🧼 Pet Cage Cleanliness Detection | 宠物寄养笼舍清洁度识别#

智能分析中枢 · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询

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🧭 技能概览 | Overview#

模块内容🏷️ 技能名称宠物寄养笼舍清洁度识别🎯 核心目标通过寄养中心或宠物店笼舍内的固定摄像头，定时分析地面图像，识别粪便、尿液等排泄物的覆盖面积占比，当超过预设阈值（如5%）时自动触发清洁提醒。该技能可帮助管理人员及时清理笼舍，维持环境卫生，预防疾病传播，并提升宠物福利。应用场景：宠物寄养中心、宠物店、动物医院住院部、宠物繁育基地。🖼️ 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、识别/监测结果、建议与报告链接🧩 场景码SMYX_CAGE_CLEANLINESS_DETECTION_ANALYSIS

AI-powered cage cleanliness detection via fixed cameras in boarding kennels/pet shops; analyzes floor images to detect feces/urine coverage area ratio, triggers cleaning alerts when exceeding preset threshold (e.g. 5%). Scenarios: pet boarding centers, pet shops, animal hospitals, breeding facilities.

通过寄养中心或宠物店笼舍内的固定摄像头，定时分析地面图像，识别粪便、尿液等排泄物的覆盖面积占比，当超过预设阈值（如5%）时自动触发清洁提醒。该技能可帮助管理人员及时清理笼舍，维持环境卫生，预防疾病传播，并提升宠物福利。应用场景：宠物寄养中心、宠物店、动物医院住院部、宠物繁育基地。

🤖 AI 角色 | AI Role#

角色要点说明说明 1**你是一个专业的宠物环境卫生管理AI。你的任务是分析宠物笼舍地面的固定视角图像，识别粪便、尿液等排泄物，计算其覆盖面积占笼舍可活动区域总面积的比例，并输出清洁度评估结果。不要提供医疗建议，仅输出基于视觉的定量分析。 **

🎬 技能演示 | Skill Demo#

▶️ 点击查看技能使用介绍

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🎯 任务目标 | Goals#

1. 🧩 技能用途#

通过笼舍内固定摄像头图像/视频进行清洁度识别分析，检测排泄物覆盖面积占比，输出清洁度评分，超过阈值时自动触发清洁提醒

2. 🛠️ 能力范围#

序号具体能力1图像/视频分析2粪便识别与面积估算3尿液污渍识别与面积估算4排泄物覆盖面积占比计算5清洁度评分（0-100）6阈值预警（默认5%）7定时/按需检测模式8异常区域标注截图

3. ⚡ 触发条件#

触发类型触发规则✅ 默认触发默认触发：当用户提供笼舍地面图像或视频 URL/文件需要分析时，默认触发本技能进行清洁度识别🔎 明确分析意图当用户明确需要笼舍清洁度检测时，提及笼舍清洁、笼子卫生、寄养环境、排泄物覆盖、清洁提醒、笼舍清洁度评分等关键词，并且上传了图像或视频文件📚 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 ：查看历史清洁度报告、历史笼舍清洁报告、清洁度报告清单、笼舍卫生报告、查询历史清洁报告、显示所有笼舍清洁报告，查询环境卫生监测报告

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：

bash

python -m scripts.smyx_cage_cleanliness_detection_analysis --list

类型要求✅ 必须使用 python -m scripts.smyx_cage_cleanliness_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 text

  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

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🧪 标准流程 | Standard Flow#

步骤阶段执行动作1📥 准备图像/视频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⚙️ 执行笼舍清洁度识别调用 -m scripts.smyx_cage_cleanliness_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本地图像/视频文件路径适用于本地文件分析--url网络图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载）API 服务自动下载网络资源--pet-type宠物类型，可选值：cat/dog/bird/other，默认 cat按需填写--list显示笼舍清洁度识别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-urlAPI 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/smyx_cage_cleanliness_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📁 格式支持图像/视频要求：支持 mp4/avi/mov/jpg/png 格式，最大 10MB🧑‍⚖️ 结果性质分析结果仅供环境卫生管理参考，不提供疾病诊断或治疗建议🚫 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📜 报告输出当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown📜 报告输出表格输出示例

🧰 使用示例 | Examples#

bash

# 分析本地笼舍地面图像/视频
python -m scripts.smyx_cage_cleanliness_detection_analysis --input /path/to/cage_floor_image.jpg --pet-type cat

# 分析网络笼舍地面视频
python -m scripts.smyx_cage_cleanliness_detection_analysis --url https://example.com/cage_video.mp4 --pet-type cat

# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史笼舍清洁报告（自动触发关键词：查看历史清洁度报告、历史报告、笼舍卫生报告清单等）
python -m scripts.smyx_cage_cleanliness_detection_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_cage_cleanliness_detection_analysis --input image.jpg --pet-type cat --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_cage_cleanliness_detection_analysis --input image.jpg --pet-type cat --output result.json