🤰 Pregnant Prolonged-Standing / Over-Fatigue Detection | 孕妇久站/过度劳累识别
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 | 孕妇久站/过度劳累识别 |
| 🎯 核心目标 | 通过家庭固定摄像头识别孕妇久站、弯腰等姿态，统计连续站立时长和弯腰频次，评估孕期劳累风险。发现久站、频繁弯腰或疑似重体力活动时，生成休息提醒，并可通过智能音箱或手机App推送。适用于家庭、孕妇学校、社区健康中心，可接入智能家居或孕期管理应用；结果仅供健康参考，不替代医生诊断。 |
| 🖼️ 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_PREGNANT_POSTURE_FATIGUE_DETECTION_ANALYSIS |
Using a fixed camera at home (e.g., living room, kitchen), the system analyzes a pregnant woman's posture in real time, detecting prolonged standing (continuous standing beyond a threshold, default 30 minutes) and frequent bending (bending frequency exceeding normal levels, e.g., > 10 times per hour), and assesses physical-exertion and fatigue risk. When prolonged standing or frequent bending is detected, it outputs a 'fatigue risk reminder' suggesting the pregnant woman sit down to rest or avoid heavy physical activity, preventing complications from over-fatigue during pregnancy. Application scenarios: pregnant women's homes, prenatal schools, community health centers. The system monitors in real time; when fatiguing behavior is detected, it pushes reminders via smart speaker or mobile app (e.g., 'You've been standing for 30 minutes, please sit down and rest'). Skill features: over-fatigue during pregnancy (prolonged standing, frequent bending) may increase the risk of preterm labor, placental abruption, lumbar/back pain, etc. AI real-time monitoring and reminders help pregnant women adjust activity intensity and protect maternal-infant health. Can be integrated into smart-home cameras or pregnancy-management apps as a caring assistant for expecting parents.
通过家庭固定摄像头（如客厅、厨房）实时分析孕妇的姿态，检测长时间站立（连续站立超过阈值，默认30分钟）以及频繁弯腰（弯腰频次超过正常值，如每小时>10次），评估孕妇的体力消耗和劳累风险。当出现久站或频繁弯腰时，输出'劳累风险提醒'，建议孕妇坐下休息或避免重体力活动，预防孕期过度疲劳引发的并发症。应用场景：孕妇家庭、孕妇学校、社区健康中心。系统实时监测，当检测到劳累行为时通过智能音箱或手机APP推送提醒（如'您已站立30分钟，建议坐下休息'）。技能特点：孕妇过度劳累（久站、频繁弯腰）可能增加早产、胎盘早剥、腰背疼痛等风险。通过AI实时监测并提醒，可帮助孕妇主动调整活动强度，保护母婴健康。该技能可集成到智能家居摄像头或孕期管理APP中，成为准父母的贴心助手。
🤖 AI 角色 | AI Role
| 角色要点 | 说明 |
|---|
| 说明 1 | 假设你是一个专业的孕期健康管理 AI。你的任务是分析固定摄像头（对准孕妇活动区域）的实时视频，检测孕妇的姿态，识别长时间站立（连续站立时长）和频繁弯腰的动作，评估劳累风险。不要提供医疗诊断或具体处方，仅输出基于视觉的姿态和动作统计与友好提醒。 |
🎬 技能演示 | Skill Demo
▶️ 点击查看技能使用介绍
🎯 任务目标 | Goals
1. 🧩 技能用途
基于家庭固定摄像头视频，实时识别孕妇姿态 + 统计连续站立时长 + 弯腰频次 → 评估劳累风险并输出友好提醒
2. 🛠️ 能力范围
| 序号 | 具体能力 |
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| 1 | 人体检测与姿态分类（standing / sitting / squatting / bending / lying / walking） |
| 2 | 连续站立计时与重置规则（短暂转身/换姿势不打断 |
| 3 | 有效坐下 ≥ 3 min 重置） |
| 4 | 弯腰事件识别（基于躯干前倾角 + 髋部弯曲角度） |
| 5 | 每小时/每日弯腰频次统计 |
| 6 | 疑似搬重物动作识别（参考） |
| 7 | 提醒类型分类（prolonged_standing / frequent_bending / heavy_lifting_suspected / combined_fatigue_risk / normal） |
| 8 | 智能音箱/APP 友好提醒文本生成 |
3. ⚡ 触发条件
| 触发类型 | 触发规则 |
|---|
| ✅ 默认触发 | 默认触发：当用户提供家庭客厅/厨房等孕妇活动区域固定摄像头视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行久站/过度劳累识别 |
| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确提及孕妇久站、频繁弯腰、孕期劳累、孕期保健、早产预防、胎盘早剥风险预防、腰背疼痛、孕期家务等关键词，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 ：查看孕妇久站历史报告、孕妇劳累提醒清单、孕期姿态报告清单、查询历史孕期劳累事件、显示所有孕妇久站报告、显示孕期健康诊断报告，查询孕期劳累预警清单 |
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_pregnant_posture_fatigue_detection_analysis --list
| 类型 | 要求 |
|---|
| ✅ 必须 | 使用 python -m scripts.smyx_pregnant_posture_fatigue_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 | 📥 准备孕妇活动区域固定摄像头视频输入 | 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 | ⚙️ 执行孕妇久站/过度劳累识别 | 调用 -m scripts.smyx_pregnant_posture_fatigue_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 | 本地孕妇活动区域固定摄像头视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |
--url | 网络孕妇活动区域固定摄像头视频 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，孕期健康管理场景默认 other | 按需填写 |
--list | 显示孕妇久站/过度劳累识别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_pregnant_posture_fatigue_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 | 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；关键：画面必须能看到孕妇全身轮廓，否则姿态分类不可靠 |
| 🔎 使用提醒 | 弯腰事件可能因穿宽松孕妇装、镜头角度偏差等出现误识别；建议结合每日趋势综合判断 |
| 🔎 使用提醒 | 久站提醒的语气应温柔友好，避免造成孕妇心理负担；不应将本工具变成"监视"型工具 |
| 🔏 隐私合规 | 隐私合规：家庭孕妇视频涉及高度敏感个人隐私，使用前需取得孕妇本人明确知情同意，妥善加密保管；建议优先采用人体轮廓模式 |
| 🚫 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
# 分析本地孕妇活动区域视频
python -m scripts.smyx_pregnant_posture_fatigue_detection_analysis --input /path/to/livingroom.mp4
# 分析网络孕妇活动区域视频
python -m scripts.smyx_pregnant_posture_fatigue_detection_analysis --url https://example.com/livingroom.mp4
# 显示历史孕妇久站/过度劳累识别报告（自动触发关键词：查看孕妇久站历史报告、孕妇劳累提醒清单等）
python -m scripts.smyx_pregnant_posture_fatigue_detection_analysis --list
# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_pregnant_posture_fatigue_detection_analysis --input lr.mp4 --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_pregnant_posture_fatigue_detection_analysis --input lr.mp4 --output result.json