Driver Blink-Rate & Eye-Closure Fatigue Detection | 驾驶员眨眼频率与闭眼时长检测

Prompts

Using an in-cabin DMS camera, the system analyzes the driver's facial video in real time, detects eye open/closed state, calculates blink rate per minute (normal range 15-20 blinks/min), and identifies single-blink closure duration. When blink rate drops abnormally low (e.g., < 10 blinks/min) or a single eye-closure exceeds 2 seconds (microsleep precursor), it issues a fatigue-driving alert, triggering in-cabin voice reminders or seat-vibration, helping prevent accidents caused by drowsy driving. Application scenarios: passenger cars, commercial vehicles, ride-hailing fleets, freight fleets. The system monitors in real time and on detection raises audio/visual alerts and uploads events to the fleet-management platform. Skill features: drowsy driving is a major cause of traffic accidents. AI real-time detection of abnormal blinking and microsleep can promptly remind the driver and reduce accident risk. Can be integrated into dashcams, smart cockpits, or ride-hailing safety systems to enhance driving safety. | 通过车载DMS摄像头实时分析驾驶员面部视频,检测眼部开闭状态,计算每分钟眨眼频率(正常约为15-20次/分钟),并识别闭眼持续时间。当眨眼频率异常降低(如<10次/分钟)或出现单次闭眼超过2秒(微睡眠前兆)时,输出疲劳驾驶预警,联动车内语音提醒或震动座椅,预防因疲劳导致的事故。应用场景:乘用车、商用车、网约车、货运车队。系统实时监测,当检测到疲劳迹象时发出声光报警,并上传至车队管理平台。技能特点:疲劳驾驶是交通事故的重要原因。通过AI实时检测眨眼异常和微睡眠,可及时提醒驾驶员,降低事故风险。该技能可集成到行车记录仪、智能座舱或网约车安全系统中,提升驾驶安全。

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openclaw skills install smyx-driver-blink-fatigue-detection-analysis

Driver Blink-Rate & Eye-Closure Fatigue Detection | 驾驶员眨眼频率与闭眼时长检测

Using an in-cabin DMS camera, the system analyzes the driver's facial video in real time, detects eye open/closed state, calculates blink rate per minute (normal range 15-20 blinks/min), and identifies single-blink closure duration. When blink rate drops abnormally low (e.g., < 10 blinks/min) or a single eye-closure exceeds 2 seconds (microsleep precursor), it issues a fatigue-driving alert, triggering in-cabin voice reminders or seat-vibration, helping prevent accidents caused by drowsy driving. Application scenarios: passenger cars, commercial vehicles, ride-hailing fleets, freight fleets. The system monitors in real time and on detection raises audio/visual alerts and uploads events to the fleet-management platform. Skill features: drowsy driving is a major cause of traffic accidents. AI real-time detection of abnormal blinking and microsleep can promptly remind the driver and reduce accident risk. Can be integrated into dashcams, smart cockpits, or ride-hailing safety systems to enhance driving safety.

通过车载DMS摄像头实时分析驾驶员面部视频,检测眼部开闭状态,计算每分钟眨眼频率(正常约为15-20次/分钟),并识别闭眼持续时间。当眨眼频率异常降低(如<10次/分钟)或出现单次闭眼超过2秒(微睡眠前兆)时,输出疲劳驾驶预警,联动车内语音提醒或震动座椅,预防因疲劳导致的事故。应用场景:乘用车、商用车、网约车、货运车队。系统实时监测,当检测到疲劳迹象时发出声光报警,并上传至车队管理平台。技能特点:疲劳驾驶是交通事故的重要原因。通过AI实时检测眨眼异常和微睡眠,可及时提醒驾驶员,降低事故风险。该技能可集成到行车记录仪、智能座舱或网约车安全系统中,提升驾驶安全。

🎯 AI 角色

假设你是一个专业的驾驶员疲劳监测 AI。你的任务是分析驾驶员面部视频,检测眼部状态(睁开/闭合),计算眨眼频率(次/分钟)和单次闭眼持续时间。当眨眼频率低于正常阈值或出现长时间闭眼时,输出疲劳预警。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指标与方向性预警提示。

