Skill: doynkdeveloper/dahua-cloud-open-device-image-analysis (version 1.0.5)

--- name: dahua-cloud-open-device-image-analysis description: 基于大华云开发者平台的 IoT 设备图像分析技能。支持对 Dahua IoT 设备进行抓拍，并调用大模型进行图片分析。可识别监控画面中的人、车辆、物体等，支持安全帽、口罩、烟雾、火焰等检测及摔倒、入侵等行为识别。适用于设备图像分析、安全生产、异常看护、连锁巡检、企业安全管理等场景。 metadata: {"openclaw":{"requires":{"env":["DAHUA_CLOUD_PRODUCT_ID","DAHUA_CLOUD_AK","DAHUA_CLOUD_SK"]},"primaryEnv":"DAHUA_CLOUD_SK","install":[{"id":"requests","kind":"python","package":"requests","label":"Install Python requests"}]}} tags: - 大华云 - 图像分析 - 安防监控 - 设备抓拍 - 图片分析 - device-image-analysis - dahua-iot - dahua-cloud-open - AI 图片分析 paths: - captured_images/ --- # Dahua AI Device Image Analysis 调用大华云平台大模型进行图像分析。**完整的抓图→AI 分析流程！** ## 完整功能 本技能提供**端到端的大华云图像分析服务**: - ✅ **设备抓拍** - 实时拍摄监控摄像头画面 - ✅ **本地保存** - 抓拍图片自动下载到本地 - ✅ **AI 分析** - 调用大华云大型模型进行智能分析 - ✅ **零冗余配置** - 仅需 Cloud 凭证（ProductId、AK、SK）即可，无多余参数 - ✅ **图形界面支持** - Windows GUI 方式设置环境变量 --- ## 配置凭证 **需要设置 Cloud 凭证**（ProductId、AK、SK）！ ### 方式 1: 图形界面设置 (Windows GUI) **最适合初学者和不想用命令行的用户！** #### 步骤 1: 打开系统设置 1. 按下 `Win + R` 键，输入 `sysdm.cpl` 并回车 2. 或者右键点击"此电脑" → "属性" → "高级系统设置" #### 步骤 2: 进入环境变量设置 1. 在弹出的"系统属性"窗口中，切换到 **"高级"** 选项卡 2. 点击底部的 **"环境变量(N)..."** 按钮 #### 步骤 3: 创建用户环境变量 在 **"当前用户的变量(U)"** 区域（窗口上半部分），点击 **"新建(W)..."**： | 变量名 | 变量值 | 说明 | |--------|--------|------| | `DAHUA_CLOUD_PRODUCT_ID` | 你的 AppID | 应用 ID | | `DAHUA_CLOUD_AK` | 你的 AccessKey | 访问密钥 | | `DAHUA_CLOUD_SK` | 你的 SecretKey | 保密密钥 | **示例**: ``` 变量名：DAHUA_CLOUD_PRODUCT_ID 变量值：138XXXX731 变量名：DAHUA_CLOUD_AK 变量值：196XXXXXXXXXXXXX808 变量名：DAHUA_CLOUD_SK 变量值：naumXXXXXXXXXXXXXXXXyHxh ``` #### 步骤 4: 确认并保存 1. 每个变量都点击 **"确定"** 保存 2. 关闭所有窗口 3. **重要**: 重新打开命令行窗口才能生效 #### 快速截图指引 如果需要更详细的图文教程，请参考以下操作要点: - 确保在"用户变量"区域添加，而非"系统变量" - 变量名必须完全一致（区分大小写） - 变量值不要有多余空格 - 添加完成后需要重启终端 --- ### 方式 2: 命令行快速设置 **适合熟悉命令行的用户！** **Windows PowerShell (推荐 - 用户级别):** ```powershell [Environment]::SetEnvironmentVariable("DAHUA_CLOUD_PRODUCT_ID", "your_app_id", "User") [Environment]::SetEnvironmentVariable("DAHUA_CLOUD_AK", "your_access_key", "User") [Environment]::SetEnvironmentVariable("DAHUA_CLOUD_SK", "your_secret_key", "User") ``` **Linux/Mac (当前会话临时):** ```bash export DAHUA_CLOUD_PRODUCT_ID='your_app_id' export DAHUA_CLOUD_AK='your_access_key' export DAHUA_CLOUD_SK='your_secret_key' ``` **⚠️ 安全建议**: 避免将凭证写入 `~/.bashrc`、`~/.zshrc` 等启动文件进行长期存储，以防凭证泄露。建议优先使用 Windows 用户环境变量或临时的当前会话导出方式。 --- ### 方式 3: 命令行临时设置 **适合快速测试！** **Windows PowerShell (临时):** ```powershell $env:DAHUA_CLOUD_PRODUCT_ID='your_app_id' $env:DAHUA_CLOUD_AK='your_access_key' $env:DAHUA_CLOUD_SK='your_secret_key' ``` **注意**: 仅在当前窗口有效，关闭后失效 --- ### 验证环境变量是否生效 **Linux/Mac:** ```bash echo $DAHUA_CLOUD_PRODUCT_ID echo $DAHUA_CLOUD_AK # 注意：不要打印 SK，避免泄露 ``` **Windows PowerShell:** ```powershell $env:DAHUA_CLOUD_PRODUCT_ID $env:DAHUA_CLOUD_AK ``` --- ## 快速开始 ### 基本使用 ```bash python device_image_analysis.py \ --device-sn BA5918431 \ --prompt "请判断这张图片中是否有人" ``` ### 完整示例 ```bash # 抓拍并调用 AI 分析（仅需要 Cloud 凭证） python device_image_analysis.py \ -d BA5918431 \ -p "请判断图片中是否有白色轿车。