婴幼儿踢被蹬被识别

要解决什么问题

婴儿夜间踢被、蹬被后被子滑落，覆盖不足容易着凉，家长往往需要反复起夜查看。单靠人工盯夜视画面既累又难持续判断「被子还剩多少」。本技能面向婴儿床俯视/夜视场景（红外或微光摄像头），把「覆盖够不够、是不是在踢被」变成可量化的视觉分析结果，并在低于阈值或检测到滑落事件时给出预警，便于对接提醒或室温联动（具体联动由你的智能家居集成决定）。

技能如何工作

模型侧按 SKILL 定义扮演婴儿睡眠安全分析角色：在画面中定位婴儿与被子区域，估算身体被覆盖比例（0–100%），并做状态分类，例如 full_cover、partial_cover、low_cover、no_cover。同时识别踢腿/蹬腿动作与被子下滑事件；当覆盖率持续低于默认阈值（如 50%）或出现明显踢被导致滑落时，输出结构化报告与风险提示。

典型使用流程可以概括为：

• 准备清晰的夜间监控视频或图片（本地路径或公网 URL，由后端服务拉取）
• 在技能根目录调用 scripts.smyx_infant_blanket_kick_detection_analysis，通过 --input / --url 提交素材
• 查看返回的分析报告、建议与报告链接；需要回溯时用 --list 从云端接口拉取历史报告清单（不要依赖本地会话记忆拼清单）

场景码为 SMYX_INFANT_BLANKET_KICK_DETECTION_ANALYSIS，输出侧重「覆盖状态 + 踢被事件」，不提供医疗建议或具体处置方案。

适用边界与注意点

• 输入：建议俯视全身、夜视模式；视频常见格式如 mp4/avi/mov，单文件大小上限以技能说明为准（如 10MB）
• 身份与隐私：用户身份由脚本内部自动处理，对话中不应询问或暴露内部身份标识；婴儿影像涉及未成年人隐私，需监护人知情同意并妥善保管
• 监护责任：结果仅为辅助参考，不能替代成人现场监护；触发预警后仍应上前确认并自行决定是否盖被或调节室温