人体姿态识别与摔倒预警

要解决什么问题

固定机位监控视频里，人是在正常活动还是已经跌倒、长时间僵持，单靠人工盯屏成本高，也容易漏报。安防值班、养老院和独居老人看护场景里，更需要结构化姿态结论（频次统计、是否检测到摔倒、异常肢体姿态）以及可回溯的历史报告，而不是一段笼统的「看起来没问题」。

技能如何工作

本技能面向视频输入（本地文件路径或公网 URL，由后端服务处理下载），通过 scripts/human_posture_recognition_analysis 调用云端 API，基于骨骼关键点检测与时序动作分析完成识别。

核心能力包括：

• 姿态分类：站立、坐姿、躺卧、弯腰、举手、奔跑、摔倒及异常姿态
• 异常与预警：肢体异常姿态识别、摔倒检测；默认可通过 --alert-fall 开启摔倒预警
• 结果输出：结构化识别报告（监测信息、姿态频次、摔倒与异常预警、安全建议）；--detail 支持 basic / standard / json
• 历史报告：用户查询历史清单时，必须走 --list --open-id 从云端拉取完整列表，以 Markdown 表格展示（含 reportImageUrl 跳转链接）；禁止读取本地 memory/ 或 LanceDB 等本地记忆汇总

执行前需按流程获取有效的 open-id（不可自行编造），用于报告归档与列表查询；视频格式支持 mp4 / avi / mov，单文件上限 10MB。

适用边界与注意点

分析结果仅供安全监测参考，紧急情况仍需现场处置。API 密钥可选；鉴权失败时不应依赖未验证的本地替代数据。历史查询与识别失败时，也不得回退到本地会话记忆——接口异常应如实告知用户，而非拼接本地记录。