技能介绍

要解决什么问题

固定摄像头场景里，安保和运维往往要回答几类很具体的问题：这段画面里有没有人、人数是否异常、是否在禁入时段或禁入区域出现闯入。纯人工盯屏成本高，事后翻录像也很难快速汇总「某区域在一段时间内的出现频次」。本技能把这类需求收敛成可重复执行的分析流程：对本地视频文件或公网监控 URL 做人形检测，并输出结构化报告；历史记录则统一从云端拉取，而不是依赖 Agent 本地会话记忆。

技能如何工作

触发上，用户提供监控视频或明确提到人形检测、入侵检测、区域人数统计时会进入分析路径；若用户要「历史检测报告清单」类查询，则必须通过 python -m scripts.human_detection_analysis --list --open-id 访问云端接口，禁止读取 memory/、MEMORY.md 或 LanceDB 中的旧数据。

执行分析前的硬约束是 open-id：不能自行编造（如 default、human123），需按技能约定流程向用户确认；拒绝提供时应说明用途（保存与查询报告）再决定是否继续。分析本身在技能根目录调用脚本，常用参数包括：

--input / --url：本地路径或网络流地址（URL 由 API 侧下载，无需你先落盘）
--open-id：用户标识（必填）
--detection-region：可选 ROI，格式 x1,y1,x2,y2
--detail：输出粒度（如 json）

报告侧会覆盖人员存在、数量统计、出现频次与入侵预警等字段；列表展示时用 Markdown 表格，从 JSON 取 reportImageUrl 生成「点击查看」链接。

适用边界与注意点

视频：支持 mp4 / avi / mov，单文件上限约 10MB；画面稳定、能完整覆盖监测区域时效果更好。
场景：面向固定机位监控；结果仅供安全管理参考，具体处置按单位制度执行。
实现：只能使用技能自带 scripts/human_detection_analysis.py，不要临时拼脚本；API 密钥若传入则需保证鉴权成功，否则按文档忽略鉴权逻辑。
接口细节与错误码：需要时再读 references/api_doc.md，避免把整份 API 说明塞进对话上下文。