API リファレンス (API Reference)

Licensed under the MIT License

概要

流星検出システムが提供するHTTP APIの完全なリファレンスです。

バージョン履歴

v3.2.5 - メンテナンスアップデート

変更: ダッシュボードのバージョンを 3.2.5 へ更新
変更: 各種ドキュメント（ARCHITECTURE.md, DETECTOR_COMPONENTS.md）を最新のコード実態に合わせて改版

v3.2.1 - 手動録画の一覧統合とサムネイル対応

修正: 手動録画で pcm_alaw 音声を含む RTSP を MP4 へ保存する際に失敗していた問題を修正し、映像のみ保存するよう改善
修正: 手動録画ファイルの探索先を各カメラ出力ディレクトリ配下 manual_recordings/... に合わせ、検出一覧カレンダーへ反映されるよう修正
変更: 手動録画完了後にサムネイル JPEG を自動生成し、検出一覧でプレビュー可能化
追加: ダッシュボードに DELETE /manual_recording/{path} を追加し、手動録画 MP4 とサムネイルを削除可能化

v3.2.0 - カメラ別手動録画予約の追加

追加: ダッシュボードに GET /camera_recording_status/{index}、POST /camera_recording_schedule/{index}、POST /camera_recording_stop/{index} を追加
追加: カメラ側 API に GET /recording/status、POST /recording/schedule、POST /recording/stop を追加
変更: /camera_stats/{index} と /stats のレスポンスへ recording オブジェクトを追加し、予約状態・録画状態・保存先を取得可能化

v3.1.1 - WebRTC candidate 自動検出と生成安定化

変更: generate_compose.py が go2rtc の candidate host を既定でローカル IP から自動検出するよう改善
修正: OpenCV 未導入時でも docker-compose.yml / go2rtc.yaml の生成を継続し、マスク生成のみスキップするよう改善
変更: ダッシュボードおよび Docker / WebRTC 構成の関連ドキュメントを現行仕様へ改版

v3.1.0 - WebRTC ライブ表示の正式対応

追加: Docker 構成で go2rtc を利用する WebRTC ライブ表示設定を正式サポート
変更: ダッシュボードのライブ表示設定に CAMERA*_STREAM_KIND=webrtc / CAMERA*_STREAM_URL を追加
変更: ダッシュボードのヘルスチェック例の version 表示を 3.1.1 に更新

v3.0.0 - 旧互換 MP4 正規化設定の削除

削除: GET /stats の settings から fb_normalize / fb_delete_mov を削除
削除: カメラ設定 API の起動時依存設定から fb_normalize / fb_delete_mov を削除
変更: ダッシュボードのヘルスチェック例の version 表示を 3.0.0 に更新

v1.24.1 - ダッシュボードの Flask アプリ運用整備

新規エンドポイント: GET /health
ダッシュボードのヘルスチェックを返却
レスポンス例: { "status": "ok", "version": "3.2.0", "camera_count": 3 }
変更: dashboard.py を Flask のアプリファクトリ構成へ整理し、WSGI 配備やコンテナ運用時でも監視スレッドが初回リクエストで起動するよう改善

v1.24.0 - 検出 ID 管理と運用制御の拡張

機能追加: /camera_settings/current および /camera_settings/apply_all で detection_enabled を扱えるようにし、全カメラの検出停止・再開を一括制御可能化
変更: 検出レコードの id を、timestamp に加えて start_time / end_time / start_point / end_point を含む現行ルールへ統一
運用改善: 検出データの移行・孤立ファイル救済・ディレクトリ統合を補助するメンテナンススクリプトを追加

v1.23.1 - 検出時間帯判定と状態表示の修正

修正: 検出時間帯の計算を「当日日没から翌日の日出まで」に是正
機能追加: GET /stats レスポンスに検出状態詳細フィールドを追加
detection_status: DETECTING / OUT_OF_WINDOW / WAITING_FRAME / STREAM_LOST
detection_window_enabled: 検出時間帯制限の有効/無効
detection_window_active: 現在が検出時間帯内か
detection_window_start: 現在参照中の検出開始時刻
detection_window_end: 現在参照中の検出終了時刻

v1.18.0 - 一括削除機能

新規エンドポイント: POST /bulk_delete_non_meteor/{camera_name}
カメラごとに非流星検出（label="non-meteor"）を一括削除
削除件数とファイルリストを返却

