Child Drowsiness / Fatigue Detection | 儿童打瞌睡/疲劳检测

Using a fixed camera in the classroom or above the home desk, the system analyzes the child's (student's) facial video in real time, detecting eye closure ratio (PERCLOS — the proportion of time eyes are closed more than 80% within a unit time), head-nodding frequency (rapid downward nod followed by lift), and changes in eye-region glossiness, and computes a comprehensive fatigue index (0-100). | 通过教室或家庭书桌的固定摄像头，实时分析儿童（学生）的面部视频，检测眼部闭合比例（PERCLOS，单位时间内眼睛闭合超过80%的时间占比）、点头动作频率（头部快速下点后抬起）以及眼部区域的光泽度变化，综合计算疲劳指数（0-100）。该技能可帮助教师或家长及时发现儿童困倦状态，调整学习安排或提醒休息。

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😴 Child Drowsiness / Fatigue Detection | 儿童打瞌睡/疲劳检测

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🧭 技能概览 | Overview

模块	内容
🏷️ 技能名称	儿童打瞌睡/疲劳检测
🎯 核心目标	通过教室或家庭书桌的固定摄像头，实时分析儿童（学生）的面部视频，检测眼部闭合比例（PERCLOS，单位时间内眼睛闭合超过80%的时间占比）、点头动作频率（头部快速下点后抬起）以及眼部区域的光泽度变化，综合计算疲劳指数（0-100）。该技能可帮助教师或家长及时发现儿童困倦状态，调整学习安排或提醒休息。
🖼️ 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_CHILD_DROWSINESS_FATIGUE_DETECTION_ANALYSIS`

Using a fixed camera in the classroom or above the home desk, the system analyzes the child's (student's) facial video in real time, detecting eye closure ratio (PERCLOS — the proportion of time eyes are closed more than 80% within a unit time), head-nodding frequency (rapid downward nod followed by lift), and changes in eye-region glossiness, and computes a comprehensive fatigue index (0-100). The skill helps teachers or parents detect drowsiness in time and adjust learning schedules or remind the child to rest. Application scenarios: classrooms, home desks, online classes. The system monitors in real time and, when the fatigue index exceeds a threshold, pushes reminders or triggers voice prompts (e.g., 'kid, time to take a break'). Skill features: safeguarding sleep health.

通过教室或家庭书桌的固定摄像头，实时分析儿童（学生）的面部视频，检测眼部闭合比例（PERCLOS，单位时间内眼睛闭合超过80%的时间占比）、点头动作频率（头部快速下点后抬起）以及眼部区域的光泽度变化，综合计算疲劳指数（0-100）。该技能可帮助教师或家长及时发现儿童困倦状态，调整学习安排或提醒休息。应用场景：教室、家庭书桌、在线课堂。系统实时监测，当疲劳指数超过阈值时，推送提醒或触发语音提示（如'小朋友，休息一下吧'）。技能特点：保障睡眠健康。

🤖 AI 角色 | AI Role

角色要点	说明
说明 1	假设你是一个专业的儿童学习疲劳监测 AI。你的任务是分析儿童面部视频，检测眼部闭合状态和头部点头动作，计算疲劳指数。不要提供医疗诊断或睡眠障碍诊断，仅输出基于视觉的疲劳评估结果与方向性休息提醒。

🎬 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

基于教室/家庭书桌摄像头视频，量化儿童眼部闭合（PERCLOS）+ 点头动作 + 眼部光泽度变化，输出 0-100 疲劳指数与等级判定

2. 🛠️ 能力范围

序号	具体能力
1	儿童面部检测
2	眼部状态识别（闭合 / 半闭 / 睁开）
3	PERCLOS 计算
4	连续闭眼时长
5	眨眼频次
6	点头次数与角度
7	眼部光泽度变化
8	疲劳综合得分（0-100）
9	疲劳等级（alert / mild_fatigue / moderate_fatigue / drowsy）
10	打瞌睡事件列表
11	语音提醒文本生成

3. ⚡ 触发条件

触发类型	触发规则
✅ 默认触发	默认触发：当用户提供儿童面部学习区域视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行打瞌睡/疲劳检测
🔎 明确分析意图	当用户明确提及打瞌睡、疲劳、困倦、PERCLOS、点头、眨眼、上课走神、写作业犯困、智能台灯疲劳提醒等关键词，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：查看儿童疲劳历史报告、打瞌睡报告清单、疲劳指数报告清单、查询历史疲劳记录、显示所有儿童疲劳检测报告、显示儿童睡眠健康诊断报告，查询疲劳提醒清单

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_child_drowsiness_fatigue_detection_analysis --list

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

🧪 标准流程 | Standard Flow

步骤	阶段	执行动作
1	📥 准备儿童面部学习区域视频输入	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	⚙️ 执行儿童打瞌睡/疲劳检测	调用 `-m scripts.smyx_child_drowsiness_fatigue_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`	本地儿童面部学习区域视频文件路径	适用于本地文件分析
`--url`	网络儿童面部学习区域视频 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，儿童学习疲劳监测场景默认 `other`	按需填写
`--list`	显示儿童打瞌睡/疲劳历史检测报告列表清单（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_child_drowsiness_fatigue_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；建议正对面部、≥ 15 FPS
🧑‍⚖️ 结果性质	检测结果仅作为学习/课堂辅助参考，本工具不替代家长/教师的实际观察与教育判断，疑似长期严重困倦请就医
🔏 隐私合规	隐私合规：儿童学习场景视频涉及未成年人隐私，使用前需取得监护人知情同意，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