技能介绍

解决入园/入学的早晨焦虑盲区

在幼儿园或学校门口，儿童与家长分离时的哭闹、抓拽衣服、抱住大腿甚至躺地打滚是常见的分离焦虑表现。然而，依赖人工观察往往带有主观性，且难以持续追踪和量化评估。当这种行为频繁发生且达到中度以上时，可能会影响儿童的心理健康与社交发展。本技能旨在通过固定摄像头的视觉分析，为家长和教师提供客观的行为记录与早期觉察线索，辅助调整送别方式或进行心理疏导。

视觉行为分析与结构化输出

该技能基于家庭或幼儿园门口的固定摄像头视频（支持 mp4、avi、mov，最大 10MB），通过多维度特征提取来评估儿童的分离焦虑等级（轻度/中度/重度）。

核心检测能力包括：

表情与动作捕捉：识别皱眉、张嘴哭泣、流泪等面部特征，以及抓拽家长衣服、抱腿、拉扯门框、后退或躺地等肢体抗拒行为。
分离过程统计：记录当次送别时长、峰值哭闹强度，并判定是否最终完成分离（successful_separation）。
趋势预警：结合连续多日的监测数据，对中度及以上的焦虑趋势进行预警。

执行分析时，需在技能根目录下调用核心脚本 python -m scripts.smyx_child_separation_anxiety_detection_analysis。脚本支持本地文件路径（--input）或网络 URL（--url）输入。输出结果为结构化报告，包含风险提示、安抚建议及报告链接。若需查询历史记录，可通过 --list 参数直接调用云端 API 获取云端的完整历史报告清单，确保数据的一致性。

适用边界与隐私合规

视觉模型并非万能，使用本技能时需注意以下边界：

画面要求：输入视频必须清晰捕捉到儿童的面部、双手与下肢，否则难以准确判定抓拽和躺地动作。
误报控制：儿童撒娇、玩耍时的假哭或风吹导致的流泪可能被误识别，建议结合行为持续时长与其他抗拒动作进行综合判定。
多孩场景：家庭多孩或多名儿童同时送学时，需按画面区域进行跟踪，幼儿园场景建议每个班级配备独立的摄像头以避免身份混淆。
免责声明：本工具仅提供辅助记录与早期觉察，不替代专业儿童心理医生的评估。若检测到重度焦虑，请务必寻求专业医疗帮助。
隐私合规：涉及未成年人的面部视频属于高度敏感隐私。使用前必须取得家长的明确知情同意并向幼儿园报备，妥善加密保管数据。建议在部署时优先采用人体轮廓 + 面部马赛克模式。