v1.17.0 - カメラ監視機能

機能追加: /camera_stats/{index} レスポンスに監視関連フィールドを追加
monitor_enabled: 監視機能の有効/無効
monitor_checked_at: 最終監視確認時刻
monitor_error: 監視エラーメッセージ
monitor_stop_reason: 監視停止理由
monitor_last_restart_at: 最終再起動時刻
monitor_restart_count: 再起動回数
monitor_restart_triggered: 再起動トリガー発動中か
環境変数: カメラ監視設定（CAMERA_MONITOR_*, CAMERA_RESTART_*）

v1.16.0 - 画面端ノイズ除外

パラメータ追加: exclude_edge_ratio
/stats レスポンスの settings.exclude_edge_ratio
/apply_settings リクエストボディ
画面四辺の指定割合をノイズ除外エリアとして設定

v1.14.0 - 録画マージン設定

パラメータ追加: 録画前後マージン
/stats レスポンスの settings.clip_margin_before, settings.clip_margin_after
/apply_settings リクエストボディ
検出前後に録画する追加秒数を設定可能

v1.13.0 - 全カメラ設定UI

新規エンドポイント: GET /settings - 全カメラ設定ページ
新規エンドポイント: GET /camera_settings/current - 各カメラの現在設定取得
新規エンドポイント: POST /camera_settings/apply_all - 全カメラへ設定一括適用

v1.10.0 - 検出ラベル機能

新規エンドポイント: POST /detection_label
検出に任意ラベル（meteor, non-meteor など）を設定
機能追加: /detections レスポンスに label フィールド追加
機能追加: /detections_mtime がラベルファイル（detection_labels.json）も監視対象に

dashboard.py API

ダッシュボードが提供するエンドポイント（デフォルトポート: 8080）

エンドポイント一覧

エンドポイント	メソッド	説明
`/health`	GET	ダッシュボードヘルスチェック
`/`	GET	ダッシュボードHTML
`/cameras`	GET	カメラライブ画面HTML
`/settings`	GET	全カメラ設定ページ
`/detection_window`	GET	検出時間帯取得
`/detections`	GET	検出一覧取得
`/detections_mtime`	GET	検出ログ更新時刻取得
`/camera_embed/{index}`	GET	WebRTC 埋め込みページ
`/go2rtc_asset/{name}`	GET	go2rtc フロント資産プロキシ
`/camera_settings/current`	GET	カメラ設定の現在値取得
`/camera_settings/apply_all`	POST	設定を全カメラへ一括適用
`/camera_snapshot/{index}`	GET	カメラスナップショット取得（`?download=1` でDL）
`/camera_recording_status/{index}`	GET	カメラ手動録画状態取得
`/camera_recording_schedule/{index}`	POST	カメラ手動録画の予約/即時開始
`/camera_recording_stop/{index}`	POST	カメラ手動録画の停止
`/camera_restart/{index}`	POST	カメラ再起動要求
`/camera_stats/{index}`	GET	カメラ統計情報取得
`/image/{camera}/{filename}`	GET	画像ファイル取得
`/detection/{camera}/{id}`	DELETE	検出結果削除
`/dashboard_stats`	GET	ダッシュボードCPU統計取得
`/manual_recording/{path}`	DELETE	手動録画ファイル削除
`/bulk_delete_non_meteor/{camera_name}`	POST	カメラの非流星検出を一括削除
`/detection_label`	POST	検出にラベルを設定
`/changelog`	GET	CHANGELOG表示

GET /health

説明: ダッシュボードのプロセス状態と構成情報を返す

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

レスポンスボディ:

{
  "status": "ok",
  "version": "3.2.1",
  "camera_count": 3
}

使用例:

curl http://localhost:8080/health

GET /

説明: ダッシュボードのHTMLページを返す

レスポンス: - Content-Type: text/html; charset=utf-8 - Status: 200 OK

使用例:

curl http://localhost:8080/

GET /cameras

説明: カメラライブ表示用のHTMLページを返す

レスポンス: - Content-Type: text/html; charset=utf-8 - Status: 200 OK

補足: - CAMERA*_STREAM_KIND=mjpeg の場合は各カメラの /stream を直接参照 - CAMERA*_STREAM_KIND=webrtc の場合は /camera_embed/{index} を iframe で埋め込み

