amon · 环境阈值服务 v0.1.0

光照 / 噪声 → 阈值告警 · 纯算法,不需要 GPU · 接口文档 · 通用验收页

API Key 采样率
★ 这是环境服务,不是图像服务 ★
本实例只提供 /environment(光照/噪声阈值)和 /analyze(刻板行为判定)。 骨架点、视频流那些在 deepstream.blueing.top。

为什么不需要 GPU:这个服务的输入是照度和声压的数值,不是图像 —— 它做的是滚动统计和阈值判定,纯算术。

判据清单 (从 /meta 读,不是页面写死的)

七道防刷屏闸门

场景测试  点卡片标题展开 · 点「全部场景跑一遍」逐条跑

直接调接口

API
POST /environment 传一串采样,回触发了哪些告警
curl -X POST https://amon.blueing.top/environment \ -H "X-API-Key: <你的 key>" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "light": [{"ts":0,"lux":220},{"ts":1000,"lux":215},{"ts":2000,"lux":218}], "noise": [{"ts":0,"dbfs":-37.0},{"ts":1000,"dbfs":-37.5}], "sample_hz": 1.0 }' 返回: { "events": [ {"rule":"lux_low","title":"照度不足","level":"预警", "value":220.0,"threshold":300.0,"unit":"lux", ...} ], "count": 1, "status": { ...七道闸门的当前状态... }, "baseline": { "noise_p75_dbfs": -37.0, "noise_samples": 2 }, "caveats": ["采样率 1Hz < 5Hz,物理上抓不到 2Hz 以上的闪烁 —— 频闪判据已降级"] }
★ 诚实声明 ★
判据和阈值全部搬自 amon_iot/thresholds.py,包括七道防刷屏闸门。 噪声用双判据(相对本课常态 + 绝对天花板),因为按绝对阈值做 每节课会刷 62 条 —— 实测 27007 个采样点得出的。

频闪判据在 1Hz 设备上物理上测不到(抓不到 2Hz 以上的闪烁), 接口会如实返回 caveats 说明它已降级,不假装能测。