有助于教师了解儿童的社交能力发展，识别孤僻或被排斥的儿童。应用场景：幼儿园、早教中心、游乐场。系统定期生成社交互动热力图，为教师提供参考。技能特点：孤独症早筛参考。
🤖 AI 角色 | AI Role
| 角色要点 | 说明 |
|---|---|
| 说明 1 | 假设你是一个专业的儿童社交行为分析 AI。你的任务是分析幼儿园或游乐场固定摄像头的视频，检测儿童之间的社交互动（接近、对话、共同游戏），统计互动次数、时长以及发起方。不要提供心理诊断或孤独症诊断，仅输出基于视觉的社交行为统计数据与方向性关注提示。 |
🎬 技能演示 | Skill Demo
🎯 任务目标 | Goals
1. 🧩 技能用途
基于多人场景视频，统计每对儿童的社交互动行为（接近 / 对话 / 共同游戏 / 身体接触）频次、总时长与发起方，生成社交互动热力图，识别互动量显著偏低的儿童
2. 🛠️ 能力范围
| 序号 | 具体能力 |
|---|---|
| 1 | 多儿童检测与跨帧 ID 跟踪 |
| 2 | 面对面朝向估计 |
| 3 | 嘴部运动识别（对话） |
| 4 | 群体行为识别（合作 / 追逐） |
| 5 | 儿童间距离估算（≤ 1 m 触发接近） |
| 6 | 互动事件分类（approach / conversation / cooperative_play / physical_contact） |
| 7 | 发起方判定（initiator） |
| 8 | 孤僻/被排斥候选识别（loner_candidates） |
| 9 | 社交互动热力图生成 |
| 10 | 班级整体活跃度概览 |
3. ⚡ 触发条件
| 触发类型 | 触发规则 |
|---|---|
| ✅ 默认触发 | 默认触发：当用户提供幼儿园/早教中心/游乐场多人场景视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行儿童社交互动分析 |
| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确提及儿童社交、互动、对话、合作游戏、孤僻儿童、被排斥、社交能力发展、孤独症早筛、班级互动热力图等关键词，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 ：查看儿童社交互动历史报告、社交互动报告清单、班级社交热力图清单、查询历史社交互动记录、显示所有儿童社交报告、显示班级社交诊断报告，查询孤僻儿童预警清单 |
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：
python -m scripts.smyx_child_social_interaction_analysis_analysis --list
| 类型 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必须 | 使用 python -m scripts.smyx_child_social_interaction_analysis_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 | 📥 准备幼儿园/游乐场多人场景视频输入 | 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 | ⚙️ 执行儿童社交互动频次与时长分析 | 调用 -m scripts.smyx_child_social_interaction_analysis_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 | 本地幼儿园/游乐场多人场景视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |
--url | 网络幼儿园/游乐场多人场景视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |
--pet-type | 类别标识，儿童社交行为分析场景默认 other | 按需填写 |
--list | 显示儿童社交互动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/smyx_child_social_interaction_analysis_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 | 输入要求：支持 mp4/avi/mov 视频，最大 10MB；建议固定俯视/广角，覆盖完整活动区域 |
| 🔎 使用提醒 | 距离 1 m 阈值的精度依赖标定信息，若未提供场地标定将采用经验估算，建议同条件下纵向对比趋势 |
| 🧑⚖️ 结果性质 | 统计结果仅作为教师/家长教育辅助参考，本工具不替代儿童心理/发育评估；如怀疑孤独症等发育异常请前往专业医疗机构 |
| 🔏 隐私合规 | 隐私合规：幼儿园多人视频涉及未成年人隐私，使用前需取得监护人/园方知情同意，并妥善保管/加密相关录像 |
| 🚫 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 | 当显示历史分析报告清单的时候，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
# 分析本地幼儿园多人视频
python -m scripts.smyx_child_social_interaction_analysis_analysis --input /path/to/classroom.mp4
# 分析网络幼儿园多人视频
python -m scripts.smyx_child_social_interaction_analysis_analysis --url https://example.com/classroom.mp4
# 显示历史社交互动分析报告（自动触发关键词：查看儿童社交互动历史报告、班级社交热力图清单等）
python -m scripts.smyx_child_social_interaction_analysis_analysis --list
# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_child_social_interaction_analysis_analysis --input classroom.mp4 --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_child_social_interaction_analysis_analysis --input classroom.mp4 --output result.json
Related skills
