jf-open-pro-traffic-heatmap
基于摄像头与YOLOv8的室内人流热力图生成与分析工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：jf-open-pro-traffic-heatmap。 它的用途是：基于摄像头与YOLOv8的室内人流热力图生成与分析工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/jf-open-pro-traffic-heatmap/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。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘分析今天上午商场中庭的人流情况’，它会调用摄像头抓拍图像，运行YOLOv8检测，并生成一份HTML报告，展示中庭区域的热力图、每10分钟的客流变化曲线以及高峰时段的空间利用率数据，帮助你评估促销活动的吸引力和区域拥堵情况。
介绍
本技能旨在解决实体场所（如商场、展厅、办公室）难以直观量化人流分布与空间利用效率的问题。它通过连接杰峰摄像头进行定时抓拍，并在本地利用YOLOv8模型进行头部检测，将检测到的人流数据自动生成为叠加了圆形高斯模糊热力图的交互式HTML报告。该报告不仅可视化人流密度，还提供10分钟粒度的流量趋势、空间利用率分析和客流计数统计，帮助管理者从时间和空间两个维度理解场所内的人流动态。
使用方式简单直接：用户配置好摄像头接入和检测参数后，技能会自动运行，定期生成包含热力图和分析图表的HTML文件。用户可以直接在浏览器中打开该报告，通过交互式图表查看不同时段、不同区域的人流变化，无需复杂的操作或专业知识。
该技能非常适合零售、展览、办公空间、图书馆等场所的管理者、运营人员以及进行空间规划或人流研究的数据分析师。他们可以利用此工具优化空间布局、评估营销活动效果、合理安排清洁或安保资源，以及进行长期的空间使用效率分析。
在使用时，建议确保摄像头覆盖关键区域且角度合适，以获得准确的检测数据。由于涉及本地YOLOv8模型运行，需要一定的计算资源（如支持CUDA的GPU将显著提升处理速度）。同时，应注意隐私保护，确保该技能的使用符合当地关于图像采集和数据处理的法规，建议在公共区域使用并考虑对生成的热力图进行匿名化处理。
核心特点
与单纯依赖第三方API或云端服务的客流统计工具不同，本技能在本地运行YOLOv8进行头部检测，确保了数据处理的隐私性和实时性；其生成的交互式HTML报告集成了时间趋势、空间利用率和计数统计，提供了更全面、可直接交付的分析视图，而非原始数据点。
注意事项
不适合对实时性要求极高（如秒级预警）或需要识别具体个人身份信息的场景，且依赖本地计算资源进行图像处理。
常见问题
需要什么样的摄像头？
支持杰峰协议或可通过RTSP等通用协议接入的IP摄像头，确保网络连通和画面清晰。
对电脑配置有什么要求？
建议配备独立显卡（支持CUDA）以加速YOLOv8模型推理，CPU模式也可运行但速度较慢。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/jf-open-pro-traffic-heatmap/raw/index.md 读取 jf-open-pro-traffic-heatmap 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/jf-open-pro-traffic-heatmap/raw/index.md（查看排版版本）