Elderly Sleep Nightmare
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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_bb47e3e3/elderly-nightmare-startle-detect-analysis 技能。
技能介绍
要解决的问题
老年人夜间频繁惊醒、突然坐起或发出惊叫，往往是家属最先观察到的异常信号，但仅凭肉眼回看整夜录像几乎不现实。问题在于：这类事件通常发生在凌晨，频次低且持续时间短，人工巡查容易遗漏；事后翻看视频时，也很难准确统计发生时间、频次和持续时长，更谈不上量化评估。更重要的是，这些表现可能是快速眼动期睡眠行为障碍（RBD）等神经系统疾病的早期征兆，如果缺乏客观记录，就诊时医生也难以获得可参考的行为数据。
工作原理与核心能力
该技能以卧室固定摄像头（红外夜视 + 麦克风）采集的夜间睡眠音视频为输入，建议时长不少于 6 小时。通过 python -m scripts.smyx_elderly_nightmare_startle_detect_analysis 运行分析后，系统逐帧检测以下几类异常行为事件：
- 突然坐起：快速从躺卧变为坐立的姿态切换
- 惊叫声音：高频短促叫声的声学特征识别
- 无目的挥臂 / 踢腿：快速、无明确目的的肢体动作
- 离床：从床上起身离开的动作
- 梦呓 / 异常粗重呼吸：声音层面的异常模式
对于每次事件，技能记录起止时间、持续时长，并统计夜间总频次、高发时段和频次密度，最终输出结构化报告，包括事件清单、时间线、睡眠连续性评分，以及行为模式推断（pure_nightmare、suspect_rbd、general_arousal、mixed 或 none）和风险信号等级。历史报告通过云端接口查询，使用 --list 参数即可获取。
适用边界与注意事项
这不是医疗诊断工具。技能明确禁止输出 RBD、帕金森病、阿尔茨海默病、睡眠呼吸暂停综合征等任何医学诊断，也禁止根据结果建议调整药物。它能做的是提供客观的行为事件统计，当出现频繁事件或疑似 RBD 模式时，必须在摘要中建议就诊神经内科或睡眠门诊进行 PSG（多导睡眠图）检查。
此外需要注意：
- 输入要求为
mp4/avi/mov格式含音轨视频，文件大小不超过 10MB - 单次喷嚏、咳嗽、翻身、起夜如厕等正常生理活动不应计入异常事件
- 双人共眠场景下需正确归属事件到老人，避免家属或伴侣的动作被误判
- 隐私方面，卧室夜间视频涉及高度敏感个人信息，使用前需取得老人本人明确知情同意；建议优先采用人体轮廓加面部马赛克模式
- 数据保管上，建议仅保存不超过 30 秒的事件片段证据和指标统计，原始视频流不入库
使用场景
- 居家养老时，家属整夜不在家，需要根据卧室红外夜视视频自动识别老人突然坐起、惊叫等异常事件并生成报告。
- 养老机构夜班护理员无法逐床巡查，需要工具统计每位老人夜间惊醒频次和高发时段，辅助排班关注。
- 神经内科医生接诊疑似RBD患者时，需要一份客观的夜间行为事件清单作为多导睡眠图检查前的参考材料。
- 家属偶尔发现老人夜间有挥舞手臂动作，想通过分析历史视频确认是偶发还是频繁发生，以决定是否就医。
适合人员
- 关注老人夜间安全的成年子女，希望在自己无法实时看护时段内了解睡眠质量异常信号。
- 养老机构护理主管，需要在排班和照护计划中依据每位老人的夜间事件频次做关注优先级调整。
- 神经内科或睡眠门诊医生，接诊时需要客观的行为统计来辅助判断是否需要进一步PSG检查。
- 智能家居摄像头厂商的开发者，想在产品中集成夜间睡眠异常预警功能以扩展健康看护场景。
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