Fire & Smoke Detection Skill | 火情烟雾检测技能

Real-time detection of flames and smoke in video and image scenes. Suitable for fire early warning in industrial parks, forests, warehouses, and other locations. | 火情烟雾检测技能，实时检测视频/图片场景中的火焰、烟雾，适用于工业园区、森林、仓库等场所火情预警

This capability supports real-time detection of flames and smoke in video streams or images, making it suitable for high fire-risk locations such as industrial parks, forests, and warehouses. Based on color features, dynamic texture analysis, and smoke diffusion models, the system can rapidly identify early-stage fire conditions while filtering out interferences like lighting changes and steam. Once an anomaly is detected, it immediately triggers local audio-visual alarms and pushes remote warning messages, facilitating second-level discovery and rapid response to fire incidents, effectively reducing the risk of fire spread.

本技能支持对视频流或图片中的火焰、烟雾进行实时检测，适用于工业园区、森林、仓库等高火险场所。系统基于颜色特征、动态纹理与烟雾扩散模型，能够快速识别早期火情并排除光照、蒸汽等干扰。一旦检测到异常，立即触发本地声光报警并远程推送预警信息，助力实现火情的秒级发现与快速处置，有效降低火灾蔓延风险。

智能分析中枢 · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询

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🧭 技能概览 | Overview

模块	内容
🏷️ 技能名称	火情烟雾检测技能
🎯 核心目标	火情烟雾检测技能，实时检测视频/图片场景中的火焰、烟雾，适用于工业园区、森林、仓库等场所火情预警
🖼️ 输入类型	图片、视频、本地文件、网络 URL
📝 输出能力	结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接
🧩 场景码	FIRE_DETECTION

🎬 技能演示 | Skill Demo

▶️ 点击查看技能使用介绍

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🎯 任务目标 | Goals

1. 🧩 技能用途

检测图片/视频场景中的火情，识别火焰和烟雾，及时发出预警

2. 🛠️ 能力范围

序号	具体能力
1	火焰检测
2	烟雾识别
3	位置标定
4	置信度评估
5	火情等级判断

3. ⚡ 触发条件

触发类型	触发规则
✅ 默认触发	默认触发：当用户提供监控视频/图片需要检测火情烟雾时，默认触发本技能
🔎 明确分析意图	当用户明确需要火情检测、火灾预警时，提及火焰检测、烟雾识别、火情预警、火灾检测等关键词，并且上传了视频/图片
📚 历史报告查询	当用户提及以下关键词时，自动触发历史报告查询功能 ：查看历史检测报告、火情检测报告清单、检测报告列表、查询历史检测报告、显示所有检测报告、火情分析报告，查询火情检测分析报告

4. 🤖 自动行为

自动行为	执行要求
📎 附件处理	如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件
☁️ 历史报告查询	如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取

⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）

橙色强约束： 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。

必须执行：

bash

python -m scripts.fire_detection_analysis --list

类型	要求
✅ 必须	使用 python -m scripts.fire_detection_analysis --list 调用 API 查询云端的历史报告数据
🚫 严格禁止	从本地 memory 目录读取历史会话信息
🚫 严格禁止	手动汇总本地记录中的报告
🚫 严格禁止	从长期记忆中提取报告
✅ 输出格式	必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果

📦 前置准备 | Requirements

• 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本

  text

  requests>=2.28.0
  

📸 检测要求 | Detection Requirements

要求项	说明
监控画面清晰	，尽量覆盖容易起火的重点区域
避免大面积遮挡	，保证疑似火源区域完整可见
支持白天和夜间红外监控，确保人形/火源轮廓可见	支持白天和夜间红外监控，确保人形/火源轮廓可见

🚀 操作步骤 | Workflow

🔐 用户身份处理（内部自动完成）

绿色安全原则： 用户身份参数由系统内部自动处理，不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识。

执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：

场景	系统行为
上游系统有内部身份参数	由脚本静默接收并使用
上游系统未提供内部身份参数	脚本会自动复用本地缺省用户
本地缺省用户不存在	脚本会自动创建并在后续任务中复用
对用户输出	只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值

🔒 关键约束

禁止/要求	说明
🚫 不得询问身份	不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数
🚫 不得暴露身份值	不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值
🚫 不得列为用户参数	不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数
✅ 自动关联报告	历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图

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🧪 标准流程 | Standard Flow

步骤	阶段	执行动作
1	📥 准备监控图片/视频输入	提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求
2	🔐 系统自动完成身份关联	无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值
3	⚙️ 执行火情检测分析	调用 -m scripts.fire_detection_analysis 处理输入（必须在技能根目录下运行脚本）
4	📊 查看分析结果	接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接

⚙️ 脚本参数说明

参数	含义	备注
--input	本地图片/视频文件路径	适用于本地文件分析
--url	网络图片/视频 URL 地址（API 服务自动下载）	API 服务自动下载网络资源
--list	显示历史火情检测分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围）	用于云端历史报告查询
--api-url	API 服务地址（可选，使用默认值）	按需填写
--detail	输出详细程度（basic/standard/json，默认 json）	输出详细程度
--output	结果输出文件路径（可选）	可选

🗂️ 资源索引 | Resource Index

资源类型	路径	用途	何时读取
🐍 必要脚本	scripts/fire_detection_analysis.py	调用 API、执行分析或查询历史报告	执行分析或查询时使用
🐍 必要脚本	scripts/config.py	调用 API、执行分析或查询历史报告	执行分析或查询时使用
📘 领域参考	references/api_doc.md	了解 API 接口规范、字段说明和错误码	仅在需要了解接口规范或错误码时读取

⚠️ 注意事项 | Notes

分类	注意事项
📚 文档读取	仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁
📁 格式支持	支持格式：jpg/jpeg/png/mp4/avi/mov，最大 10MB
🧑‍⚖️ 结果性质	⚠️ 重要提醒：本检测结果仅供安防预警参考，发现火情报警请立即拨打火警电话，由专业人员现场确认处置
🚫 脚本限制	禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本
🌐 网络地址	传入的网路地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，api 服务会自动下载
📜 报告输出	当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown
📜 报告输出	表格输出示例

🧰 使用示例 | Examples

bash

# 检测本地监控图片
python -m scripts.fire_detection_analysis --input /path/to/monitor.jpg

# 检测本地监控视频
python -m scripts.fire_detection_analysis --input /path/to/camera.mp4

# 检测网络图片/视频
python -m scripts.fire_detection_analysis --url https://example.com/camera.jpg

# 显示历史检测报告/显示检测报告清单列表/显示历史火情检测（自动触发关键词：查看历史检测报告、历史报告、检测报告清单等）
python -m scripts.fire_detection_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.fire_detection_analysis --input camera.jpg --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.fire_detection_analysis --input camera.jpg --output result.json