$env:DAHUA_CLOUD_PRODUCT_ID
$env:DAHUA_CLOUD_AK

python device_image_analysis.py \
  -d YOUR_SN \
  -p "识别图中的主要物体，按重要性排序"

pip install requests

技能名称: dahua-cloud-open-device-image-analysis
详细描述:

大华AI设备图像分析

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

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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. 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. 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
DAHUACLOUDPRODUCTID	你的 AppID	应用 ID
DAHUACLOUD_AK

你的 AccessKey | 访问密钥 |
| DAHUACLOUDSK | 你的 SecretKey | 保密密钥 |

示例:

变量名：DAHUACLOUDPRODUCT_ID
变量值：138XXXX731

变量名：DAHUACLOUDAK
变量值：196XXXXXXXXXXXXX808

变量名：DAHUACLOUDSK
变量值：naumXXXXXXXXXXXXXXXXyHxh

步骤 4: 确认并保存

1. 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

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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(DAHUACLOUDPRODUCTID, yourapp_id, User)
[Environment]::SetEnvironmentVariable(DAHUACLOUDAK, youraccesskey, User)
[Environment]::SetEnvironmentVariable(DAHUACLOUDSK, yoursecretkey, User)

Linux/Mac (当前会话临时):
bash
export DAHUACLOUDPRODUCTID=yourapp_id
export DAHUACLOUDAK=youraccesskey
export DAHUACLOUDSK=yoursecretkey

⚠️ 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。

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方式 3: 命令行临时设置

适合快速测试！

Windows PowerShell (临时):
powershell
$env:DAHUACLOUDPRODUCTID=yourapp_id
$env:DAHUACLOUDAK=youraccesskey
$env:DAHUACLOUDSK=yoursecretkey

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 $DAHUACLOUDPRODUCT_ID
echo $DAHUACLOUDAK

注意：不要打印 SK，避免泄露

Windows PowerShell:
powershell
$env:DAHUACLOUDPRODUCT_ID
$env:DAHUACLOUDAK

---

快速开始

基本使用

bash
python deviceimageanalysis.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 deviceimageanalysis.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 deviceimageanalysis import analyzedevicecamera

result = analyzedevicecamera(
device_sn=BA5918431,
prompt=请判断图中是否有人玩手机,
channel_no=0
)

print(fAnalysis 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/...,
localimagepath: ./capturedimages/BA5918431/ch01234567890.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 deviceimageanalysis.py \ -d YOUR_SN \ -p 图中是否有人？请回答有或无

2️ 车辆识别

bash python deviceimageanalysis.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 deviceimageanalysis.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 deviceimageanalysis.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	/open-api/api-base/auth/getAppAccessToken	获取 AppAccessToken
抓图

/open-api/api-iot/device/setDeviceSnapEnhanced | 设备实时抓图 | | AI 分析 | /open-api/api-ai/largeModelDetect/imageAnalysis | 大模型图像分析 |

认证机制

• - SHA512 HMAC 签名 - 两种签名方式：

- gettokensign() - 获取 Token 签名 (access_key + timestamp + nonce) - businessapisign() - 业务 API 签名 (accesskey + appaccess_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

┌────────────────