Detects people, vehicles, non-motorized vehicles, pets, and parcels appearing in the target area. Supports video stream and image detection, suitable for general security surveillance scenarios. | 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
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。
本技能明确约定:
memory/YYYY-MM-DD.md、MEMORY.md 等本地文件python -m scripts.basic_object_detection_analysis --list --open-id 参数调用
API
查询云端的历史报告数据requests>=2.28.0
在执行基础目标检测前,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:
-m scripts.basic_object_detection_analysis 处理素材(必须在技能根目录下运行脚本)--input: 本地视频/图片文件路径(使用 multipart/form-data 方式上传)--url: 网络视频/图片 URL 地址(API 服务自动下载)--media-type: 媒体类型,可选值:video/image,默认 video--confidence-threshold: 置信度阈值,低于该分值不输出,默认 0.5--open-id: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)--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)--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)基础目标检测报告-{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。| 报告名称 | 检测时间 | 目标总数 | 点击查看 |
|---|---|---|---|
| 基础目标检测报告-20260312172200001 | 2026-03-12 17:22:00 | 5 | 🔗 查看报告 |
# 检测本地监控视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.basic_object_detection_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video --open-id openclaw-control-ui
# 检测现场图片,调整置信度阈值(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.basic_object_detection_analysis --input /path/to/scene.jpg --media-type image --confidence-threshold 0.6 --open-id openclaw-control-ui
# 检测网络监控视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.basic_object_detection_analysis --url https://example.com/monitor.mp4 --media-type video --open-id openclaw-control-ui
# 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 --open-id openclaw-control-ui
# 输出精简报告
python -m scripts.basic_object_detection_analysis --input video.mp4 --media-type video --open-id your-open-id --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.basic_object_detection_analysis --input video.mp4 --media-type video --open-id your-open-id --output result.json