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宠物检测技能

Detects cats, dogs, and birds appearing in the target area; supports video stream and image detection, suitable for home pet monitoring scenarios. | 宠物检测技能,检...
检测目标区域中的猫、狗和鸟;支持视频流和图像检测,适用于家庭宠物监控场景。
18072937735 18072937735 来源
未分类 clawhub v1.0.3 4 版本 99787.2 Key: 需要
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概述

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)
    • --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

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:

  • 数据保密处理
  • 系统基于 用户名/手机号 生成的标识仅作为用户关联信息,不保存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 your-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 your-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 your-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 your-open-id

# 输出精简报告
python -m scripts.pet_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.pet_detection_analysis --input video.mp4 --media-type video --open-id your-open-id --output result.json

版本历史

共 4 个版本

  • v1.0.3 当前
    2026-06-20 19:57 安全 安全
  • v1.0.2
    2026-05-21 13:34 安全 安全
  • v1.0.1
    2026-05-11 04:48 安全 安全
  • v1.0.0
    2026-05-08 00:03

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