卡米包裹检测

解决的问题

包裹到达摄像头视野时，人工盯屏容易漏掉；同一包裹反复触发，又会让通知失去价值。kami-package-detection 面向门口、前台、仓库等固定点位，关注“新包裹出现时及时通知”，而不是做一次性抓拍或通用视频回放。

技能如何工作

该技能从 RTSP 流中持续读取画面，并运行本地 YOLOv8-World ONNX 模型，识别 parcel、package、backpack、handbag、suitcase 等对象。核心是去重：只有当目标位置或面积与上一次告警明显不同时，才判定为新增或移动包裹并触发通知；静态帧会被跳过，避免持续推理消耗算力。

它支持多摄像头配置，每个摄像头以独立后台进程运行，互不阻塞。参数可以通过 config.json 维护，也支持命令行覆盖，便于调整置信度、运行时长和告警冷却。告警结果以 JSON 写入 stdout，包含类别、置信度、摄像头标识、帧号、标注截图路径和包围盒坐标。通知渠道可选，支持 Feishu、Telegram 和 Discord；通知内容只包含文本字段，不发送图片。

适用边界

推理完全在本地进行，不上传视频帧用于云端识别；出网流量主要来自从摄像头拉取画面和向已配置渠道推送通知。该技能假定摄像头已在线、URL 正确，且不会自动发现或连接摄像头。默认只保留告警帧截图，历史告警需要调用方自行落盘。若用于多人共享区域，应自行评估视频流访问权限和通知渠道安全配置。