GET /settings

説明: 全カメラ設定UIページを返す

レスポンス: - Content-Type: text/html; charset=utf-8 - Status: 200 OK

使用例:

curl http://localhost:8080/settings

GET /camera_embed/{index}

説明: WebRTC ライブ表示用の埋め込みHTMLを返す

レスポンス: - Content-Type: text/html; charset=utf-8 - Status: 200 OK

補足: - CAMERA*_STREAM_KIND=webrtc のカメラのみ有効 - 埋め込みページ内で /go2rtc_asset/video-stream.js を読み込み、go2rtc の /api/ws?src=... へ接続 - 表示モードは webrtc,mse,hls,mjpeg の優先順で自動選択

GET /go2rtc_asset/{name}

説明: go2rtc の video-stream.js / video-rtc.js をダッシュボード経由で配信

レスポンス: - Content-Type: application/javascript; charset=utf-8 - Status: 200 OK

補足: - WebRTC 埋め込みページからのみ利用 - Docker 内では go2rtc コンテナを名前解決し、ホスト側公開アドレスと分離して取得

GET /detection_window

説明: 天文薄暮期間（検出時間帯）を取得

クエリパラメータ:

パラメータ	型	必須	説明	例
`lat`	float	No	緯度	`35.6762`
`lon`	float	No	経度	`139.6503`

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

レスポンスボディ:

{
  "start": "2026-02-01 16:45:23",
  "end": "2026-02-02 06:12:45",
  "enabled": true,
  "latitude": 35.6762,
  "longitude": 139.6503
}

フィールド説明:

フィールド	型	説明
`start`	string	検出開始時刻（YYYY-MM-DD HH:MM:SS）
`end`	string	検出終了時刻（YYYY-MM-DD HH:MM:SS）
`enabled`	boolean	時間帯制限の有効/無効
`latitude`	float	使用された緯度
`longitude`	float	使用された経度

エラーレスポンス:

{
  "start": "",
  "end": "",
  "enabled": false,
  "error": "meteor_detector module not available"
}

使用例:

# デフォルト座標で取得
curl "http://localhost:8080/detection_window" | jq

# 座標を指定
curl "http://localhost:8080/detection_window?lat=35.6762&lon=139.6503" | jq

# JavaScriptから取得
fetch('/detection_window?lat=35.6762&lon=139.6503')
  .then(r => r.json())
  .then(data => console.log(data));

GET /detections

説明: 全カメラの検出結果一覧を取得

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

レスポンスボディ:

{
  "total": 15,
  "recent": [
    {
      "time": "2026-02-02 06:55:33",
      "camera": "camera1_10_0_1_25",
      "confidence": "87%",
      "image": "camera1_10_0_1_25/meteor_20260202_065533_composite.jpg",
      "mp4": "camera1_10_0_1_25/meteor_20260202_065533.mp4",
      "composite_original": "camera1_10_0_1_25/meteor_20260202_065533_composite_original.jpg"
    },
    {
      "time": "2026-02-02 05:32:18",
      "camera": "camera2_10_0_1_3",
      "confidence": "92%",
      "image": "camera2_10_0_1_3/meteor_20260202_053218_composite.jpg",
      "mp4": "camera2_10_0_1_3/meteor_20260202_053218.mp4",
      "composite_original": "camera2_10_0_1_3/meteor_20260202_053218_composite_original.jpg"
    }
  ]
}

フィールド説明:

フィールド	型	説明
`total`	integer	総検出数
`recent`	array	検出リスト（時刻降順）
`recent[].time`	string	検出時刻
`recent[].camera`	string	カメラ名
`recent[].confidence`	string	信頼度（パーセント表示）
`recent[].image`	string	画像パス
`recent[].mp4`	string	動画パス（通常は `.mp4`）
`recent[].composite_original`	string	元画像の比較明合成パス
`recent[].label`	string	検出ラベル（v1.10.0以降、未設定時は空文字）
`recent[].source_type`	string	`"manual_recording"` の場合は手動録画（v3.2.1以降、手動録画エントリのみ付与）

使用例:

# curlで取得
curl http://localhost:8080/detections | jq

# 総検出数のみ取得
curl -s http://localhost:8080/detections | jq '.total'

# 最新の検出のみ取得
curl -s http://localhost:8080/detections | jq '.recent[0]'

# JavaScriptから取得
fetch('/detections')
  .then(r => r.json())
  .then(data => {
    console.log('Total:', data.total);
    data.recent.forEach(d => console.log(d.time, d.camera));
  });

GET /detections_mtime

説明: 各カメラの detections.jsonl および detection_labels.json の更新時刻（UNIXエポック秒）を取得（v1.10.0以降、ラベルファイルも監視対象）

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

レスポンスボディ:

