Elderly Bed-Exit & Wandering Monitor | 老人离床徘徊监测技能

Utilizing infrared or low-light cameras, this capability monitors the nighttime activity of the elderly in real-time, precisely identifying abnormal behaviors such as bed exiting, prolonged wandering, or extended periods of immobility. Based on human skeletal tracking and behavioral temporal analysis, the system automatically assesses risk levels without disturbing the senior's rest. When it detects scenarios like failure to return to bed for an extended period, persistent aimless wandering, or stillness exceeding a set threshold, it immediately issues tiered alerts to caregivers or family members. Ideal for night-time safety monitoring in nursing homes and for seniors living alone, it effectively reduces the risks of falls and sudden medical emergencies.

本技能通过红外或低照度摄像头实时监测夜间老人的活动状态，精准识别起床离床、长时间徘徊、长时间静止不动等异常行为。系统基于人体骨骼点追踪与行为时序分析，能在不打扰老人休息的前提下自动判断风险等级。当检测到离床后长时间未归、持续无意义徘徊或静止超过设定阈值时，立即向照护人员或家属发出分级预警，适用于养老院、独居老人家庭等夜间安全监测场景，有效降低跌倒、突发疾病等意外风险。

⚠️ 强制记忆规则（最高优先级）

本技能明确约定：

• 绝对禁止读取任何本地记忆文件：包括但不限于 memory/YYYY-MM-DD.md、MEMORY.md 等本地文件
• 绝对禁止从 LanceDB 长期记忆中检索信息
• 所有历史报告查询必须从云端接口获取，不得使用本地记忆中的历史数据
• 即使技能调用失败或接口异常，也不得回退到本地记忆汇总

任务目标

• 本 Skill 用于：通过夜间监控视频分析，识别老人异常行为：夜间起床离床、长时间徘徊、长时间静止不动
• 能力包含：离床检测、徘徊行为识别、异常时长统计、异常行为报警
• 适用场景：养老院老人夜间安全监测、独居老人起夜异常行为监测、护理院安全看护
• 报警逻辑：
  • 夜间正常起夜一般短时间如厕后返回床上休息，不报警
  • 离床后长时间徘徊/长时间静止不起 → 触发预警
  • 长时间卧床不起 → 也触发提醒
• 触发条件:
  1. 默认触发：当用户提供夜间监控视频需要检测老人离床徘徊异常行为时，默认触发本技能
  2. 当用户明确需要离床监测、徘徊监测时，提及老人离床、夜间徘徊、起床监测、异常行为监测等关键词，并且上传了监控视频
  3. 当用户提及以下关键词时，自动触发历史报告查询功能 ：查看历史监测报告、离床监测报告清单、监测报告列表、查询历史监测报告、显示所有监测报告、离床行为分析报告，查询老人离床徘徊监测分析报告
• 自动行为：
  1. 如果用户上传了附件或者视频文件，则自动保存到技能目录下 attachments
  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"查看所有监测报告"、"显示所有夜间监测"、" 查看历史报告"等），必须：
     • 直接使用 python -m scripts.elderly_bed_exit_wandering_monitoring_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
  

监测要求（获得准确结果的前提）

为了获得准确的异常行为识别，请确保：

1. 摄像头固定位置，覆盖床位和主要活动区域
2. 夜间红外/夜视模式 正常可见人形，保证清晰度满足识别
3. 床位区域清晰可见，能够判断老人是否在床

操作步骤

🔒 open-id 获取流程控制（强制执行，防止遗漏）

在执行老人离床徘徊监测分析前，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：