儿童打瞌睡与疲劳检测

解决的问题

课堂或家庭书桌场景下，孩子写作业、网课时的困倦状态常被家长和老师错过。单纯看视频容易受坐姿、光线、角度影响，也难以量化“多久闭眼、频繁点头、眼神涣散”等信号。该技能针对这类儿童学习场景，把面部视频中的眼部闭合、头部动作和眼部区域变化转成可追踪的疲劳指标。

技能如何工作

输入支持 mp4/avi/mov 本地视频或网络 URL，要求正对面部、帧率不低于 15 FPS、文件不超过 10MB。核心能力包括：

• 检测儿童面部状态，识别 睁开 / 半闭 / 闭合 的眼部状态
• 计算 PERCLOS、连续闭眼时长、眨眼频次
• 统计点头次数与角度，并观察眼部光泽度变化
• 输出 0-100 疲劳指数 与 alert / mild_fatigue / moderate_fatigue / drowsy 等级
• 生成打瞌睡事件列表、风险提示、休息提醒文本与报告链接

查询历史报告时，需要触发云端接口读取，而不是从本地记忆或人工汇总中提取，最终通常以 Markdown 表格呈现。

适用边界

它更适合课堂、家庭书桌、在线课堂等固定摄像头场景，用于辅助判断学习疲劳。结果不能替代家长、教师的实际观察，也不能作为医疗诊断或睡眠障碍诊断依据；若孩子长期严重困倦，应咨询专业医生。涉及未成年人视频时，需取得监护人知情同意并妥善保管数据。