Elderly Toilet Time Abnormal Detection (>30 min) | 老年人如厕时间异常(超30分钟)识别
老年人如厕超时检测与预警系统
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill:Elderly Toilet Time Abnormal Detection (>30 min) | 老年人如厕时间异常(超30分钟)识别。 它的用途是:老年人如厕超时检测与预警系统 完整的 Skill 内容见:https://321skill.com/skills/toilet-time-alert-3/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
“启动卫生间安全监控,检测老年人如厕时间是否超过30分钟”,它会调用摄像头进行人体检测,实时记录进出时间,当连续占用超过30分钟时自动发出预警通知,并推送至家属或护理人员的手机。
介绍
许多老年人因跌倒、突发疾病(如中风、心梗)或体力不支,如厕时长时间无法自主移动,若无人及时发现可能造成严重后果。本技能通过安装在卫生间门口(或内部仅检测人体轮廓)的摄像头,利用人体检测与进出跟踪技术,自动识别老年人进入和离开卫生间的时刻,计算连续占用时间,当超过30分钟时输出异常预警,帮助家属或护理人员第一时间介入,降低意外风险。
使用方式非常简单:在卫生间门口安装一个普通摄像头,或直接在卫生间内安装仅检测轮廓的摄像头(不采集任何隐私细节),然后运行本技能。系统会持续监控并记录每一次进出事件,当连续占用时间超过预设安全阈值(默认30分钟,可自定义)时,自动推送预警通知至手机或管理后台。
本技能尤其适合有独居老人或行动不便老人的家庭、养老院、社区日间照料中心等场景。家属或护理人员无需时刻守在卫生间门口,即可获得实时监护;物业或养老机构管理人员也可通过看板统一查看多位老人的如厕状态,提升照护效率。
使用建议:摄像头安装时请确保角度合理,避免拍摄到隐私区域;建议定时检查摄像头工作状态及网络连接;预警阈值可根据老人身体状况调整(如20分钟或40分钟);本技能仅基于进出时间判断异常,无法替代跌倒检测等高级功能,如需更精细的识别可配合其他传感器。
常见问题
如何保证摄像头不侵犯隐私?
系统仅检测人体轮廓和运动轨迹,不采集面部、肤色、衣物等任何可识别细节,数据处理全在本地,不上传云端。
预警阈值可以调整吗?
可以,默认30分钟,您可以在配置文件中修改为任意时长(如20分钟或40分钟)。
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/toilet-time-alert-3/raw/index.md 读取 Elderly Toilet Time Abnormal Detection (>30 min) | 老年人如厕时间异常(超30分钟)识别 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。
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