老年人步态不稳识别与跌倒风险筛查

问题

老年人跌倒前常先出现步态变化，但家庭或养老机构通常缺少量化筛查手段。该技能面向固定摄像头拍摄的走廊或客厅直线行走视频，解决“是否出现小碎步、步速过慢、躯干左右摇摆增大”的识别问题，而不是做医学诊断。

核心工作流

• 输入：mp4/avi/mov 视频，建议 10–30 秒、帧率不低于 25 FPS，并至少包含 3–5 步连续行走；可附带身高用于像素到厘米换算。
• 提取指标：step_length_cm、gait_speed_m_s、cadence_steps_min、trunk_sway_deg、step_length_variability、double_support_ratio。
• 模式与风险：识别 normal / short_steps / wide_sway / slow / mixed 等步态模式，并输出 low / medium / high 跌倒风险等级及关键风险因子。
• 报告与查询：生成结构化步态报告；通过 --list 查询云端历史报告，并按 reportImageUrl 输出 Markdown 表格链接。

适用边界

• 步态参数会受拍摄角度、地面反光、服装和身高标定影响；未提供身高时，绝对厘米值只能用于趋势参考。
• 结果定位为辅助筛查，不能替代神经科、康复科或临床评估。
• 视频涉及个人健康信息，使用前需取得本人或家属知情同意，并妥善保管或加密录像。