Pet Detection Skill | 宠物检测技能

Tailored specifically for home pet monitoring scenarios, this feature is equipped with a high-sensitivity multi-species

recognition algorithm capable of precisely locking onto and distinguishing cats, dogs, and birds within the target area.

The system boasts robust adaptability across all scenarios, perfectly supporting both real-time video stream analysis

and static image detection. Whether monitoring dynamic daily activities or capturing static moments, it delivers

millisecond-level response times and high-precision identification. This technology breaks through the limitations of

single-species recognition, providing a comprehensive and flexible intelligent monitoring solution for multi-pet

households, ensuring that every movement of your pets within the home environment is accurately recorded and perceived.

本功能专为家庭宠物监控场景量身打造，搭载了高灵敏度的多物种识别算法，能够精准锁定并区分目标区域内的猫、狗及鸟类。系统具备强大的全场景适配能力，完美兼容实时视频流分析与静态图片检测，无论是动态的日常活动看护还是静态的画面捕捉，均能实现毫秒级响应与高精度判定。这一技术打破了单一物种识别的局限，为多宠家庭提供了全面、灵活的智能监测方案，确保宠物在家庭环境中的每一次活动都能被精准记录与感知。

任务目标

• 本 Skill 用于：通过视频/图片对目标区域进行宠物检测，识别猫、狗、鸟等常见宠物，输出结构化的宠物检测报告
• 能力包含：宠物分类定位、宠物数量统计、存在性检测
• 支持检测目标：猫、狗、鸟
• 触发条件:

1. 默认触发：当用户提供监控视频/图片 URL 或文件需要进行宠物检测时，默认触发本技能
2. 当用户明确需要进行宠物检测，提及宠物检测、猫咪检测、狗狗检测等关键词，并且上传了视频或图片
3. 当用户提及以下关键词时，自动触发历史报告查询功能

：查看历史检测报告、宠物检测报告清单、检测报告列表、查询历史报告、显示所有检测报告、宠物检测历史记录，查询宠物检测分析报告

• 自动行为：

1. 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
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"查看所有检测报告"、"

显示所有宠物检测报告"、"查看历史报告"等），必须：

• 直接使用 python -m scripts.pet_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）

在执行宠物检测前，必须按以下优先级顺序获取 open-id：

第 1 步：检查用户是否在消息中明确提供了 open-id
        ↓ (未提供)
第 2 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、petdetect123 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

• 标准流程:

1. 准备媒体输入
• 提供监控视频文件路径、网络视频 URL 或现场图片
• 确保监控画面完整覆盖监测区域，画面稳定
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. 执行宠物检测
• 调用 -m scripts.pet_detection_analysis 处理素材（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
• --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, 再通过 SHA-256 算法生成唯一标识传入）
• --list: 显示宠物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
• 接收结构化的宠物检测报告
• 包含：检测基本信息、各类宠物数量统计

资源索引

• 必要脚本：见 scripts/pet_detection_analysis.py(用途：调用 API 进行宠物检测，本地文件上传，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)
• 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
• 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
• 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
• 分析结果仅供家庭宠物监控参考，具体处置请结合实际情况
• 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
• 当显示历史检测报告清单的时候，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"、"检测时间"、"宠物总数"、"点击查看"四列，其中"报告名称"列使用宠物检测分析报告-{记录id}形式拼接, "点击查看"列使用

🔗 查看报告

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 | 检测时间 | 宠物总数 | 点击查看 |

|----------|----------|----------|----------|

| 宠物检测分析报告-20260312172200001 | 2026-03-12 17:22:00 | 2 | 🔗 查看报告 |

📝 隐私与数据安全声明

本技能在处理用户上传的视频时，严格遵守数据安全规范：

• 数据脱敏处理：
• 系统基于用户名/手机号生成的 SHA-256 标识仅作为匿名化脱敏处理后的用户关联信息，**不包含任何可直接识别个人身份的明文信息

**。

• 安全传输：
• 所有数据（包括视频文件及关联标识）均通过 HTTPS/TLS 加密通道 发送至云端 API 进行分析，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。
• 数据留存策略：
• 云端服务器遵循“最小必要原则”，分析任务完成后即刻删除原始视频数据，不进行持久化存储，确保用户隐私数据不被留存或滥用。

使用示例

# 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.pet_detection_analysis --input /path/to/monitor.mp4 --media-type video --open-id {SHA-256 算法生成新 open-id}

# 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.pet_detection_analysis --input /path/to/room.jpg --media-type image --confidence-threshold 0.6 --open-id {SHA-256 算法生成新 open-id}

# 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.pet_detection_analysis --url https://example.com/monitor.mp4 --media-type video --open-id {SHA-256 算法生成新 open-id}

# 显示历史检测报告/显示检测报告清单列表/显示历史宠物检测报告（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.pet_detection_analysis --list --open-id {SHA-256 算法生成新 open-id}

# 输出精简报告
python -m scripts.pet_detection_analysis --input video.mp4 --media-type video --open-id {SHA-256 算法生成新 open-id} --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.pet_detection_analysis --input video.mp4 --media-type video --open-id {SHA-256 算法生成新 open-id} --output result.json