hsa-test（HSA 测试）

Ezviz Restaurant Inspection (萤石餐饮智能巡检)

通过萤石设备抓图 + 智能体分析接口，实现对餐饮场所的 AI 智能巡检。

快速开始

安装依赖

pip install requests

设置环境变量

export EZVIZ_APP_KEY="your_app_key"
export EZVIZ_APP_SECRET="your_app_secret"
export EZVIZ_DEVICE_SERIAL="dev1,dev2,dev3"
export EZVIZ_AGENT_ID="your_agent_id"

可选环境变量：

export EZVIZ_CHANNEL_NO="1" # 通道号，默认 1
export EZVIZ_ANALYSIS_TEXT="请对这张餐饮场所图片进行智能巡检，重点关注：1.地面卫生（污渍、积水、垃圾）2.动火离人（厨房明火无人看管）3.垃圾桶状态（是否盖紧盖子）4.货品存放（食品/原料是否离地存放）5.口罩佩戴（员工口罩佩戴合规性）。请按风险等级分类输出结果，动火离人属于高危告警。"

注意: 不需要设置 EZVIZ_ACCESS_TOKEN！技能会自动获取 Token（每次运行自动获取）。

运行

python3 {baseDir}/scripts/restaurant_inspection.py

命令行参数：

# 单个设备
python3 {baseDir}/scripts/restaurant_inspection.py appKey appSecret dev1 1 agentId

# 多个设备（逗号分隔）
python3 {baseDir}/scripts/restaurant_inspection.py appKey appSecret "dev1,dev2,dev3" 1 agentId

# 自定义分析提示词
python3 {baseDir}/scripts/restaurant_inspection.py appKey appSecret dev1 1 agentId "请检查厨房安全：地面清洁、明火监管、垃圾桶密封、食材存放规范、员工防护"

工作流程

1. 获取 Token (appKey + appSecret → accessToken)
 ↓
2. 设备抓图 (accessToken + deviceSerial → picUrl)
 ↓
3. AI 分析 (使用accessToken + appId + 图片URL + 提示词 → 巡检结果)
 ↓
4. 输出结果 (JSON + 控制台)

Token 自动获取说明

你不需要手动获取或配置 EZVIZ_ACCESS_TOKEN！

技能会自动处理 Token 的获取：

每次运行:
 appKey + appSecret → 调用萤石 API → 获取 accessToken (有效期 7 天)
 ↓
使用 Token 完成抓图和AI分析请求
 ↓
Token 在内存中使用，不保存到磁盘

Token 管理特性:

• ✅ 自动获取: 每次运行自动调用萤石 API 获取
• ✅ 有效期 7 天: 获取的 Token 7 天内有效
• ✅ 无需配置: 不需要手动设置 EZVIZ_ACCESS_TOKEN 环境变量
• ✅ 安全: Token 不写入日志，不保存到磁盘
• ⚠️ 注意: 每次运行会重新获取 Token（不跨运行缓存）

输出示例

======================================================================
Ezviz Restaurant Inspection Skill (萤石餐饮智能巡检)
======================================================================
[Time] 2026-03-16 15:30:00
[INFO] Target devices: 2
 - kitchen_cam (Channel: 1)
 - dining_area (Channel: 1)
[INFO] Agent ID: 98af3e...
[INFO] Analysis: 请对这张餐饮场所图片进行智能巡检...

======================================================================
[Step 1] Getting access token...
[SUCCESS] Token obtained, expires: 2026-03-23 15:30:00

======================================================================
[Step 2] Capturing and analyzing images...
======================================================================

[Device] kitchen_cam (Channel: 1)
[SUCCESS] Image captured: https://opencapture.ys7.com/...
[SUCCESS] Analysis completed!

[Inspection Result]
{
  "高危告警": ["动火离人：检测到灶台明火但无人看管"],
  "一般问题": ["地面卫生：发现地面有积水", "垃圾桶状态：垃圾桶未盖紧"],
  "合规项": ["货品存放：食材已离地存放", "口罩佩戴：员工均正确佩戴口罩"]
}

======================================================================
INSPECTION SUMMARY
======================================================================
 Total devices: 2
 Success: 2
 Failed: 0
 High Risk: 1
 Medium Risk: 2
======================================================================

多设备格式

API 接口

网络端点

巡检内容说明

分析提示词优化

默认提示词: "请对这张餐饮场所图片进行智能巡检，重点关注：1.地面卫生（污渍、积水、垃圾）2.动火离人（厨房明火无人看管）3.垃圾桶状态（是否盖紧盖子）4.货品存放（食品/原料是否离地存放）5.口罩佩戴（员工口罩佩戴合规性）。请按风险等级分类输出结果，动火离人属于高危告警。"

自定义提示词建议:

• 厨房专项: "重点检查厨房区域的安全隐患：明火监管、地面防滑、食材存储规范"
• 用餐区专项: "检查用餐区域的卫生状况：桌面清洁、地面垃圾、员工服务规范"
• 全面巡检: "进行全面的食品安全巡检，按HACCP标准评估各关键控制点"

注意事项

⚠️ 频率限制: 萤石抓图接口建议间隔 4 秒以上，频繁调用可能触发限流（错误码 10028）

⚠️ 隐私合规: 使用摄像头监控可能涉及隐私问题，确保符合当地法律法规

⚠️ Token 安全: Token 仅在内存中使用，不写入日志，不发送到非萤石端点

⚠️ 分析超时: AI 分析可能耗时较长，默认超时 60 秒

数据流出说明

本技能会向第三方服务发送数据：

数据流出说明:

• ✅ 萤石开放平台 (open.ys7.com): Token 请求、设备抓图 - 萤石官方 API
• ✅ 萤石 AI 智能体 (aidialoggw.ys7.com): 图片分析 - 萤石官方 API
• ❌ 无其他第三方: 不会发送数据到其他服务

凭证权限建议:

• 使用最小权限的 appKey/appSecret
• 仅开通必要的 API 权限（设备抓图、AI 分析）
• 定期轮换凭证
• 不要使用主账号凭证

本地处理:

• ✅ Token 在内存中使用，不写入磁盘
• ✅ 不记录完整 API 响应
• ✅ 图片 URL 只显示前 50 字符
• ✅ 不跨运行缓存 Token（每次运行重新获取）

应用场景

API 调用详情

AI 智能体分析接口调用格式:

curl --location --request POST 'https://aidialoggw.ys7.com/api/service/open/intelligent/agent/engine/agent/anaylsis' \
--header 'accessToken: YOUR_ACCESS_TOKEN' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "appId": "YOUR_AGENT_ID",
    "mediaType": "image",
    "text": "分析提示词",
    "dataType": "url",
    "data": "图片URL"
}'

关键参数说明:

• accessToken: 从萤石API获取的访问令牌（Header中传递）
• appId: 智能体ID（原Agent ID）
• mediaType: 固定为 "image"
• dataType: 固定为 "url"
• data: 图片的完整URL地址
• text: 分析提示词