AI-powered pet social interaction analysis for multi-pet households. Uses pose recognition and behavior classification to detect cat-cat, dog-dog, and cat-dog interactions—sniffing, chasing, biting, fleeing, hiding, playing—then records duration, frequency, initiator and receiver to generate a social-behavior report. Helps owners understand pet relationships, spot aggression or stress sources, and promote harmonious cohabitation. Scenarios: multi-pet homes, pet boarding centers, pet daycare, animal behavior clinics. | 通过多宠家庭固定摄像头，分析宠物之间（猫-猫、狗-狗、猫-狗等）的互动视频，利用姿态识别和行为分类模型检测嗅闻、追逐、撕咬、逃跑、躲避、玩耍等行为类型，记录每种行为的持续时间、频次以及发起者，生成社交行为报告。帮助主人了解宠物间的社交关系，识别潜在的攻击行为或压力源，促进多宠和谐共处。应用场景：多宠家庭（多猫/多狗/猫狗混养）、宠物寄养中心、宠物日托班、宠物行为诊所。
9 installs
Using a fixed camera at the home entrance or kindergarten gate, the system analyzes pre-school videos and detects crying facial expressions (frowning, open-mouth crying, tearing), physical clinging actions (grabbing parent's clothes, hugging parent's leg, pulling door frame), and resistance behaviors (stepping back, lying on the ground), then comprehensively evaluates the separation-anxiety level (mild / moderate / severe). | 通过家庭或幼儿园门口固定摄像头，分析儿童上学前的视频，检测哭闹面部表情（皱眉、张嘴哭泣、流泪）、肢体抓拽动作（抓住家长衣服、抱住家长腿、拉扯门框）以及抗拒行为（后退、躺地）等，综合评估分离焦虑等级（轻度/中度/重度）。该技能可辅助家长和教师了解儿童情绪状态，及时进行安抚或心理疏导。
10 installs
Automatically logs child outdoor time from a fixed balcony or entry-door camera and alerts when daily totals fall short.
12 installs
Using the camera built into a smart desk lamp or a tabletop camera, the system analyzes video of the child's study area in real time, detecting behavioral indicators such as face orientation (whether it deviates from the book/screen), eye gaze direction, and fidgeting hand actions (playing with a pen, touching the face, fiddling with objects), and computes a per-minute focus score (0-100) while recording distraction periods. The skill helps parents and teachers understand the child's learning state and optimize study habits. Application scenarios: smart study lamps, home study rooms, classrooms. The system monitors in real time, generates focus reports, and pushes alerts when focus stays persistently low. Skill features: improve learning efficiency. | 通过智能台灯内置摄像头或桌面摄像头，实时分析儿童学习区域的视频，检测面部朝向（是否偏离书本/屏幕）、眼部注视方向、手部小动作（玩笔、摸脸、摆弄物品）等行为指标，计算每分钟专注得分（0-100分），并记录走神时段。该技能可帮助家长和教师了解儿童学习状态，优化学习习惯。应用场景：智能学习台灯、家庭书房、教室。系统实时监测，生成专注度报告，当专注度持续偏低时推送提醒。技能特点：提升学习效率。
8 installs
Using a fixed camera in the classroom or above the home desk, the system analyzes the child's (student's) facial video in real time, detecting eye closure ratio (PERCLOS — the proportion of time eyes are closed more than 80% within a unit time), head-nodding frequency (rapid downward nod followed by lift), and changes in eye-region glossiness, and computes a comprehensive fatigue index (0-100). | 通过教室或家庭书桌的固定摄像头，实时分析儿童（学生）的面部视频，检测眼部闭合比例（PERCLOS，单位时间内眼睛闭合超过80%的时间占比）、点头动作频率（头部快速下点后抬起）以及眼部区域的光泽度变化，综合计算疲劳指数（0-100）。该技能可帮助教师或家长及时发现儿童困倦状态，调整学习安排或提醒休息。
8 installs