Design & media
Detect pet vomiting and regurgitation from fixed-camera video and log event time, frequency, and vomitus type.
Analyzes continuous video from indoor fixed cameras to spot vomiting and regurgitation in pets, recognizing abdominal contractions, head-forward extension, and mouth opening actions. Also detects floor vomitus (food residue, hairball, yellow bile, white foam, blood, foreign objects) and distinguishes vomiting from regurgitation. Produces a structured report with event timestamps, frequency counts, vomitus characteristics, and tiered risk suggestions. Accepts local mp4/avi/mov files or network URLs and supports cloud-based historical report queries.
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 | 宠物呕吐/反流行为识别 |
| 🎯 核心目标 | 通过室内固定摄像头分析宠物活动区域的连续视频，利用动作识别技术检测宠物的呕吐或反流行为（包括腹部节律性收缩、口部张合、头部前伸等典型动作），同时识别地面是否出现呕吐物（食物残渣、毛球、黄色胆汁等），记录发生时间、频次以及呕吐物特征。有助于主人及早发现宠物的消化系统问题，避免延误治疗。应用场景：宠物家庭日常健康监护、多宠家庭、老年宠物护理、宠物医院住院观察。 |
| 🖼️ 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_VOMITING_REGURGITATION_DETECTION_ANALYSIS |
AI-powered pet vomiting and regurgitation detection from indoor fixed-camera video. Identifies rhythmic abdominal contractions, head-forward extension, and mouth opening actions, plus detects vomitus on the floor (food, hairball, bile). Records event time, frequency, and vomitus characteristics for early digestive issue discovery. Scenarios: daily home health monitoring, multi-pet households, senior pet care, animal hospital inpatient observation.
通过室内固定摄像头分析宠物活动区域的连续视频，利用动作识别技术检测宠物的呕吐或反流行为（包括腹部节律性收缩、口部张合、头部前伸等典型动作），同时识别地面是否出现呕吐物（食物残渣、毛球、黄色胆汁等），记录发生时间、频次以及呕吐物特征。有助于主人及早发现宠物的消化系统问题，避免延误治疗。应用场景：宠物家庭日常健康监护、多宠家庭、老年宠物护理、宠物医院住院观察。
| 角色要点 | 说明 |
|---|---|
| 说明 1 | 假设你是一个专业的宠物消化健康AI。你的任务是分析室内固定摄像头的连续视频，检测宠物是否发生呕吐或反流行为，识别呕吐动作特征以及地面呕吐物出现情况，记录事件发生时间和频次。不要提供医疗诊断，仅输出基于视觉的行为观察结果。 |
通过室内摄像头视频进行宠物呕吐/反流行为检测，识别典型呕吐动作和地面呕吐物，记录事件时间、频次和呕吐物特征
| 序号 | 具体能力 |
|---|---|
| 1 | 呕吐动作识别（腹部收缩 |
| 2 | 头部前伸 |
| 3 | 口部张合） |
| 4 | 反流行为区分 |
| 5 | 地面呕吐物检测与分类 |
| 6 | 事件时间戳记录 |
| 7 | 频次统计 |
| 8 | 呕吐物特征描述 |
| 触发类型 | 触发规则 |
|---|---|
| ✅ 默认触发 | 默认触发：当用户提供宠物活动区域视频需要分析时，默认触发本技能进行呕吐/反流行为识别 |
| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确需要呕吐监测时，提及呕吐、吐毛球、反流、干呕、消化异常等关键词，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 ：查看历史呕吐报告、历史呕吐监测报告、呕吐行为报告清单、显示所有呕吐报告、查询呕吐事件记录 |
| 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.smyx_vomiting_regurgitation_detection_analysis --list
| 类型 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必须 | 使用 python -m scripts.smyx_vomiting_regurgitation_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 | ⚙️ 执行呕吐/反流行为识别 | 调用 -m scripts.smyx_vomiting_regurgitation_detection_analysis 处理输入（必须在技能根目录下运行脚本） |
| 4 | 📊 查看识别结果 | 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 | 本地宠物活动区域视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |
--url | 网络宠物活动区域视频 URL 地址（API 服务自动下载） | API 服务自动下载网络资源 |
--pet-type | 宠物类型，可选值：cat/dog/other，默认 cat | 按需填写 |
--list | 显示呕吐/反流行为识别历史报告列表清单 | 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 |
| 特征 | 呕吐（Vomiting） | 反流（Regurgitation） |
|---|---|---|
| 触发机制 | 主动，涉及腹部强烈收缩 | 被动，无明显腹部用力 |
| 动作特征 | 干呕→腹部节律收缩→头部前伸→排出 | 食管被动排出，动作较轻 |
| 排出物 | 部分消化食物、胆汁、泡沫 | 未消化食物、黏液 |
| 时间 | 可在进食后数小时 | 通常在进食后不久 |
| 常见原因 | 胃肠炎、中毒、胰腺炎、毛球 | 食管扩张、食管异物 |
区分意义：呕吐和反流涉及不同疾病方向，准确区分有助于兽医初步判断。
| 呕吐物类型 | 外观特征 | 可能原因 |
|---|---|---|
| 🐛 毛球 | 圆柱形，主要为毛发 | 猫咪正常排毛球；频繁则需关注 |
| 🍖 食物残渣 | 可辨认的未消化食物 | 进食过快、食物不耐受 |
| 💛 黄色胆汁 | 黄色液体，空腹常见 | 空腹呕吐、胆汁性呕吐综合征 |
| 🤍 白色泡沫 | 白色黏稠泡沫 | 胃酸过多、空腹干呕 |
| 🔴 带血 | 红色或咖啡色 | ⚠️ 胃出血、溃疡、异物划伤，需立即就医 |
