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儿童危险行为识别分析工具

儿童危险行为识别分析工具

AI Agent 更新于 2026.08.29

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_bb47e3e3/child-dangerous-behavior-recognition-analysis。

技能介绍

要解决的问题

儿童在家庭、幼儿园、托儿所等场景里可能出现攀爬、玩火、触碰电源、在窗边逗留等风险动作。人工盯监控容易漏看,普通视频总结又缺少对危险行为的结构化判断。这个技能面向监控视频,将“是否出现危险行为、出现几次、是否达到预警阈值、报告在哪里”整理成可复核的分析结果。

如何工作

  • 输入:支持本地视频文件、网络视频 URL;视频要求 mp4/avi/mov,最大 10MB。
  • 分析:技能通过 scripts/child_dangerous_behavior_recognition_analysis.py 调用 API,基于视频流中的人体骨骼关键点与行为轨迹判断危险动作。
  • 预警:--alert-threshold 控制预警分数,默认 0.6,高于该分值给出预警提示。
  • 输出:返回结构化报告,包括风险/识别结果、建议、报告链接;历史清单需通过 --list 从云端接口查询,并以 Markdown 表格展示。

适用边界

该技能定位为儿童安全监护辅助,发现预警后仍需监护人立即现场确认。内部身份关联由脚本自动处理,不应要求用户输入或展示身份参数;历史报告只能读取云端接口,不应从本地记忆或手工汇总中提取。

使用场景

  • 幼儿园安保人员在晨检后复核一段活动室监控,确认有无攀爬、窗边逗留等风险。
  • 托育机构值班老师把上午活动视频交给系统,要求识别玩火、触电并输出风险报告。
  • 家庭看护者上传客厅监控片段,查看儿童是否触碰电源或靠近窗户并生成预警。
  • 安全运营人员按日期查询云端历史报告,整理一段时间内危险行为频次清单。

适合人员

  • 幼儿园安全主任,需要把活动监控中的风险行为整理成可复盘的结构化报告。
  • 托育机构值班老师,需要快速确认玩火、触电、窗边逗留并给出处置提醒。
  • 家庭看护者,需要分析家用摄像头视频,发现儿童靠近危险区域并查看报告。
  • AI 集成工程师,需要调用脚本与云端 API 完成视频分析和历史报告查询。