Elderly Gait Instability / Shuffling Step Detection | 老年人步态不稳/小碎步识别

Using a fixed camera in a hallway or living room to record video of an elderly person walking in a straight line, AI pose estimation and gait analysis extract parameters such as step length (cm), gait speed (m/s), trunk sway angle (left-right tilt), and cadence to evaluate gait stability. | 通过走廊或客厅的固定摄像头拍摄老年人直线行走的视频，利用AI姿态估计和步态分析技术检测步幅长度（cm）、步速（m/s）、躯干摇摆角度（左右倾斜度）以及步频等参数，评估步态稳定性。当步幅过小（小碎步）、步速过慢、躯干摇摆幅度过大时，输出跌倒风险等级（低/中/高）。

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🧭 技能概览 | Overview

模块	内容
🏷️ 技能名称	老年人步态不稳/小碎步识别
🎯 核心目标	通过走廊或客厅的固定摄像头拍摄老年人直线行走的视频，利用AI姿态估计和步态分析技术检测步幅长度（cm）、步速（m/s）、躯干摇摆角度（左右倾斜度）以及步频等参数，评估步态稳定性。当步幅过小（小碎步）、步速过慢、躯干摇摆幅度过大时，输出跌倒风险等级（低/中/高）。
🖼️ 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_GAIT_INSTABILITY_DETECTION_ANALYSIS

Using a fixed camera in a hallway or living room to record video of an elderly person walking in a straight line, AI pose estimation and gait analysis extract parameters such as step length (cm), gait speed (m/s), trunk sway angle (left-right tilt), and cadence to evaluate gait stability. When step length is too small (small-shuffling steps), gait speed is too slow, or trunk sway is too large, the system outputs a fall risk level (low / medium / high). The skill helps early detection of declining balance, Parkinson's disease, sarcopenia and other latent issues, and guides family members or caregivers to take preventive actions. Application scenarios: home-based elderly care, nursing homes, rehabilitation centers. The system can be scheduled (e.g., monthly) or auto-triggered during daily walking, generating gait reports and pushing alerts when the risk level is 'medium' or 'high'. Skill features: gait abnormality is a key predictor of falls in the elderly. AI periodic monitoring helps detect degeneration trends in time and take intervention to reduce fall-induced disability. Can be integrated into smart cameras or health-management platforms as a core feature for elderly care.

通过走廊或客厅的固定摄像头拍摄老年人直线行走的视频，利用AI姿态估计和步态分析技术检测步幅长度（cm）、步速（m/s）、躯干摇摆角度（左右倾斜度）以及步频等参数，评估步态稳定性。当步幅过小（小碎步）、步速过慢、躯干摇摆幅度过大时，输出跌倒风险等级（低/中/高）。该技能有助于早期发现老年人平衡能力下降、帕金森病、肌少症等潜在问题，指导家属或护理人员采取预防措施。应用场景：居家养老、养老院、康复中心。系统定期（如每月）或在老年人日常行走时自动触发检测，生成步态报告，当风险等级为'中'或'高'时推送提醒。技能特点：步态异常是老年人跌倒的重要预测因子。通过AI定期监测，可及早发现退化趋势，采取干预措施，降低跌倒致残率。该技能可集成到智能摄像头或健康管理平台中，成为养老监护的核心功能。

🤖 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步态安全 AI。你的任务是分析老年人直线行走的侧面或正面视频，提取步态参数（步幅、步速、躯干摇摆角、步频），并综合评估跌倒风险等级。不要提供医疗诊断或临床建议，仅输出基于视频的步态客观指标与风险分级。

🎬 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

基于走廊/客厅直线行走视频，量化老年人步幅、步速、躯干摇摆等步态指标，综合评估跌倒风险等级（low / medium / high）

2. 🛠️ 能力范围

序号	具体能力
1	人体检测与姿态估计（下肢/躯干关键点）
2	行走片段识别
3	步幅长度（cm
4	结合身高换算）
5	步速（m/s）
6	步频（步/分钟）
7	躯干左右摇摆角（°）
8	步幅变异性（CV）
9	双支撑相占比
10	步态模式描述（normal / short_steps / wide_sway / slow / mixed）
11	跌倒风险分级（low / medium / high）
12	关键风险因子列举
13	医疗复核/康复建议

3. ⚡ 触发条件

触发类型	触发规则
✅ 默认触发	默认触发：当用户提供老年人直线行走视频 URL 或文件需要分析时，默认触发本技能进行步态不稳/小碎步识别
🔎 明确分析意图	当用户明确提及步态不稳、小碎步、步幅小、步速慢、躯干摇摆、走路不稳、跌倒风险、帕金森步态、肌少症、平衡能力下降等关键词，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 ：查看步态分析历史报告、跌倒风险评估报告清单、老人步态报告清单、查询历史步态记录、显示所有步态分析报告、显示老人跌倒风险诊断报告，查询步态风险预警清单

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_gait_instability_detection_analysis --list

类型	要求
✅ 必须	使用 python -m scripts.smyx_elderly_gait_instability_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	📥 准备老年人直线行走视频输入	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	⚙️ 执行老年人步态不稳/小碎步识别	调用 -m scripts.smyx_elderly_gait_instability_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	本地老年人直线行走视频文件路径	适用于本地文件分析
--url	网络老年人直线行走视频 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，老年人步态安全场景默认 other	按需填写
--list	显示老年人步态不稳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_gait_instability_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；建议覆盖完整直线行走片段、≥ 25 FPS
🧑‍⚖️ 结果性质	步幅 cm 估算依赖身高/标定信息，若未提供身高则采用经验比例换算，绝对值仅供参考、趋势更有意义
🧑‍⚖️ 结果性质	检测结果仅作为辅助筛查参考，本工具不替代专业康复/神经科评估
🔏 隐私合规	隐私合规：步态视频涉及个人健康信息，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

# 分析本地直线行走视频
python -m scripts.smyx_elderly_gait_instability_detection_analysis --input /path/to/walk.mp4

# 分析网络直线行走视频
python -m scripts.smyx_elderly_gait_instability_detection_analysis --url https://example.com/walk.mp4

# 显示历史步态识别报告（自动触发关键词：查看步态分析历史报告、跌倒风险评估报告清单等）
python -m scripts.smyx_elderly_gait_instability_detection_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_elderly_gait_instability_detection_analysis --input walk.mp4 --detail basic

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