核心用法
Fire Smoke Detection Analysis 是一款基于计算机视觉的火灾早期预警技能，通过分析视频流或静态图像中的火焰颜色、动态轮廓及烟雾扩散特征，实现智能火情识别。用户可通过本地文件（mp4/avi/mov/jpg/png/jpeg，最大100MB）或公网URL上传媒体素材，系统支持0.1-0.9可调灵敏度以适配不同场景需求。
典型使用场景：
- 安防监控：楼宇/园区实时视频流监测
- 森林防火：无人机航拍或固定摄像头覆盖林区
- 工业安全：化工园区、仓储物流高风险区域预警
- 历史追溯：通过
--list参数查询云端历史检测报告
强制安全流程： 执行前必须通过四级优先级获取有效open-id（配置文件→公共目录→用户输入→强制暂停），严禁假设或自动生成标识。
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显著优点
1. 抗干扰能力强：有效区分真实火情与眩光、蒸汽等干扰源，降低误报率
2. 部署灵活：同时支持本地文件上传（multipart/form-data）和网络URL自动下载
3. 响应闭环：检测到异常后联动声光告警与平台推送，支持应急人员即时响应
4. 可追溯管理：所有检测报告云端存储，支持按日期范围筛选的历史报告查询
5. 输出格式多样：basic/standard/json三档详细程度，满足不同系统集成需求
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潜在缺点与局限性
- 依赖网络：API服务自动下载URL资源，离线环境无法使用网络视频检测
- 文件大小限制：100MB上限对大时长高清监控视频可能需要预处理切片
- API密钥可选但建议配置：未配置时可能受限于服务调用频率
- 单一功能边界：仅作火灾预警辅助，确认火情仍需人工复核与应急预案执行
- open-id强制依赖：流程控制严格，配置缺失时必须用户交互暂停，自动化场景可能受阻
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适合人群
| 角色 | 典型场景 |
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| 安防运维人员 | 园区/楼宇视频监控中心实时轮巡 |
| 森林防火员 | 林区卡口、瞭望塔、无人机巡检视频分析 |
| 工业安全工程师 | 化工厂、油库、物流仓储高风险区域监测 |
| 应急管理人员 | 事后追溯：查询历史报告辅助事故调查 |
| 系统集成商 | 将火灾预警能力嵌入现有安防平台 |
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常规风险
| 风险类型 | 说明 | 缓解建议 |
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| 漏报风险 | 极端早期微弱火情可能低于检测阈值 | 结合灵敏度调优与多点位布控 |
| 误报风险 | 特殊光线/蒸汽/扬尘可能被误判 | 现场调试验证后投入生产环境 |
| 数据隐私 | 监控视频含敏感区域信息 | 确保API服务端合规，URL使用HTTPS |
| 服务依赖 | 云端API故障导致检测中断 | 关键场景保留传统烟感作为备份 |
| 身份冒用 | open-id管理不当导致报告混淆 | 严格执行四级获取流程，禁止默认值 |
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技术约束摘要
- 运行位置：必须在技能根目录执行脚本
- 记忆隔离：绝对禁止读取本地
memory/文件或LanceDB长期记忆，历史数据强制云端获取 - 脚本限制：禁止临时生成脚本，仅允许使用技能内置
fire_smoke_detection_analysis.py