Autism Stereotyped Behavior Detection (Spinning / Hand-Flapping) | 自闭症儿童刻板行为识别（转圈/摆手）

Install

openclaw skills install @18072937735/smyx-autism-stereotyped-behavior-detect-analysis

🧩 Autism Stereotyped Behavior Detection (Spinning / Hand-Flapping) | 自闭症儿童刻板行为识别（转圈/摆手）

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

🧭 技能概览 | Overview

模块	内容
🏷️ 技能名称	自闭症儿童刻板行为识别（转圈/摆手）
🎯 核心目标	通过康复机构或家庭固定摄像头，分析儿童行为视频，利用姿态估计和时序动作检测技术识别重复性刻板动作，包括转圈（身体旋转360°以上）、摆手（手臂非功能性重复摆动）、摇晃（躯干前后或左右有节律摆动）等。该技能可辅助康复师和家长客观记录行为变化，评估干预效果。
🖼️ 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	`SMYX_AUTISM_STEREOTYPED_BEHAVIOR_DETECT_ANALYSIS`

Using a fixed camera in rehabilitation centers or homes, the system analyzes children's behavior videos with pose estimation and temporal action detection to recognize repetitive stereotyped behaviors, including spinning (body rotation ≥ 360°), hand flapping (non-functional repetitive arm movement), body rocking (rhythmic forward-backward or side-to-side trunk motion), etc. It counts the frequency (events per hour) and duration of each behavior and generates a behavior report. The skill helps therapists and parents objectively record behavior changes and evaluate intervention effects. Application scenarios: autism rehabilitation institutions, special-education schools, home interventions. Real-time monitoring; the system automatically generates daily / weekly stereotyped-behavior statistics to support rehabilitation planning. Skill features: stereotyped behaviors are a core symptom of autism, and changes in frequency / duration are important indicators of intervention effectiveness. Automatic AI recording reduces therapists' workload, enables long-term continuous monitoring, and provides data support for individualized intervention. Can be integrated into rehabilitation-center management systems or home-rehabilitation apps.

通过康复机构或家庭固定摄像头，分析儿童行为视频，利用姿态估计和时序动作检测技术识别重复性刻板动作，包括转圈（身体旋转360°以上）、摆手（手臂非功能性重复摆动）、摇晃（躯干前后或左右有节律摆动）等。统计每种刻板行为的频次（次/小时）和单次持续时间，生成行为报告。该技能可辅助康复师和家长客观记录行为变化，评估干预效果。应用场景：自闭症康复机构、特殊教育学校、家庭干预。系统实时监测，自动生成每日/每周刻板行为统计报告，为康复计划提供数据支持。技能特点：刻板行为是自闭症的核心症状之一，其频率和持续时间变化是评估干预效果的重要依据。通过AI自动监测记录，可减轻康复师负担，实现长时间连续监测，为个性化干预提供数据支持。该技能可集成到康复机构管理系统或家庭康复APP中。

🤖 AI 角色 | AI Role

角色要点	说明
说明 1	假设你是一个专业的自闭症儿童行为分析 AI。你的任务是分析固定摄像头拍摄的儿童行为视频，检测重复性刻板动作，包括转圈、摆手、摇晃等。统计每种行为的频次和持续时间，输出行为报告。不要提供自闭症诊断、量表打分或康复处方，仅输出基于视觉的客观行为统计，供专业康复师和家长参考。

🎬 技能演示 | Skill Demo

▶️ 点击查看技能使用介绍

🎯 任务目标 | Goals

1. 🧩 技能用途

基于康复机构/家庭固定摄像头视频，识别儿童多类重复性刻板行为 → 按事件级别记录起止时间/持续秒数/置信度 → 汇总各类频次（次/小时）+ 累计时长 + 主导类别 → 可结合历史基线生成趋势报告

2. 🛠️ 能力范围

序号	具体能力
1	人体检测与跟踪
2	2D/3D 姿态关键点估计
3	时序动作分类（spinning / hand_flapping / body_rocking / head_banging / finger_flicking / toe_walking / repetitive_running / repetitive_object_play 等）
4	事件级起止时间检测与去重
5	每小时/每日频次与累计时长统计
6	主导刻板行为类别识别
7	与个人 7-14 天基线对比（趋势变化百分比）
8	康复师/家长行为摘要文本生成

3. ⚡ 触发条件

触发类型	触发规则
✅ 默认触发	默认触发：当用户提供康复/家庭儿童行为视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行刻板行为识别
🔎 明确分析意图	当用户明确提及自闭症、谱系障碍、刻板行为、转圈、摆手、摇晃、撞头、踮脚走、康复评估、特殊教育、ABA 干预效果等关键词，并且上传了视频文件
📚 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：查看刻板行为历史报告、自闭症儿童行为报告清单、刻板行为统计报告清单、查询历史康复评估记录、显示所有刻板行为分析报告、显示特殊教育诊断报告，查询刻板行为趋势预警清单

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.smyx_autism_stereotyped_behavior_detect_analysis --list

类型	要求
✅ 必须	使用 `python -m scripts.smyx_autism_stereotyped_behavior_detect_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
```

🚀 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

🧪 标准流程 | Standard Flow

步骤	阶段	执行动作
1	📥 准备康复/家庭儿童行为视频输入	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	⚙️ 执行自闭症儿童刻板行为识别	调用 `-m scripts.smyx_autism_stereotyped_behavior_detect_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`	本地康复/家庭儿童行为视频文件路径	适用于本地文件分析
`--url`	网络康复/家庭儿童行为视频 URL 地址（API 服务自动下载）	API 服务自动下载网络资源
`--pet-type`	类别标识，自闭症儿童行为分析场景默认 `other`	按需填写
`--list`	显示自闭症儿童刻板行为识别历史分析报告列表清单（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/smyx_autism_stereotyped_behavior_detect_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	输入要求：支持 mp4/avi/mov 视频，最大 10MB；关键：必须能看到儿童全身，帧率 ≥ 10 FPS
🔎 使用提醒	部分日常动作（鼓掌、跳舞、追逐游戏等）可能被误识别为刻板行为，建议康复师/家长进行抽样复核
🔎 使用提醒	多儿童在同一视野内、家庭成员同时出现等情形可能影响识别准确性
🧑‍⚖️ 结果性质	本工具不提供自闭症诊断，也不替代 ADOS-2 / ADI-R / CARS 等专业评估；任何康复方案应在认证的康复治疗师指导下进行
🔏 隐私合规	隐私合规：自闭症儿童行为视频涉及未成年人高度敏感隐私，使用前需取得监护人明确知情同意，妥善加密保管；建议优先采用人体骨架/轮廓模式
🚫 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	传入的网络地址参数，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