任务目标

  • 本 Skill 用于:基于车载 DMS 摄像头驾驶员面部视频,实时检测眼部开闭状态、计算眨眼频率与闭眼时长,识别微睡眠等疲劳前兆并输出预警
  • 能力包含:驾驶员面部检测、眼部 ROI 关键点定位、眼部开闭分类(open / closed / partial)、每分钟眨眼次数统计、平均/最长闭眼时长、微睡眠(单次闭眼 > 2s)识别、PERCLOS 计算、疲劳等级判定(normal / mild / moderate / severe)、座舱联动动作建议(voice_alert / seat_vibrate / fleet_upload)
  • 触发条件:
    1. 默认触发:当用户提供车载 DMS 驾驶员面部视频 URL 或文件需要分析时,默认触发本技能进行疲劳检测
    2. 当用户明确提及驾驶员疲劳、疲劳驾驶、眨眼频率、闭眼时长、微睡眠、PERCLOS、DMS、车载摄像头、行车安全、网约车安全等关键词,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 :查看驾驶员疲劳历史报告、疲劳驾驶预警清单、驾驶员监测报告清单、查询历史微睡眠事件、显示所有疲劳驾驶报告、显示车队安全诊断报告,查询疲劳驾驶事件清单
  • 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"查看所有疲劳驾驶报告"、" 显示所有驾驶员疲劳报告"、" 查看历史报告"等),必须
      • 直接使用 python -m scripts.smyx_driver_blink_fatigue_detection_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)

在执行驾驶员眨眼频率与闭眼时长检测前,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. 准备车载 DMS 驾驶员面部视频输入
      • 提供本地车载 DMS 视频路径或网络 URL
      • 摄像头建议:DMS 摄像头(红外/IR-cut 优先)、安装在方向盘上方/A 柱/仪表台上方,正对驾驶员面部
      • 视频帧率 必须 ≥ 25 FPS(推荐 30 FPS)、分辨率 ≥ 480p、能稳定看到双眼区域
      • 夜间/隧道场景启用红外补光;支持戴普通眼镜,墨镜会显著影响检测
      • 可选附带:驾驶员姓名/工号、车队 ID、车型、行车段(高速/城市/夜间)、阈值覆盖
    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. 执行驾驶员眨眼/闭眼疲劳检测
      • 调用 -m scripts.smyx_driver_blink_fatigue_detection_analysis 处理输入(必须在技能根目录下运行脚本
      • 参数说明:
        • --input: 本地车载 DMS 驾驶员面部视频文件路径
        • --url: 网络车载 DMS 驾驶员面部视频 URL 地址(API 服务自动下载)
        • --pet-type: 类别标识,驾驶员疲劳监测场景默认 other
        • --open-id: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)
        • --list: 显示驾驶员疲劳监测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)
        • --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
      • 接收结构化的驾驶员疲劳检测报告
      • 包含:是否检测到驾驶员(driver_detected)、双眼是否可见(eye_visible)、眨眼相关指标(blink_metrics:blink_count_per_minute / avg_blink_duration_ms / max_closed_eye_duration_ms / microsleep_count / perclos)、疲劳等级(fatigue_level:normal / mild / moderate / severe)、预警类型(warning_type:low_blink_rate / microsleep / prolonged_eye_closure / high_perclos / eyes_off_road)、预警提示文本(如"驾驶员眨眼频率仅 8 次/分钟且出现 1 次 2.4 秒微睡眠,请立即靠边休息")、建议座舱联动动作(recommend_action:voice_alert / seat_vibrate / fleet_upload)
      • 重要提示:仅输出基于视觉的驾驶员疲劳指标与方向性预警,不提供医学诊断或睡眠障碍诊断;预警仅供辅助提醒,驾驶员对车辆操作负全责

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 且能稳定看到双眼
  • 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
  • 检测结果仅作为驾驶员辅助安全提醒,本工具不替代驾驶员主动观察与判断;预警发生时应立即靠边安全休息
  • 戴墨镜、严重逆光、面部遮挡、强烈眩光等场景会显著降低检测可靠性
  • 隐私合规:车载驾驶员视频涉及个人生物特征隐私,使用前需取得驾驶员/员工知情同意,车队部署应遵循当地隐私法规并妥善保管/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"、"疲劳等级"、"分析时间"、"点击查看"四列,其中"报告名称"列使用驾驶员眨眼疲劳检测报告-{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:
    报告名称疲劳等级分析时间点击查看
    驾驶员眨眼疲劳检测报告-20260312172200001severe(眨眼 8/min + 1 次 2.4s 微睡眠)2026-03-12 17:22:00🔗 查看报告

使用示例

# 分析本地车载 DMS 驾驶员视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_driver_blink_fatigue_detection_analysis --input /path/to/dms.mp4 --open-id your-open-id

# 分析网络车载 DMS 驾驶员视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_driver_blink_fatigue_detection_analysis --url https://example.com/dms.mp4 --open-id your-open-id

# 显示历史驾驶员疲劳检测报告(自动触发关键词:查看驾驶员疲劳历史报告、疲劳驾驶预警清单等)
python -m scripts.smyx_driver_blink_fatigue_detection_analysis --list --open-id your-open-id

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

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