Smart E-Bike Detection Skill | 电动车智能检测技能

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）

在执行电动车检测分析前，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、ev123、detect456 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（用于保存和查询电动车检测记录），并询问是否继续

• 标准流程:
  1. 准备视频/图片输入
     • 提供本地视频/图片文件路径或网络媒体 URL
     • 确保监控画面清晰覆盖禁行区域，视角正常
  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. 执行电动车检测分析
     • 调用 -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis 处理文件（必须在技能根目录下运行脚本）
     • 参数说明:
       • --input: 本地视频/图片文件路径（使用 multipart/form-data 方式上传）
       • --url: 网络媒体 URL 地址（API 服务自动下载）
       • --detection-type: 检测类型，可选值：video(视频流检测)/image(图片检测)，默认 video
       • --area-type: 禁行区域类型，可选值：parking-lot(停车场)/community(社区园区)/campus(校园单位)/road(禁行道路) /other，默认 other
       • --open-id: 当前管理区域/管理员的 open-id（必填，按上述流程获取）
       • --list: 显示电动车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）
       • --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
     • 接收结构化的电动车检测报告
     • 包含：监测区域信息、检测统计结果、电动车数量、违规等级、处理建议

资源索引

• 必要脚本：见 scripts/electric_vehicle_detection_analysis.py(用途：调用 API 进行电动车检测，本地文件使用 multipart/form-data 方式上传，网络 URL 由 API 服务自动下载)
• 配置文件：见 scripts/config.py(用途：配置 API 地址、默认参数和媒体格式限制，场景码已设置为 ELECTRIC_VEHICLE_DETECTION_ANALYSIS)
• 领域参考：见 references/api_doc.md(何时读取：需要了解 API 接口详细规范和错误码时)

注意事项

• 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁
• 格式支持：视频支持 mp4/avi/mov 格式，图片支持 jpg/png/jpeg 格式，最大 100MB
• 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
• 分析结果仅供安全管理参考，请结合人工复核确认违规事实
• 请遵守相关法律法规，保护个人隐私
• 禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本
• 传入的网路地址参数，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，从数据 json 中提取字段 reportImageUrl 作为超链接地址，使用 Markdown 表格格式输出，包含" 报告名称"、"检测类型"、"分析时间"、"违规数量"、"点击查看"五列，其中"报告名称"列使用电动车检测分析报告-{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	检测类型	分析时间	违规数量	点击查看
  电动车检测分析报告 -20260312172200001	视频检测	2026-03-12 17:22:00	3
  辆	🔗 查看报告

使用示例

# 分析社区园区监控视频（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id）
python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/community_video.mp4 --detection-type video --area-type community --open-id openclaw-control-ui

# 分析停车场监控图片（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id）
python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input /path/to/parking_image.jpg --detection-type image --area-type parking-lot --open-id openclaw-control-ui

# 分析网络监控视频（以下只是示例，禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id）
python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --url https://example.com/camera_monitor.mp4 --detection-type video --area-type campus --open-id openclaw-control-ui

# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史检测报告（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.electric_vehicle_detection_analysis --list --open-id openclaw-control-ui

# 输出精简报告
python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input monitor.mp4 --detection-type video --area-type community --open-id your-open-id --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.electric_vehicle_detection_analysis --input image.jpg --detection-type image --area-type community --open-id your-open-id --output result.json