Fire & Smoke Detection Skill | 火情烟雾检测技能

This capability supports real-time detection of flames and smoke in video streams or images, making it suitable for high fire-risk locations such as industrial parks, forests, and warehouses. Based on color features, dynamic texture analysis, and smoke diffusion models, the system can rapidly identify early-stage fire conditions while filtering out interferences like lighting changes and steam. Once an anomaly is detected, it immediately triggers local audio-visual alarms and pushes remote warning messages, facilitating second-level discovery and rapid response to fire incidents, effectively reducing the risk of fire spread.

本技能支持对视频流或图片中的火焰、烟雾进行实时检测，适用于工业园区、森林、仓库等高火险场所。系统基于颜色特征、动态纹理与烟雾扩散模型，能够快速识别早期火情并排除光照、蒸汽等干扰。一旦检测到异常，立即触发本地声光报警并远程推送预警信息，助力实现火情的秒级发现与快速处置，有效降低火灾蔓延风险。

🔥 Fire & Smoke Detection Skill | 火情烟雾检测技能

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

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🧭 技能概览 | Overview

🎬 技能演示 | Skill Demo

▶️ 点击查看技能使用介绍

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🎯 任务目标 | Goals

1. 🧩 技能用途

检测图片/视频场景中的火情，识别火焰和烟雾，及时发出预警

2. 🛠️ 能力范围

3. ⚡ 触发条件

4. 🤖 自动行为

⚠️ 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.fire_detection_analysis --list

📦 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
  

📸 检测要求 | Detection Requirements

🚀 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：

🔒 关键约束

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🧪 标准流程 | Standard Flow

⚙️ 脚本参数说明

🗂️ 资源索引 | Resource Index

⚠️ 注意事项 | Notes

🧰 使用示例 | Examples

# 检测本地监控图片
python -m scripts.fire_detection_analysis --input /path/to/monitor.jpg

# 检测本地监控视频
python -m scripts.fire_detection_analysis --input /path/to/camera.mp4

# 检测网络图片/视频
python -m scripts.fire_detection_analysis --url https://example.com/camera.jpg

# 显示历史检测报告/显示检测报告清单列表/显示历史火情检测（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.fire_detection_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.fire_detection_analysis --input camera.jpg --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.fire_detection_analysis --input camera.jpg --output result.json