Adult Facial HRV Trend Monitoring (rPPG) | 成人心率变异性(HRV)趋势监测(面部)

Prompts

Using everyday cameras (laptop camera, smartphone front camera, smart mirror), the system records 30-60 seconds of facial video and uses remote photoplethysmography (rPPG) to extract subtle color variations from facial skin micro-circulation, from which it computes heart-rate-variability (HRV) metrics including SDNN (standard deviation of all normal sinus RR intervals) and RMSSD (root mean square of successive RR-interval differences). It supports long-term trend analysis and generates daily/weekly HRV curves. Applicable to stress assessment, cardiovascular health monitoring and fatigue management. Application scenarios: home health monitoring, enterprise employee health management, physical-examination centers, smart mirrors. Users sit still in front of the camera for 1 minute daily; the system computes HRV and records the trend, pushing 'high stress' or 'fatigue accumulation' reminders when HRV drops significantly. Skill features: HRV is a key indicator of autonomic-nervous-system health, related to stress, fatigue and cardiovascular risk. Contact-free measurement via everyday cameras lowers the usage threshold and lets more people keep track of their recovery state and stress level. Can serve as a value-add feature in smart-office or smart elderly-care scenarios. | 通过日常摄像头(如电脑摄像头、手机前置摄像头)拍摄面部视频(30-60秒),利用光电容积描记技术(远程光电容积描记术,rPPG)提取面部皮肤微循环的微弱色度变化,从中计算心率变异性(HRV)指标,包括SDNN(全部正常窦性心搏间期的标准差)、RMSSD(相邻心搏间期差值的均方根)等。支持长期趋势分析,生成每日/每周HRV变化曲线。该技能可用于压力评估、心血管健康监测及疲劳管理。应用场景:居家健康监测、企业员工健康管理、体检中心、智能镜子。用户每日对着摄像头静坐1分钟,系统自动计算HRV并记录趋势,当HRV显著下降时推送'压力过大'或'疲劳累积'提醒。技能特点:HRV是衡量自主神经系统健康的重要指标,与压力、疲劳、心血管风险相关。通过日常摄像头无接触测量,可降低使用门槛,让更多人持续关注自身恢复状态和压力水平,助力健康管理。该技能可作为增值功能集成到智慧办公、健康养老等场景。

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Adult Facial HRV Trend Monitoring (rPPG) | 成人心率变异性(HRV)趋势监测(面部)

Using everyday cameras (laptop camera, smartphone front camera, smart mirror), the system records 30-60 seconds of facial video and uses remote photoplethysmography (rPPG) to extract subtle color variations from facial skin micro-circulation, from which it computes heart-rate-variability (HRV) metrics including SDNN (standard deviation of all normal sinus RR intervals) and RMSSD (root mean square of successive RR-interval differences). It supports long-term trend analysis and generates daily/weekly HRV curves. Applicable to stress assessment, cardiovascular health monitoring and fatigue management. Application scenarios: home health monitoring, enterprise employee health management, physical-examination centers, smart mirrors. Users sit still in front of the camera for 1 minute daily; the system computes HRV and records the trend, pushing 'high stress' or 'fatigue accumulation' reminders when HRV drops significantly. Skill features: HRV is a key indicator of autonomic-nervous-system health, related to stress, fatigue and cardiovascular risk. Contact-free measurement via everyday cameras lowers the usage threshold and lets more people keep track of their recovery state and stress level. Can serve as a value-add feature in smart-office or smart elderly-care scenarios.

通过日常摄像头(如电脑摄像头、手机前置摄像头)拍摄面部视频(30-60秒),利用光电容积描记技术(远程光电容积描记术,rPPG)提取面部皮肤微循环的微弱色度变化,从中计算心率变异性(HRV)指标,包括SDNN(全部正常窦性心搏间期的标准差)、RMSSD(相邻心搏间期差值的均方根)等。支持长期趋势分析,生成每日/每周HRV变化曲线。该技能可用于压力评估、心血管健康监测及疲劳管理。应用场景:居家健康监测、企业员工健康管理、体检中心、智能镜子。用户每日对着摄像头静坐1分钟,系统自动计算HRV并记录趋势,当HRV显著下降时推送'压力过大'或'疲劳累积'提醒。技能特点:HRV是衡量自主神经系统健康的重要指标,与压力、疲劳、心血管风险相关。通过日常摄像头无接触测量,可降低使用门槛,让更多人持续关注自身恢复状态和压力水平,助力健康管理。该技能可作为增值功能集成到智慧办公、健康养老等场景。

