High-Risk Behavior Identification & Analysis Tool | 高风险行为识别分析工具

任务目标

本 Skill 用于：通过视频或图片分析识别高风险行为和健康风险，及时发出预警
能力包含：跌倒识别、异常行为检测、心梗脑梗前兆识别、健康风险评估、实时预警
触发条件：仅当用户明确提及"风险分析"、"跌倒"、"跌倒检测"、"行为识别"、"安全监测"、"老人看护"、"风险识别"、"高危风险识别" 时才触发本技能。默认情况下，视频/URL分析应该触发中医面诊分析（face_analysis）技能，不触发本技能(**除非最近一次执行了风险分析或者提及风险分析 **)。
支持输入：本地视频/图片文件、网络视频/图片URL、实时流地址

前置准备

依赖说明：scripts脚本所需的依赖包及版本

requests>=2.28.0
opencv-python>=4.5.5
numpy>=1.21.0
pillow>=9.0.0

操作步骤

🔒 open-id 获取流程控制（强制执行，防止遗漏）

在执行风险分析前，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. 准备输入源
  - 支持本地视频/图片路径、网络URL、RTSP实时流地址
  - 确保视频/图片清晰，覆盖需要监测的区域
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. 执行风险分析
  - 调用 -m scripts.risk_analysis 处理输入源
  - 参数说明:
    - --input: 本地文件路径（与--url二选一）
    - --url: 网络URL或实时流地址（与--input二选一）
    - --open-id: 当前用户的 open-id（必填，按上述流程获取）
    - --list: 列出该 open-id 的历史风险分析报告（与--input/--url互斥）
    - --page-num: 分页页码，配合--list使用（默认 1）
    - --page-size: 分页大小，配合--list使用（默认 30）
    - --api-key: API访问密钥（可选）
    - --api-url: API服务地址（可选，使用默认值）
    - --mode: 分析模式（all/fall/health/behavior，默认all）
    - --threshold: 预警阈值（0.1-1.0，默认0.8）
    - --output: 结果输出文件路径（可选）
    - --alert: 是否开启自动预警（true/false，默认false）
4. 获取分析结果
  - 结构化的风险分析报告
  - 包含：风险类型、置信度、发生时间、位置信息、预警等级、处理建议
  - 高风险事件自动触发预警通知

资源索引

必要脚本: scripts/risk_analysis.py（调用API进行风险分析，支持多种输入源）
配置文件: scripts/config.py（配置API地址、默认参数、预警阈值）
领域参考: references/risk_categories.md（风险分类标准和预警等级说明）

注意事项

仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁
支持格式：mp4/avi/mov/jpg/png/rtsp/http/https
最大支持视频大小：200MB
分析结果仅供参考，不能替代专业安防和医疗诊断
高风险事件会自动记录到日志目录
实时流分析支持持续监测，检测到风险立即触发预警

使用示例

# 分析本地视频文件
python -m scripts.risk_analysis --input /path/to/video.mp4 --open-id your-open-id

# 分析网络视频URL
python -m scripts.risk_analysis --url https://example.com/video.mp4 --open-id your-open-id

# 跌倒识别模式（只检测跌倒事件）
python -m scripts.risk_analysis --input video.mp4 --open-id your-open-id --mode fall

# 实时流监测（RTSP摄像头）
python -m scripts.risk_analysis --url rtsp://camera_ip:554/stream --open-id your-open-id --alert true

# 自定义预警阈值
python -m scripts.risk_analysis --input video.mp4 --open-id your-open-id --threshold 0.7

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

# 📋 列出指定用户的历史风险分析报告
python -m scripts.risk_analysis --list --open-id your-open-id

# 列出指定用户的历史报告，自定义分页
python -m scripts.risk_analysis --list --open-id your-open-id --page-num 2 --page-size 20

风险类型说明

跌倒风险（fall）：识别人员跌倒事件，置信度>0.8触发高等级预警
健康风险（health）：识别心梗/脑梗前兆、突发疾病症状等
异常行为（behavior）：识别剧烈运动、长时间静止、闯入等异常行为
综合模式（all）：同时检测所有类型风险

预警等级

高风险（红色）：置信度>0.9，立即触发报警
中风险（黄色）：置信度0.7-0.9，记录并关注
低风险（蓝色）：置信度0.5-0.7，仅记录日志