Design & media
Automatically detect smoking behavior in video streams, images, and video files using computer vision, with violation alerts.
Detects smoking behavior in target areas using computer vision and deep learning. Accepts real-time video streams, static images, local video files, and public URLs (video: mp4/avi/mov, image: jpg/png/jpeg, up to 10MB). Identifies cigarette objects, smoke patterns, and hand-to-mouth motion characteristics to flag violations, then triggers alerts via audio-visual alarms or push notifications. Also retrieves historical detection reports from a cloud API on request.
dependencies:
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
| 模块 | 内容 |
|---|---|
| 🏷️ 技能名称 | 公共场所吸烟行为智能检测技能 |
| 🎯 核心目标 | 公共场所吸烟行为智能检测技能，基于计算机视觉自动检测目标区域内的吸烟行为，支持视频流、图片、视频文件实时检测，识别违规吸烟行为，触发违规预警，助力园区/社区/单位控烟安全管理 |
| 🖼️ 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 | SMOKING_DETECTION |
Based on advanced computer vision and deep learning algorithms, this feature provides 24/7, high-precision automated monitoring of smoking behaviors within target areas. The system supports multi-source detection via real-time video streams, static images, and local video files. By identifying cigarette objects, smoke patterns, and specific " hand-to-mouth" motion characteristics, it effectively filters out environmental interference to accurately determine违规 smoking acts. Upon detecting an anomaly, the system immediately triggers a warning mechanism, notifying management personnel through audio-visual alarms or push notifications. This facilitates a shift from passive surveillance to active intervention, providing robust technical support for smoking control management and fire safety in industrial parks, communities, and enterprises.
本功能基于先进的计算机视觉与深度学习算法，能够对目标区域内的吸烟行为进行全天候、高精度的自动化监测。系统支持接入实时视频流、静态图片及本地视频文件进行多重检测，通过识别香烟物体、烟雾形态及“手持-口部”的动作特征，有效过滤环境干扰，精准判定违规吸烟行为。一旦检测到异常，系统将立即触发预警机制，通过声光报警或消息推送通知管理人员，实现从被动监控到主动干预的转变，为园区、社区及企事业单位的控烟管理与消防安全提供强有力的技术支撑
通过视频/图片进行公共场所吸烟行为智能检测，获取结构化的吸烟检测分析报告
| 序号 | 具体能力 |
|---|---|
| 1 | 实时检测识别 |
| 2 | 视频流分析 |
| 3 | 图片识别 |
| 4 | 违规行为预警 |
| 5 | 历史检测报告查询 |
| 触发类型 | 触发规则 |
|---|---|
| ✅ 默认触发 | 默认触发：当用户提供视频/图片 URL 或文件需要进行吸烟检测时，默认触发本技能进行吸烟行为识别分析 |
| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要进行吸烟检测时，提及吸烟检测、控烟检查、禁烟识别、违规吸烟、公共场所吸烟检测等关键词，并且上传了视频文件或者图片文件 |
| 📚 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、吸烟检测报告清单、检测报告列表、查询历史报告、显示所有检测报告、吸烟检测历史记录，查询吸烟检测分析报告 |
| 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 |
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.smoking_detection_analysis --list
| 类型 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必须 | 使用 python -m scripts.smoking_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 |
requests>=2.28.0
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 |
| 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 |
| 步骤 | 阶段 | 执行动作 |
|---|---|---|
| 1 | 📥 准备媒体输入 | 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 | ⚙️ 执行吸烟检测分析 | 调用 -m scripts.smoking_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 |
| 参数 | 含义 | 备注 |
|---|---|---|
--input | 本地视频/图片文件路径 | 适用于本地文件分析 |
--url | 网络视频/图片 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |
--media-type | 媒体类型，可选值：video/image，默认 video | 按需填写 |
--list | 显示历史吸烟检测分析报告列表清单（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 |
| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |
|---|---|---|---|
| 🐍 必要脚本 | scripts/smoking_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 |
| 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 | 支持格式：视频支持 mp4/avi/mov 格式，图片支持 jpg/png/jpeg 格式，最大 10MB |
| 🧑⚖️ 结果性质 | 分析结果仅供控烟管理参考，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 |
# 分析本地视频
python -m scripts.smoking_detection_analysis --input /path/to/video.mp4 --media-type video 分析网络视频
python -m scripts.smoking_detection_analysis --url https://example.com/video.mp4 --media-type video 分析本地图片
python -m scripts.smoking_detection_analysis --input /path/to/image.jpg --media-type image 显示历史检测报告/显示检测报告清单列表/显示历史吸烟检测报告（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.smoking_detection_analysis --list
# 输出精简报告
python -m scripts.smoking_detection_analysis --input video.mp4 --media-type video --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.smoking_detection_analysis --input video.mp4 --media-type video --output result.json
Detects people, vehicles, non-motorized vehicles, pets, and parcels appearing in the target area. Supports video stream and image detection, suitable for general security surveillance scenarios. | 基础目标检测技能，检测出目标区域内出现的人、车、非机动车、宠物、包裹，支持视频流和图片检测，适用于通用安防监控场景
Detect e-bikes and electric motorcycles in restricted zones from video or images and count violations in real time.
Detects the presence of delivery packages within the target surveillance area; suitable for inventory checks and unattended alerts at community stations, residential entrances, and office building lobbies. | 包裹检测技能，检测目标监控区域内是否出现快递包裹，适用于社区驿站、小区门口、写字楼前台快递盘点和无人值守提醒
Detects whether anyone has fallen within a target area. Supports video stream analysis and is suitable for real-time safety monitoring of elderly people living alone. | 跌倒检测视频版技能，检测目标区域内是否有人跌倒，支持视频流检测，适用于独居老人居家安全监测
Monitors restricted area intrusions, climbing on dining tables, and rummaging through trash cans, and issues real-time alerts, suitable for home pet monitoring scenarios. | 宠物禁区预警技能，监测禁止区域闯入、攀爬餐桌、翻垃圾桶行为并实时报警，适用于家庭宠物监控场景
Based on computer vision, automatically detects coughing, phlegm, and wheezing frequency, counts the frequency of episodes, used for early health anomaly alerts, helping to detect respiratory diseases in a timely manner. | 呼吸道症状智能识别技能，基于计算机视觉自动检测咳嗽、咳痰、喘息频率，统计发作频次，用于健康异常早期提醒，帮助及时发现呼吸道疾病