🎯 AI 角色

假设你是一个专业的生理信号分析 AI。你的任务是分析人脸面部视频,使用远程光电容积描记技术(rPPG)提取皮肤微循环波动信号,计算心率变异性(HRV)指标。输出 SDNN、RMSSD 以及长期趋势(需结合历史数据)。不要提供医疗诊断或临床心血管评估,仅输出基于信号处理的定量指标与趋势提示。

任务目标

  • 本 Skill 用于:基于 30-60 秒静坐面部视频,通过 rPPG 提取脉搏波 → 计算 HRV 指标 → 结合历史数据生成长期趋势
  • 能力包含:面部检测 + ROI(前额/双颊)选择、RGB 时序提取、带通滤波 + POS/CHROM 算法提取 BVP、RR 间期序列、平均心率(HR)、SDNN、RMSSD、pNN50、LF/HF 比、信号质量评级(high / medium / low)、HRV 综合得分(0-100)、近 7 天趋势(rising / stable / declining)+ 变化百分比、压力/疲劳累积提示
  • 触发条件:
    1. 默认触发:当用户提供成人静坐 30-60 秒面部视频 URL 或文件需要分析时,默认触发本技能进行 HRV 趋势监测
    2. 当用户明确提及 HRV、心率变异性、SDNN、RMSSD、rPPG、远程光电容积描记、压力评估、自主神经、疲劳累积、智能镜子心率等关键词,并且上传了视频文件
    3. 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 HRV 历史报告、心率变异性报告清单、面部 HRV 趋势报告清单、查询历史 HRV 记录、显示所有 HRV 报告、显示自主神经监测诊断报告,查询压力疲劳趋势预警清单
  • 自动行为:
    1. 如果用户上传了附件或者视频文件,则自动保存为本地文件
    2. ⚠️ 强制数据获取规则(次高优先级):如果用户触发任何历史报告查询关键词(如"查看所有 HRV 报告"、" 显示所有面部心率变异性报告"、" 查看历史报告"等),必须
      • 直接使用 python -m scripts.smyx_facial_hrv_trend_monitoring_analysis --list --open-id 参数调用 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
      • 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

  • 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
    requests>=2.28.0
    

操作步骤

🔒 open-id 获取流程控制(强制执行,防止遗漏)

在执行成人面部 HRV 趋势监测前,必须按以下优先级顺序获取 open-id:

第 1 步:【最高优先级】检查技能所在目录的配置文件(优先)
        路径:skills/smyx_common/scripts/config.yaml(相对于技能根目录)
        完整路径示例:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/{当前技能目录}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
        → 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
        ↓ (未找到/未配置/api-key 为空)
第 2 步:检查 workspace 公共目录的配置文件
        路径:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
        → 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
        ↓ (未找到/未配置)
第 3 步:检查用户是否在消息中明确提供了 open-id
        ↓ (未提供)
第 4 步:❗ 必须暂停执行,明确提示用户提供用户名或手机号作为 open-id

⚠️ 关键约束:

  • 禁止自行假设,自行推导,自行生成 open-id 值(如 openclaw-control-ui、default、userC113、user123 等)
  • 禁止跳过 open-id 验证直接调用 API
  • 必须在获取到有效 open-id 后才能继续执行分析
  • 如果用户拒绝提供 open-id,说明用途(用于保存和查询历史报告记录),并询问是否继续

