独居老人孤独识别与温暖陪伴

要解决什么问题

独居或机构单人房里的老人，往往不会主动说「我很孤独」，但行为上会留下痕迹：长时间无人互动、对着窗外发呆、频繁叹气、独自喃喃自语。长期孤独与抑郁、认知衰退风险相关；子女又未必能全天在场。本技能面向固定摄像头（可选音频）的日常录像，把这类信号做成可复核的指标，并在指数超阈值时给出温暖陪伴动作建议（智能音箱子女预录语音、老歌、子女 APP 提醒等），而不是输出精神医学诊断。

技能如何工作

分析流程围绕「行为统计 → 孤独指数 → 分级与动作」：

• 独处与静止：连续 ≥30 分钟画面仅老人一人记为独居状态；区分长时间静止凝视（如 ≥10 分钟无肢体活动）与有目的的活动（家务、看电视并有反馈、阅读等），避免把午睡或愉快看电视误判为孤独。
• 孤独相关行为：视觉侧统计叹气（胸腹起伏+呼气姿态）、自言自语（口部活动且无对话对象）、皱眉/木然面部比例；可选音频补强叹气与自语，并识别正向行为（笑容、哼歌、电话/视频通话、家人或护工进入等），这些会作为负权重纳入指数。
• 孤独指数与基线：综合计算 0–100 的 loneliness_index，并与个人 14 天基线对比，输出 light / mild / notable / heavy 四档及 alert_type、建议动作（如 trigger_smart_speaker_comfort、push_children_video_call_suggestion）。
• 历史报告：通过云端 API（需有效 open-id）查询列表，以表格展示报告名称、指数/等级/已执行陪伴动作与分析时间。

典型输入为客厅/卧室等活动区录像，单次建议 ≥4 小时、帧率 ≥5 FPS；执行依赖技能包内 scripts/smyx_elderly_loneliness_comfort_analysis.py 调用后端 API。

适用边界与注意点

• 输出为客观行为统计与陪伴建议，不构成老年抑郁症等诊断；疑似心理健康问题应转介专业或社区服务。
• 禁止用 AI 克隆子女声音；预录语音须子女本人录制；发声前应有约 3 秒温和前导，并支持老人一句话关闭当日提醒。
• 部署需老人与子女知情同意；原始视频不宜长期留存（资料约定聚合指标为主、原始视频 ≤7 天）；勿将影像用于商业画像。
• heavy 且子女长期无回应时，可附带社区/街道老龄办等资源提示。