Autism Stereotyped Behavior Detection (Spinning / Hand-Flapping) | 自闭症儿童刻板行为识别（转圈/摆手）
识别自闭症儿童转圈摆手等刻板行为
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：Autism Stereotyped Behavior Detection (Spinning / Hand-Flapping) | 自闭症儿童刻板行为识别（转圈/摆手）。 它的用途是：识别自闭症儿童转圈摆手等刻板行为 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/autism-stereotyped-behavior-detection-spinning-hand-flapping-x-6/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
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使用示例
'请分析这段儿童行为视频，检测是否存在转圈或摆手动作。' 技能会逐帧分析视频，识别出所有刻板行为事件，并输出时间戳、动作类型（如“转圈”或“摆手”）以及每次动作的持续时间，最后生成行为频率统计报告，支持导出为表格或图表。
介绍
本技能通过在康复机构或家庭部署固定摄像头，实时采集儿童行为视频，利用姿态估计与时序动作检测技术，自动识别并标注重复性刻板动作，包括转圈（身体旋转≥360°）、摆手（手臂非功能性重复摆动）、摇晃（躯干有节律前后或左右摆动）等。该技能可替代人工观察，提供客观、量化的行为记录，帮助康复师和家长掌握行为变化趋势。
使用时，只需将摄像头固定在儿童活动区域，连接运行本技能的设备（如本地服务器或边缘计算盒子），系统会自动分析视频流，输出行为发生的时间段、动作类型及频率统计。支持历史视频回放分析，也支持实时监测并告警。
适合康复机构治疗师、自闭症儿童家长、特殊教育研究者以及相关高校学生。康复师可据此调整干预方案，家长可居家记录行为数据，研究者可获取结构化行为数据集用于学术分析。
建议摄像头角度能覆盖儿童全身活动范围，避免遮挡；光照条件稳定，避免过暗或过亮影响姿态估计精度。本技能不适用于户外复杂场景或多人同时活动的分析，且需遵守相关隐私保护法规，确保视频数据仅用于授权用途。
核心特点
专注自闭症儿童特有的转圈、摆手等刻板行为，融合姿态估计与时序动作检测，能区分不同动作类型并输出时间戳与频率，而同类技能多聚焦通用动作识别或单一行为检测。
注意事项
不适用于户外复杂场景、多人同时活动或大幅遮挡环境，且对光照稳定性有一定要求。
常见问题
能检测哪些刻板行为？
目前支持转圈（身体旋转≥360°）、摆手（手臂非功能性重复摆动）、摇晃（躯干有节律前后或左右摆动），可扩展其他行为。
需要什么硬件设备？
需要一台固定摄像头（如普通USB摄像头或网络摄像头）和一台运行本技能的计算机（推荐带GPU），或使用边缘计算设备。
给 AI 助手的安装指引
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