专注度分析

要解决的问题

课堂、会议和驾驶场景中，注意力状态往往只能靠人工抽查或事后回放判断。视频资料很多，但缺少可复用的量化信号：视线是否偏离任务区域、头部是否频繁转动、姿态是否异常，以及这些行为在时间轴上如何变化。该技能把这类判断转成结构化分析任务，而不是开放式问答。

如何工作

输入支持本地视频文件或网络 URL。核心处理链路包括：

• 人脸跟踪：定位画面中的人员；
• 视线方向检测：判断视线是否面向屏幕或任务区域；
• 头部姿态估计：识别转头、低头等姿态变化；
• 专注度评分：按阈值输出专注、分心或走神状态；
• 趋势分析：呈现一段时间内的注意力变化。

技能通过 scripts.focus_analysis 调用分析服务，输出识别结果、风险提示、建议与报告链接。常用参数包括 --input、--url、--analyze-duration、--focus-threshold、--scene 和 --list。其中 --scene 可区分 classroom、office、driving，--focus-threshold 控制分心判定阈值，--list 用于查询云端历史报告。

适用边界与注意点

该技能依赖视频画面中的人脸、视线与姿态信息，适合 mp4、avi、mov 等清晰素材；资料建议视频时长不少于 5 分钟，最大 10MB。分析结果用于辅助判断，不能替代人工评估。历史报告查询以云端接口返回为准，不应从本地记忆或人工汇总中生成。