| 🟫 异物 | 含塑料、线绳等 | ⚠️ 误食异物，需立即就医 |
| 等级 | 触发条件 | 建议 |
|---|---|---|
| 🟢 偶发 | 24小时内 1 次，呕吐物为毛球或食物 | 观察，注意饮食和饮水量 |
| 🟡 频发 | 24小时内 2-3 次，或连续两天呕吐 | 建议预约兽医检查 |
| 🟠 严重 | 24小时内 ≥4 次，呕吐物含胆汁或泡沫 | 尽快就医，注意补充水分 |
| 🔴 危急 | 呕吐物带血，或伴精神萎靡/拒食 | ⚠️ 立即就医，警惕中毒、肠梗阻 |
| 类别 | 重点关注原因 |
|---|---|
| 多宠家庭 | 难以及时发现哪个宠物呕吐，AI 可区分个体 |
| 老年宠物 | 慢性肾病、肿瘤等可表现为频繁呕吐 |
| 幼宠 | 易误食异物，呕吐后脱水风险更高 |
| 长毛猫 | 毛球症高发，需定期梳毛辅助 |
| 资源类型 | 路径 | 用途 | 何时读取 |
|---|---|---|---|
| 🐍 必要脚本 | scripts/smyx_vomiting_regurgitation_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 | 视频要求：支持 mp4/avi/mov 格式，最大 10MB；建议时长 ≥ 30 秒 |
| 🔎 使用提醒 | 摄像头需固定且视角覆盖宠物活动区域及地面，移动/手持拍摄可能影响检测效果 |
| 🧑⚖️ 结果性质 | 识别结果仅供行为观察参考，不提供医疗诊断；频繁呕吐或呕吐物带血建议立即就医 |
| 🔎 使用提醒 | 宠物可能做出类似呕吐的伸懒腰、咳嗽等动作，存在一定误检可能，建议结合呕吐物确认 |
| 🚫 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 | 当显示历史识别报告清单的时候，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 |
# 分析本地宠物活动区域视频
python -m scripts.smyx_vomiting_regurgitation_detection_analysis --input /path/to/pet_room.mp4 --pet-type cat
# 分析网络宠物活动区域视频
python -m scripts.smyx_vomiting_regurgitation_detection_analysis --url https://example.com/pet_room.mp4 --pet-type cat
# 显示历史识别报告/显示报告清单列表（自动触发关键词：查看历史呕吐报告、呕吐报告清单等）
python -m scripts.smyx_vomiting_regurgitation_detection_analysis --list
# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_vomiting_regurgitation_detection_analysis --input video.mp4 --pet-type cat --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_vomiting_regurgitation_detection_analysis --input video.mp4 --pet-type cat --output result.json
Through fixed enclosure cameras, the system analyzes feeding-time and post-feeding videos of reptiles (snakes, lizards, turtles) to detect prey-attack behavior, successful swallowing, and regurgitation (vomiting). | 通过爬宠箱固定摄像头，分析喂食时及喂食后一段时间的视频，检测爬行动物（如蛇、蜥蜴、龟）的进食行为：是否主动攻击猎物（如鼠、昆虫）、是否成功吞食、以及是否在进食后短时间内将食物吐出（反吐）。当宠物对猎物无视、逃避（拒食）或将已吞入的食物吐出时，记录异常事件并输出提示。
Quantify feeding and drinking frequency and flag excretion, vomiting, and limping anomalies from pet camera or feeder videos.
Detect and classify pet sneezing or coughing from video, with optional audio, and flag abnormal frequency.
Analyzes overnight pet camera video to output sleep duration, roll-over count, startle events, and a 0-100 quality score.
AI-powered non-contact pet respiratory rate monitoring at rest. Detects thoracic-abdominal motion via a fixed camera, calculates breaths-per-minute, and compares against species/body-size resting norms; triggers early-warning when abnormal (e.g. dog >30 bpm, cat >40 bpm, or <8 bpm). Helps detect cardiopulmonary, respiratory or heat-stress risks early. Scenarios: home night monitoring, animal hospital wards, pet boarding centers. | 通过宠物窝或休息区固定摄像头，在宠物静息状态下分析其胸腹部起伏运动，自动计算呼吸频率（次/分钟），并与该物种/体型的正常静息呼吸范围进行对比；若检测到呼吸过快（如犬>30次/分钟，猫>40次/分钟）或过慢（<8次/分钟），则输出健康预警，建议主人观察或就医。有助于早期发现呼吸系统、心脏或热应激等潜在问题。应用场景：宠物家庭夜间监护、宠物医院住院部、宠物寄养中心。
Triggers when a user provides a video of a pet feeding bowl area for analysis; supports local video uploads or network URLs to call server-side APIs for picky-eater behavior detection, identifying behaviors such as pushing kibble out of the bowl, picking only treats/freeze-dried bites, or sniffing then leaving without eating; records frequency and outputs feeding-adjustment suggestions to prevent malnutrition. Application scenarios: smart pet feeders, pet boarding centers, pet hospital inpatient wards. | 当用户提供宠物食盆区域视频时，触发本技能进行选择性拒食行为识别；支持通过上传本地视频或网络视频URL，调用服务端API识别宠物把主粮拨出食盆、只挑拣零食/冻干、嗅闻后离开等挑食行为，记录发生频率，连续异常时输出喂养调整建议，预防营养不均衡（不诊断疾病）。应用场景：智能喂食器、宠物寄养中心、宠物医院住院部。