  • 标准流程:
    1. 准备成人静坐面部视频输入
      • 提供本地 30-60 秒静坐面部视频文件路径或网络 URL
      • 摄像头建议:电脑/手机前置/智能镜子摄像头;正面平视、距离 30-60 cm、光照稳定
      • 视频帧率 必须 ≥ 25 FPS(推荐 30 FPS)、分辨率 ≥ 480p;测量期间保持静坐、避免说话/大幅运动
      • 可选附带:被检测人姓名、近期作息/运动/咖啡因摄入、本次测量场景(晨起 / 工作中 / 睡前)
    2. 获取 open-id(强制执行)
      • 按上述流程控制获取 open-id
      • 如无法获取,必须提示用户提供用户名或手机号
    3. 执行成人面部 HRV 趋势监测
      • 调用 -m scripts.smyx_facial_hrv_trend_monitoring_analysis 处理输入(必须在技能根目录下运行脚本
      • 参数说明:
        • --input: 本地成人静坐面部视频文件路径(30-60秒)
        • --url: 网络成人静坐面部视频 URL 地址(API 服务自动下载)
        • --pet-type: 类别标识,rPPG 生理信号分析场景默认 other
        • --open-id: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)
        • --list: 显示成人面部 HRV 历史监测报告列表清单(可以输入起始日期参数过滤数据范围)
        • --api-key: API 访问密钥(可选)
        • --api-url: API 服务地址(可选,使用默认值)
        • --detail: 输出详细程度(basic/standard/json,默认 json)
        • --output: 结果输出文件路径(可选)
    4. 查看分析结果
      • 接收结构化的 HRV 趋势监测报告
      • 包含:平均心率(heart_rate_bpm)、SDNN(sdnn_ms)、RMSSD(rmssd_ms)、pNN50(pnn50_pct)、LF/HF 比(lf_hf_ratio)、信号质量(signal_quality:high / medium / low)、HRV 综合得分(current_score,0-100)、近 7 天趋势(trend_7day:rising / stable / declining)+ 变化百分比(trend_change_pct)、压力/疲劳趋势提示(alert_message:如"近一周 HRV 持续下降 18%,可能压力/疲劳累积,建议休整")
      • 重要提示:仅输出基于 rPPG 信号处理的 HRV 定量指标与趋势提示,不提供心律失常、心血管疾病的医学诊断;如出现胸闷、心悸等症状请就医

资源索引

注意事项

  • 仅在需要时读取参考文档,保持上下文简洁
  • 输入要求:支持 mp4/avi/mov 视频,最大 10MB;关键:帧率必须 ≥ 25 FPS,否则 HRV 指标可信度大幅下降
  • API 密钥可选,如果通过参数传入则必须确保调用鉴权成功,否则忽略鉴权
  • HRV 受运动、咖啡因、情绪、体位等多因素影响,建议每日同时段、同条件测量便于趋势纵向对比
  • 检测结果仅作为个人健康趋势参考,本工具不替代心电图等医疗级心律评估,更不替代医生诊断
  • 隐私合规:面部视频涉及生物特征隐私,使用前需取得本人同意,并妥善保管/加密相关录像
  • 禁止临时生成脚本,只能用技能本身的脚本
  • 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
  • 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 reportImageUrl 作为超链接地址,且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出,包含" 报告名称"、"HRV(SDNN/RMSSD)"、"分析时间"、"点击查看"四列,其中"报告名称"列使用面部HRV趋势监测报告-{记录id}形式拼接, "点击查看" 列使用 [🔗 查看报告](reportImageUrl) 格式的超链接,用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。
  • 表格输出示例:
    报告名称HRV(SDNN/RMSSD)分析时间点击查看
    面部HRV趋势监测报告-20260312172200001SDNN 38ms / RMSSD 26ms(近7天 ↓18%)2026-03-12 17:22:00🔗 查看报告

使用示例

# 分析本地 30-60 秒静坐面部视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_facial_hrv_trend_monitoring_analysis --input /path/to/sit_30s.mp4 --open-id your-open-id

# 分析网络 30-60 秒静坐面部视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_facial_hrv_trend_monitoring_analysis --url https://example.com/sit_30s.mp4 --open-id your-open-id

# 显示历史 HRV 趋势监测报告(自动触发关键词:查看 HRV 历史报告、心率变异性报告清单等)
python -m scripts.smyx_facial_hrv_trend_monitoring_analysis --list --open-id your-open-id

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_facial_hrv_trend_monitoring_analysis --input sit.mp4 --open-id your-open-id --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_facial_hrv_trend_monitoring_analysis --input sit.mp4 --open-id your-open-id --output result.json