Basic Object Detection Skill | 基础目标检测技能

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检测目标区域内出现的人、车辆、非机动车、宠物和包裹。支持视频流和图像检测，适用于通用场景。

🎯 Basic Object Detection Skill | 基础目标检测技能

功能概述

🎯 Basic Object Detection Skill | 基础目标检测技能是一项面向实际任务的技能，主要用于智能健康/识别分析中枢 · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询；🧭 技能概览 | Overview；

核心要点

🏷️ 技能名称；
基础目标检测技能；
🎯 核心目标；

使用与执行

基础目标检测技能，检测出目标区域内出现的人、车、非机动车、宠物、包裹，支持视频流和图片检测，适用于通用安防监控场景；🖼️ 输入类型；图片、视频。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

结果检查与注意事项

从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。

🎯 Basic Object Detection Skill | 基础目标检测技能

智能健康/识别分析中枢 · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询

🧭 技能概览 | Overview

模块	内容
🏷️ 技能名称	基础目标检测技能
🎯 核心目标	基础目标检测技能，检测出目标区域内出现的人、车、非机动车、宠物、包裹，支持视频流和图片检测，适用于通用安防监控场景
🖼️ 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、风险/识别结果、建议与报告链接
🧩 场景码	`BASIC_OBJECT_DETECTION`

This capability performs real-time detection on target regions within video streams or images, precisely identifying key objects such as personnel, vehicles, non-motorized vehicles, pets, and packages. Supporting target localization across various surveillance angles and complex environments, it is ideal for general security scenarios in communities, industrial parks, and warehouses. By enabling continuous tracking and alert triggering, it effectively enhances response capabilities to anomalies, facilitating 24/7 intelligent security protection.

本技能可对视频流或图片中的目标区域进行实时检测，精准识别出现的人员、车辆、非机动车、宠物及包裹等关键目标。支持多种监控视角与复杂环境下的目标定位，适用于社区、园区、仓库等通用安防监控场景。通过持续跟踪与告警触发，有效提升异常事件的响应能力，助力实现全天候智能化安全防护。

🎬 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

通过视频/图片对目标区域进行基础目标检测，识别常见目标类别，输出结构化的目标检测报告

2. 🛠️ 能力范围

序号	具体能力
1	目标分类定位
2	目标数量统计
3	存在性检测

3. ⚡ 触发条件

触发类型	触发规则
✅ 默认触发	默认触发：当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要进行通用目标检测时，默认触发本技能
🔎 明确分析意图	当用户明确需要进行目标检测，提及目标检测、物体检测、人员车辆识别等关键词，并且上传了视频或图片
📚 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：查看历史检测报告、目标检测报告清单、检测报告列表、查询历史报告、显示所有检测报告、目标检测历史记录，查询基础目标检测分析报告

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：

python -m scripts.basic_object_detection_analysis --list

类型	要求
✅ 必须	使用 `python -m scripts.basic_object_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
```
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	📥 准备媒体输入	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	⚙️ 执行基础目标检测	调用 `-m scripts.basic_object_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`	本地视频/图片文件路径	适用于本地文件分析
`--url`	网络视频/图片 URL 地址（API 服务自动下载）	API 服务自动下载网络资源
`--media-type`	媒体类型，可选值：video/image，默认 video	按需填写
`--confidence-threshold`	置信度阈值，低于该分值不输出，默认 0.5	按需填写
`--list`	显示基础目标检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）	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/basic_object_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	支持格式：视频支持 mp4/avi/mov 格式，图片支持 jpg/png/jpeg 格式，最大 10MB
🧑‍⚖️ 结果性质	分析结果仅供安防管理参考，具体处置请按单位相关规定执行
🚫 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
📁 格式支持	当显示历史检测报告清单的时候，从数据 json 中提取字段作为超链接地址，使用 Markdown 表格格式输出，包含"
📜 报告输出	表格输出示例

🧰 使用示例 | Examples

# 检测本地监控视频
python -m scripts.basic_object_detection_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video

# 检测现场图片，调整置信度阈值
python -m scripts.basic_object_detection_analysis --input /path/to/scene.jpg --media-type image --confidence-threshold 0.6

# 检测网络监控视频
python -m scripts.basic_object_detection_analysis --url https://example.com/monitor.mp4 --media-type video

# 显示历史检测报告/显示检测报告清单列表/显示历史目标检测报告（自动触发关键词：查看历史检测报告、历史报告、检测报告清单等）
python -m scripts.basic_object_detection_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.basic_object_detection_analysis --input video.mp4 --media-type video --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.basic_object_detection_analysis --input video.mp4 --media-type video --output result.json

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