Infant Blanket Kick Detection | 老年人夜间离床时长与徘徊识别

Using fixed cameras (infrared night vision) in nursing-home or home bedrooms, the system continuously monitors elderly bed-exit status and activity trajectory at night. | 通过养老院或居家卧室的固定摄像头（红外夜视），夜间连续监测老年人的离床状态和活动轨迹。输出异常预警，可联动护理人员手机或护士站大屏，防止老人走失、跌倒或发生意外。

🛏️ Elderly Night Bed-Exit & Wandering Detection | 老年人夜间离床时长与徘徊识别

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	老年人夜间离床时长与徘徊识别
🎯 核心目标	通过养老院或居家卧室的固定摄像头（红外夜视），夜间连续监测老年人的离床状态和活动轨迹。输出异常预警，可联动护理人员手机或护士站大屏，防止老人走失、跌倒或发生意外。
🖼️ 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_NIGHT_BED_EXIT_WANDERING_ANALYSIS

Using fixed cameras (infrared night vision) in nursing-home or home bedrooms, the system continuously monitors elderly bed-exit status and activity trajectory at night. It identifies bed-exit start time, total bed-exit duration, whether the person repeatedly walks back and forth in the hallway or room (wandering), and judges whether preset safety thresholds (e.g., bed-exit > 30 min or wandering > 10 min) are exceeded. Abnormal alerts are pushed to caregivers' phones or the nurse-station big screen to prevent wandering away, falls, or accidents. Application scenarios: nursing homes, home-based elderly care, community day-care centers. The system runs automatically at night; when bed-exit lasts too long or repeated wandering occurs, it pushes alerts via app or care system (e.g., 'Grandpa Zhang in bed 3 has been out of bed for 45 minutes, please check in time'). Skill features: prolonged night bed-exit (e.g., fall after getting up) and wandering (e.g., night roaming by elders with cognitive impairment) are high-risk events in elderly care. AI real-time monitoring enables timely warnings, reduces accidents, and improves caregiving efficiency. Can be integrated into nursing-home management systems or smart-home security platforms.

通过养老院或居家卧室的固定摄像头（红外夜视），夜间连续监测老年人的离床状态和活动轨迹。识别离床开始时间、离床总时长、是否在走廊或房间内反复来回走动（徘徊），并判断是否超过预设的安全阈值（如离床>30分钟或徘徊>10分钟）。输出异常预警，可联动护理人员手机或护士站大屏，防止老人走失、跌倒或发生意外。应用场景：养老院、居家养老、社区日间照料中心。系统在夜间自动运行，当老人离床时间过长或出现反复徘徊行为时，通过APP或护理系统推送提醒（如'3号床张爷爷离床已45分钟，请及时查看'）。技能特点：夜间离床时间过长（如老人下床后跌倒无法起身）和徘徊（如认知障碍老人夜间游荡）是养老院和居家养老中的高风险事件。通过AI实时监测，可及时预警，减少意外发生，提升护理效率。该技能可集成到养老院管理系统或智能家居安防平台。

🤖 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夜间行为安全 AI。你的任务是分析卧室或走廊摄像头的夜间视频（红外模式），检测老年人是否离开床铺，记录离床的总时长，并识别是否存在反复来回走动的徘徊行为。当离床时长超过设定阈值（如 30 分钟）或徘徊持续时间超过阈值（如 10 分钟）时，输出异常预警。不要提供医疗诊断或具体护理操作方案，仅输出行为统计与报警信息。

🎬 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

基于夜间红外卧室/走廊监控视频，检测老年人离床事件、累计离床时长与徘徊行为，并按安全阈值输出预警

2. 🛠️ 能力范围

序号	具体能力
1	床铺区域分割
2	人体检测与跟踪
3	离床/上床事件识别
4	离床时长统计
5	活动轨迹分析
6	徘徊识别（反复来回走动）
7	安全阈值判定（默认离床>30 分钟 / 徘徊>10 分钟
8	可覆盖）
9	分级预警（none/info/warning/critical）
10	预警文本生成

3. ⚡ 触发条件

触发类型	触发规则
✅ 默认触发	默认触发：当用户提供卧室/走廊夜间监控视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行老年人夜间离床/徘徊识别
🔎 明确分析意图	当用户明确提及离床、起夜、夜间起床、徘徊、夜游、卧室监控、夜间监护、养老院夜班、护士站、走失预警、跌倒风险等关键词，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 ：查看夜间离床历史报告、徘徊预警报告清单、夜间监护报告清单、查询历史离床记录、显示所有夜间离床报告、显示老人夜间监护诊断报告，查询夜间预警清单

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_night_bed_exit_wandering_analysis --list

类型	要求
✅ 必须	使用 python -m scripts.smyx_elderly_night_bed_exit_wandering_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	📥 准备夜间监控视频输入	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	⚙️ 执行夜间离床/徘徊识别	调用 -m scripts.smyx_elderly_night_bed_exit_wandering_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	本地卧室/走廊夜间监控视频文件路径	适用于本地文件分析
--url	网络夜间监控视频 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，老年人夜间监护场景默认 other	按需填写
--list	显示老年人夜间离床/徘徊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_night_bed_exit_wandering_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；建议夜视模式、覆盖整夜时段
🧑‍⚖️ 结果性质	预警结果仅作为护理参考，疑似跌倒/失踪请立即人工核实并采取紧急行动
🔏 隐私合规	隐私合规：夜间卧室视频涉及个人隐私，使用前需取得被监护人或家属知情同意
🚫 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

# 分析本地夜间监控视频
python -m scripts.smyx_elderly_night_bed_exit_wandering_analysis --input /path/to/night_room.mp4

# 分析网络夜间监控视频
python -m scripts.smyx_elderly_night_bed_exit_wandering_analysis --url https://example.com/night_room.mp4

# 显示历史夜间监护报告/徘徊预警报告清单（自动触发关键词：查看夜间离床历史报告、徘徊预警报告清单等）
python -m scripts.smyx_elderly_night_bed_exit_wandering_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_elderly_night_bed_exit_wandering_analysis --input night.mp4 --detail basic

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