基于工位摄像头视频，实时监测连续坐姿时长与颈、背、双肩、视距姿态，按阈值推送久坐与姿态异常提醒。
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设计与多媒体
Child Poor Posture (Hunchback / Head Tilt) Real-Time Reminder | 儿童坐姿不良（驼背/歪头）实时提醒
试用Using the camera built into a smart desk lamp or mounted above the desk, the system analyzes the child's sitting-posture video in real time, detecting spinal curvature angle (estimated Cobb angle) and head tilt angle. | 通过智能台灯内置摄像头或书桌上方摄像头，实时分析儿童学习时的坐姿视频，检测脊柱弯曲角度（Cobb角估算）以及头部倾斜度（侧倾角）。当驼背（Cobb角>10°）或歪头（头部侧倾角>15°）持续时间超过预设阈值（如5秒）时，触发语音提醒（如'请坐直'、'头抬正'），帮助儿童养成良好坐姿习惯，预防近视和脊柱侧弯。
它能做什么
Using the camera built into a smart desk lamp or mounted above the desk, the system analyzes the child's sitting-posture video in real time, detecting spinal curvature angle (estimated Cobb angle) and head tilt angle. | 通过智能台灯内置摄像头或书桌上方摄像头，实时分析儿童学习时的坐姿视频，检测脊柱弯曲角度（Cobb角估算）以及头部倾斜度（侧倾角）。当驼背（Cobb角>10°）或歪头（头部侧倾角>15°）持续时间超过预设阈值（如5秒）时，触发语音提醒（如'请坐直'、'头抬正'），帮助儿童养成良好坐姿习惯，预防近视和脊柱侧弯。
技能文档
🪑 Child Poor Posture (Hunchback / Head Tilt) Real-Time Reminder | 儿童坐姿不良（驼背/歪头）实时提醒
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 | 儿童坐姿不良（驼背/歪头）实时提醒 |
| 🎯 核心目标 | 通过智能台灯内置摄像头或书桌上方摄像头，实时分析儿童学习时的坐姿视频，检测脊柱弯曲角度（Cobb角估算）以及头部倾斜度（侧倾角）。当驼背（Cobb角>10°）或歪头（头部侧倾角>15°）持续时间超过预设阈值（如5秒）时，触发语音提醒（如'请坐直'、'头抬正'），帮助儿童养成良好坐姿习惯，预防近视和脊柱侧弯。 |
| 🖼️ 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_POOR_POSTURE_DETECTION_ANALYSIS |
Using the camera built into a smart desk lamp or mounted above the desk, the system analyzes the child's sitting-posture video in real time, detecting spinal curvature angle (estimated Cobb angle) and head tilt angle. When hunchback (Cobb > 10°) or head tilt (> 15°) persists longer than a preset threshold (e.g., 5 seconds), a voice prompt is triggered (e.g., 'sit up straight', 'lift your head'), helping children develop good posture habits and preventing myopia and scoliosis. Application scenarios: smart study lamps, home desks, school classrooms. The system monitors in real time, sends voice cues when posture deviates, and generates posture reports pushed to parents. Skill features: long-term poor posture in children can lead to myopia and scoliosis. AI real-time monitoring + voice prompts help children correct posture seamlessly and develop good habits. Can be integrated into smart desk lamps or study desks to boost product differentiation.
通过智能台灯内置摄像头或书桌上方摄像头，实时分析儿童学习时的坐姿视频，检测脊柱弯曲角度（Cobb角估算）以及头部倾斜度（侧倾角）。当驼背（Cobb角>10°）或歪头（头部侧倾角>15°）持续时间超过预设阈值（如5秒）时，触发语音提醒（如'请坐直'、'头抬正'），帮助儿童养成良好坐姿习惯，预防近视和脊柱侧弯。应用场景：智能学习台灯、家庭书桌、学校教室。系统实时监测，当坐姿异常时发出语音提示，并生成坐姿报告推送给家长。技能特点：儿童长期坐姿不良会导致近视、脊柱侧弯等问题。通过AI实时监测并语音提醒，可帮助儿童无感纠正姿态，养成良好习惯。该技能可集成到智能台灯或学习桌中，提升产品差异化竞争力。
🤖 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健康坐姿 AI。你的任务是分析儿童学习区域的实时视频，检测坐姿姿态，估算脊柱弯曲角度（Cobb 角）和头部倾斜角度。当驼背或歪头持续时间超过阈值时，输出语音提醒指令。不要提供医疗诊断或具体矫正训练方案，仅输出基于视觉的姿态分析结果与语音提醒指令。 |
🎬 技能演示 | Skill Demo
🎯 任务目标 | Goals
1. 🧩 技能用途
基于智能台灯/书桌摄像头视频，实时估算儿童脊柱弯曲与头部倾斜角度，超阈值触发语音提醒并汇总会话坐姿质量
2. 🛠️ 能力范围
| 序号 | 具体能力 |
|---|---|
| 1 | 儿童上半身检测 |
| 2 | 姿态关键点估计 |
| 3 | Cobb 角估算 |
| 4 | 头部侧倾角 |
| 5 | 双肩水平偏差 |
| 6 | 眼睛-书面距离估算 |
| 7 | 不良姿态类型分类（hunchback / head_tilt / forward_head / shoulder_asymmetry / too_close_to_desk） |
| 8 | 持续时间判定（默认 5 秒） |
| 9 | 语音提醒文本生成 |
| 10 | 会话坐姿摘要 |
3. ⚡ 触发条件
| 触发类型 | 触发规则 |
|---|---|
| ✅ 默认触发 | 默认触发：当用户提供儿童学习区域坐姿监控视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行坐姿不良识别 |
