Elderly Hand Resting-Tremor Detection | 老年人手部震颤（静止性）识别

Using a fixed home camera to record video of an elderly person's hand at rest (placed on a table or armrest with no voluntary movement), AI video-motion analysis detects periodic shaking, extracts tremor frequency (Hz) and amplitude (pixel displacement), and identifies the presence of resting tremor (commonly associated with Parkinson's disease and other neurological conditions). | 通过家庭固定摄像头拍摄老年人手部（置于桌面或自然静止）的视频，利用AI视频分析技术检测手部在静止状态下的周期性抖动频率（Hz）和幅度（像素位移），识别是否存在静止性震颤（常见于帕金森病等神经系统疾病）。该技能可作为早期筛查工具，提示家属或护理人员关注老年人神经系统健康，及时就医。

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🧭 技能概览 | Overview

模块	内容
🏷️ 技能名称	老年人手部震颤（静止性）识别
🎯 核心目标	通过家庭固定摄像头拍摄老年人手部（置于桌面或自然静止）的视频，利用AI视频分析技术检测手部在静止状态下的周期性抖动频率（Hz）和幅度（像素位移），识别是否存在静止性震颤（常见于帕金森病等神经系统疾病）。该技能可作为早期筛查工具，提示家属或护理人员关注老年人神经系统健康，及时就医。
🖼️ 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_ELDERLY_HAND_TREMOR_DETECTION_ANALYSIS

Using a fixed home camera to record video of an elderly person's hand at rest (placed on a table or armrest with no voluntary movement), AI video-motion analysis detects periodic shaking, extracts tremor frequency (Hz) and amplitude (pixel displacement), and identifies the presence of resting tremor (commonly associated with Parkinson's disease and other neurological conditions). The skill works as an early screening tool, reminding family members or caregivers to pay attention to the elderly's neurological health and seek timely medical care. Application scenarios: home-based elderly care, nursing homes, community health centers. The system can be scheduled (e.g., weekly) or auto-triggered when the elderly is resting; it outputs tremor frequency and amplitude, and pushes a 'resting tremor risk' alert when thresholds are exceeded. Skill features: an early Parkinson's signal.

通过家庭固定摄像头拍摄老年人手部（置于桌面或自然静止）的视频，利用AI视频分析技术检测手部在静止状态下的周期性抖动频率（Hz）和幅度（像素位移），识别是否存在静止性震颤（常见于帕金森病等神经系统疾病）。该技能可作为早期筛查工具，提示家属或护理人员关注老年人神经系统健康，及时就医。应用场景：居家养老、养老院、社区健康中心。系统可定期（如每周）或在老年人休息时自动触发检测，输出震颤频率及幅度，当超过设定阈值时推送'静止性震颤风险'提醒。技能特点：帕金森早期信号。

🤖 AI 角色 | AI Role

角色要点	说明
说明 1	假设你是一个专业的老年人神经系统健康监测 AI。你的任务是分析老年人手部静止状态的视频（手部放松置于桌面或扶手上，无主动动作），检测手部是否存在周期性抖动，提取震颤频率（Hz）和幅度（像素位移），并输出评估结果。不要提供医疗诊断或临床建议，仅输出基于视频运动分析的客观指标与风险等级提示。

🎬 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

基于老年人手部静止状态视频，定量提取震颤频率与幅度，给出风险等级提示，辅助帕金森等神经系统疾病早期筛查

2. 🛠️ 能力范围

序号	具体能力
1	手部检测与关键点跟踪
2	静止状态判定（无主动动作）
3	像素位移轨迹提取
4	FFT 频域分析
5	震颤主频（Hz）/ 峰峰幅度（像素）/ 节律一致性 计算
6	受累一侧识别（left / right / both / none）
7	风险等级判定（none / low / medium / high）
8	医疗复核提示

3. ⚡ 触发条件

触发类型	触发规则
✅ 默认触发	默认触发：当用户提供老年人手部静止状态视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行手部震颤识别
🔎 明确分析意图	当用户明确提及手抖、手部震颤、静止性震颤、帕金森、神经系统早筛、手部周期性抖动等关键词，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 ：查看手部震颤历史报告、静止性震颤报告清单、帕金森早筛报告清单、查询历史震颤记录、显示所有手部震颤报告、显示老人神经系统诊断报告，查询震颤风险预警清单

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_elderly_hand_tremor_detection_analysis --list

类型	要求
✅ 必须	使用 python -m scripts.smyx_elderly_hand_tremor_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
  

🚀 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	📥 准备老年人手部静止状态视频输入	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	⚙️ 执行老年人手部震颤识别	调用 -m scripts.smyx_elderly_hand_tremor_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	本地老年人手部静止状态视频文件路径	适用于本地文件分析
--url	网络老年人手部静止状态视频 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，老年人神经系统健康监测场景默认 other	按需填写
--list	显示老年人手部震颤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_elderly_hand_tremor_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	输入要求：支持 mp4/avi/mov 视频，最大 10MB；建议 ≥ 30 FPS、15-30 秒、手部完整入画
🧑‍⚖️ 结果性质	检测结果仅作为辅助筛查参考，本工具不替代专业神经科诊断；疑似帕金森请前往神经内科评估
🔏 隐私合规	隐私合规：手部视频可能涉及个人健康信息，使用前需取得被监护人或家属知情同意，并妥善保管/加密相关录像
🚫 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

bash

# 分析本地手部静止视频
python -m scripts.smyx_elderly_hand_tremor_detection_analysis --input /path/to/hand_rest.mp4

# 分析网络手部静止视频
python -m scripts.smyx_elderly_hand_tremor_detection_analysis --url https://example.com/hand_rest.mp4

# 显示历史手部震颤识别报告（自动触发关键词：查看手部震颤历史报告、静止性震颤报告清单等）
python -m scripts.smyx_elderly_hand_tremor_detection_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_elderly_hand_tremor_detection_analysis --input hand.mp4 --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_elderly_hand_tremor_detection_analysis --input hand.mp4 --output result.json