回答格式：有{是} 或 无{否}" \ -c 0 ``` ### Python SDK 调用 ```python from device_image_analysis import analyze_device_camera result = analyze_device_camera( device_sn="BA5918431", prompt="请判断图中是否有人玩手机", channel_no=0 ) print(f"Analysis Result: {result['analysis']['result']}") ``` --- ## 工作流程 ``` ┌─────────────┐ │ 1. 获取 Cloud Token │ │ (AppAccessToken) │ └──────┬──────┘ ▼ ┌─────────────┐ │ 2. 设备抓图 │ │ setDeviceSnapEnhanced │ └──────┬──────┘ ▼ ┌─────────────┐ │ 3. 等待 OSS │ │ URL 生效(1s) │ └──────┬──────┘ ▼ ┌─────────────┐ │ 4. 下载保存 │ │ 图片到本地 │ │ (支持5次重试) │ └──────┬──────┘ ▼ ┌─────────────┐ │ 5. 调用 AI 分析 │ │ imageAnalysis API │ └──────┬──────┘ ▼ ┌─────────────┐ │ 6. 返回结果 │ │ 含分析内容和本地路径 │ └─────────────┘ ``` --- ## 响应格式 ```python { "success": True, "device_sn": "BA5918431", "channel_no": 0, "image_url": "https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/...", "local_image_path": "./captured_images/BA5918431/ch0_1234567890.jpg", "analysis": { "success": True, "code": "200", "message": "操作成功", "data": {"content": "图中有 2 个人"}, "result": "图中有 2 个人" } } ``` --- ## 使用场景 ### 1️ 人员检测 ```bash python device_image_analysis.py \ -d YOUR_SN \ -p "图中是否有人？请回答'有'或'无'" ``` ### 2️ 车辆识别 ```bash python device_image_analysis.py \ -d YOUR_SN \ -p "图中有多少辆车？分别是什么颜色？" ``` ### 3️ 异常行为检测 ```bash python device_image_analysis.py \ -d YOUR_SN \ -p "图中是否有打架、摔倒等异常情况？" ``` ### 4️ 物体识别 ```bash python device_image_analysis.py \ -d YOUR_SN \ -p "识别图中的主要物体，按重要性排序" ``` --- ## 技术细节 ### API 端点 | 端点 | 路径 | 说明 | |------|------|------| | 认证 | [REDACTED_SECRET] | 获取 AppAccessToken | | 抓图 | [REDACTED_SECRET] | 设备实时抓图 | | AI 分析 | [REDACTED_SECRET] | 大模型图像分析 | ### 认证机制 - **SHA512 HMAC 签名** - 两种签名方式： - `get_token_sign()` - 获取 Token 签名 (access_key + timestamp + nonce) - `business_api_sign()` - 业务 API 签名 (access_key + app_access_token + timestamp + nonce) - **AppAccessToken 自动刷新** - 1 小时有效期，自动管理 - **依赖 Cloud 凭证** - 使用 ProductId、AccessKey、SecretKey 进行认证 ### 代码架构 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 常量配置层 (Constants) │ │ - API 端点、超时时间、环境变量名 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 工具函数层 (Utilities) │ │ - get_token_sign() 获取Token签名 │ │ - business_api_sign() 业务API签名 │ │ - verify_image_url_accessible() URL可访问性验证(备用) │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ DahuaSnapshotClient 类 │ │ - get_app_access_token() 获取/刷新 Token │ │ - capture_snapshot() 设备抓图 │ │ - download_and_save() 图片下载保存(含1s等待+5次重试) │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ AI 分析函数层 │ │ - analyze_with_dahua_ai() 调用大模型分析 │ │ - analyze_device_camera() 完整流程封装 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### 核心函数说明 #### `analyze_device_camera(device_sn, prompt, channel_no=0)` 完整的图像分析流程封装函数。 **参数:** | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | `device_sn` | `str` | ✅ | 设备序列号 (SN) | | `prompt` | `str` | ✅ | AI 分析问题 | | `channel_no` | `int` | ❌ | 通道号 (默认：0) | **返回值:** `Dict[str, Any]` ```python { "success": True, # 整体成功状态 "device_sn": "BA5918431", # 设备序列号 "channel_no": 0, # 通道号 "image_url": "...", # 图片 URL "local_image_path": "...", # 本地保存路径 "analysis": { # AI 分析结果 "success": True, "code": "200", "message": "操作成功", "data": {"content": "..."}, "result": "..." } } ``` #### 请求头结构 **认证请求头** (获取 Token): ```python { "Content-Type": "application/json", "AccessKey": access_key, "Timestamp": timestamp, "Nonce": nonce, "X-TraceId-Header": trace_id, "Sign": signature, # get_token_sign() 生成 "ProductId": app_id, # DAHUA_CLOUD_PRODUCT_ID "Version": "V1", "Sign-Type": "simple" } ``` **业务请求头** (抓图/AI分析): ```python { "Content-Type": "application/json", "AccessKey": access_key, "Timestamp": timestamp, "Nonce": nonce, "X-TraceId-Header": trace_id, "Sign": signature, # business_api_sign() 生成 "Version": "V1", "Sign-Type": "simple", "AppAccessToken": app_token, # 获取Token后传入 "ProductId": app_id # DAHUA_CLOUD_PRODUCT_ID } ``` #### 可配置常量 | 常量名 | 默认值 | 说明 | |--------|--------|------| | `DEFAULT_API_BASE_URL` | `https://open.cloud-dahua.com/` | API 基础地址 | | `DEFAULT_CHANNEL_NO` | `0` | 默认通道号 | | `TOKEN_EXPIRY_SECONDS` | `3600` | Token 有效期(秒) | | `TIMEOUT_AUTH` | `60` | 认证超时(秒) | | `TIMEOUT_SNAPSHOT` | `60` | 抓图超时(秒) | | `TIMEOUT_DOWNLOAD` | `300` | 下载超时(秒) | | `TIMEOUT_ANALYSIS` | `120` | AI分析超时(秒) | | `URL_VERIFY_RETRIES` | `3` | URL 验证重试次数 | | `URL_VERIFY_DELAY` | `1` | URL 验证重试间隔(秒) | | `SNAPSHOT_RETRY_DELAY` | `2` | 抓拍重试间隔(秒) | #### 命令行参数 | 参数 | 简写 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------|------| | `--device-sn` | `-d` | `str` | ✅ | 设备序列号 (SN) | | `--prompt` | `-p` | `str` | ✅ | AI 分析问题 | | `--channel` | `-c` | `int` | ❌ | 通道号 (默认：0) | --- ## 依赖要求 - Python 3.8+ - requests>=2.31.0 安装依赖: ```bash pip install requests ``` --- ## 安全提示 **不要将真实的 Cloud 凭证提交到 Git!** 本项目包含 `.gitignore` 文件，会自动忽略敏感配置文件。建议： - 使用环境变量存储凭证 - 定期轮换密钥 - 限制应用权限范围 - Windows 用户建议使用 GUI 方式设置（更安全） --- ## 目录结构 ``` dahua-cloud-open-device-image-analysis/ ├── README.md # 说明文件 ├── SKILL.md # 本文件 ├── FAQ.md # 常见问题解答 ├── device_image_analysis.py # 主程序 ├── requirements.txt # Python 依赖 └── .gitignore # Git 忽略规则 ``` --- ## 核心优势 ✅ **极简配置** - 仅需要 3 个必要参数 (SN, Prompt, Channel) ✅ **代码优化** - 统一的签名/请求头生成，完整类型注解 ✅ **可配置** - 超时、重试等参数通过常量统一管理 ✅ **跨平台支持** - Windows/Linux/Mac 完美运行 ✅ **GUI 友好** - Windows 图形界面设置环境变量 ✅ **轻量依赖** - 仅依赖 requests 库，单文件实现 ✅ **安全可靠** - 标准 API 认证，无密码泄露风险 --- ## License MIT License

path: requirements.txt
content: requests>=2.31.0


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