| 🔎 明确分析意图 | 当用户明确提及坐姿不良、驼背、歪头、脊柱侧弯、近视预防、用眼距离、智能台灯坐姿监测等关键词，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 ：查看坐姿不良历史报告、坐姿监测报告清单、儿童坐姿报告清单、查询历史坐姿记录、显示所有坐姿不良报告、显示儿童坐姿诊断报告，查询坐姿语音提醒清单 |
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_poor_posture_detection_analysis --list
| 类型 | 要求 |
|---|---|
| ✅ 必须 | 使用 python -m scripts.smyx_child_poor_posture_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 | 📥 准备儿童学习区域坐姿监控视频输入 | 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 | ⚙️ 执行儿童坐姿不良识别 | 调用 -m scripts.smyx_child_poor_posture_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 | 本地儿童学习区域坐姿监控视频文件路径 | 适用于本地文件分析 |
--url | 网络儿童学习区域坐姿监控视频 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，儿童健康坐姿场景默认 other | 按需填写 |
--list | 显示儿童坐姿不良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_poor_posture_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；建议正对面部+上半身、≥ 15 FPS |
| 🧑⚖️ 结果性质 | Cobb 角为视觉估算，与影像学测量存在偏差，仅供习惯纠正参考，不能替代脊柱侧弯医学评估 |
| 🔏 隐私合规 | 隐私合规：儿童学习场景视频涉及未成年人隐私，使用前需取得监护人知情同意，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
# 分析本地儿童坐姿视频
python -m scripts.smyx_child_poor_posture_detection_analysis --input /path/to/posture.mp4
# 分析网络儿童坐姿视频
python -m scripts.smyx_child_poor_posture_detection_analysis --url https://example.com/posture.mp4
# 显示历史坐姿不良识别报告（自动触发关键词：查看坐姿不良历史报告、坐姿监测报告清单等）
python -m scripts.smyx_child_poor_posture_detection_analysis --list
# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_child_poor_posture_detection_analysis --input posture.mp4 --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_child_poor_posture_detection_analysis --input posture.mp4 --output result.json
相关技能
Using fixed cameras at home, study rooms or schools, the system analyzes adolescents' posture while using phones or gaming devices: head pitch angle (downward > 45°) and hand-holding-device posture (hand grasp + bent arm). It counts daily cumulative screen-looking time. | 通过家庭、自习室或学校固定摄像头，分析青少年使用手机或游戏设备的姿势，检测头部低垂角度（俯仰角大于45°）以及手持设备的姿态（手部抓握且手臂弯曲），统计每日累计低头看屏幕的时长。当连续低头时长超过设定阈值（如单次超过30分钟，或日累计超过2小时）时，输出'沉迷手机/游戏'提醒，建议家长干预并引导健康用眼习惯。
7 次安装
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 次安装
Using a baby monitor (smart camera) fixed above the crib, the system analyzes infant sleep video in real time to detect sleep posture (supine, side, prone) and whether the mouth/nose area is occluded by a blanket, pillow, plush toy or other object. | 通过婴儿监护器（智能摄像头）固定于婴儿床上方，实时分析婴儿睡眠视频，检测婴儿的睡姿（仰卧、侧卧、俯卧）以及口鼻区域是否被被子、枕头、玩偶等异物遮挡。当检测到俯卧或口鼻被遮挡时，输出风险等级（中风险/高风险），并立即向父母手机APP推送警报，预防婴儿猝死综合征（SIDS）和窒息意外。
9 次安装
Using an in-cabin DMS camera, the system analyzes the driver's head pose in real time, computing head pitch (down/up) and yaw (left/right turn). | 通过车载DMS摄像头实时分析驾驶员头部姿态，计算头部俯仰角（低头/抬头）和偏航角（左/右转头）。当低头角度超过阈值（默认>30°）且持续时间超过2秒（可能为看手机、查看物品），或侧视角度超过阈值（默认>45°）持续时间超过2秒（可能为与乘客聊天、看窗外）时，输出分心驾驶预警，联动语音提醒，预防交通事故。
13 次安装
Uses a fixed home camera to detect prolonged standing, bending, and related posture of a pregnant woman, track standing duration and bending frequency, and assess fatigue risk. It sends rest reminders via speaker or app when tiring behavior is found. Suitable for homes, prenatal schools, community health centers, and smart-home or pregnancy apps. For health reference only, not medical diagnosis. | 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。
8 次安装