{
  "mtime": 1751461442.123
}

使用例:

curl http://localhost:8080/detections_mtime | jq

fetch('/detections_mtime')
  .then(r => r.json())
  .then(data => console.log('mtime:', data.mtime));

GET /camera_stats/{index}

説明: 指定カメラの統計情報を取得（v1.17.0で監視機能を追加、v3.2.0で recording フィールドを追加）

URLパラメータ:

パラメータ	型	説明	例
`index`	integer	カメラインデックス（0始まり）	`0`

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

レスポンスボディ:

{
  "detections": 5,
  "elapsed": 3600.5,
  "camera": "camera1_10_0_1_25",
  "stream_alive": true,
  "time_since_last_frame": 0.03,
  "is_detecting": true,
  "monitor_enabled": true,
  "monitor_checked_at": "2026-02-24 12:34:56",
  "monitor_error": null,
  "monitor_stop_reason": null,
  "monitor_last_restart_at": "2026-02-24 10:00:00",
  "monitor_restart_count": 2,
  "monitor_restart_triggered": false
}

フィールド説明:

フィールド	型	説明
`detections`	integer	検出数
`elapsed`	float	稼働時間（秒）
`camera`	string	カメラ名
`stream_alive`	boolean	ストリーム生存確認
`time_since_last_frame`	float	最終フレームからの経過時間（秒）
`is_detecting`	boolean	現在検出処理中か
`monitor_enabled`	boolean	カメラ監視機能の有効/無効
`monitor_checked_at`	string/null	最終監視確認時刻
`monitor_error`	string/null	監視エラーメッセージ
`monitor_stop_reason`	string/null	監視停止理由
`monitor_last_restart_at`	string/null	最終再起動時刻
`monitor_restart_count`	integer	再起動回数
`monitor_restart_triggered`	boolean	再起動トリガー発動中か
`recording`	object/null	手動録画状態（v3.2.0以降、カメラが対応している場合に含まれる）

使用例:

# curlで取得
curl http://localhost:8080/camera_stats/0 | jq

# JavaScriptから定期取得
setInterval(() => {
  fetch('/camera_stats/0')
    .then(r => r.json())
    .then(data => {
      console.log('Stream alive:', data.stream_alive);
      console.log('Monitor enabled:', data.monitor_enabled);
      console.log('Restart count:', data.monitor_restart_count);
    });
}, 5000);

GET /image/{camera}/{filename}

説明: 検出画像ファイルを取得

URLパラメータ:

パラメータ	型	説明	例
`camera`	string	カメラディレクトリ名	`camera1_10_0_1_25`
`filename`	string	ファイル名	`meteor_20260202_065533_composite.jpg`

レスポンス: - Content-Type: image/jpeg または image/png - Status: 200 OK - Body: バイナリ画像データ

エラーレスポンス: - Status: 404 Not Found

使用例:

# 画像をダウンロード
curl -O "http://localhost:8080/image/camera1_10_0_1_25/meteor_20260202_065533_composite.jpg"

# HTMLから表示
<img src="/image/camera1_10_0_1_25/meteor_20260202_065533_composite.jpg" alt="Meteor">

# ダウンロードリンク
<a href="/image/camera1_10_0_1_25/meteor_20260202_065533_composite.jpg" download>
  Download Image
</a>

GET /camera_snapshot/{index}

説明: 指定カメラの現在フレームをJPEGで取得

URLパラメータ:

パラメータ	型	説明	例
`index`	integer	カメラインデックス（0始まり）	`0`

クエリパラメータ:

パラメータ	型	必須	説明	例
`download`	string	No	`1/true/yes` で `Content-Disposition: attachment` を付与	`1`

レスポンス: - Content-Type: image/jpeg - Status: 200 OK

使用例:

# 画像を直接表示
curl "http://localhost:8080/camera_snapshot/0" --output snapshot.jpg

# ダウンロード用途（attachmentヘッダ付き）
curl -OJ "http://localhost:8080/camera_snapshot/0?download=1"

GET /camera_recording_status/{index}

説明: 指定カメラの手動録画状態を取得

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

レスポンスボディ:

{
  "success": true,
  "recording": {
    "supported": true,
    "state": "idle",
    "camera": "camera1_10_0_1_25",
    "job_id": "",
    "start_at": "",
    "scheduled_at": "",
    "started_at": "",
    "ended_at": "",
    "duration_sec": 0,
    "remaining_sec": 0,
    "output_path": "",
    "error": ""
  }
}

DELETE /manual_recording/{path}

説明: 手動録画の MP4 と対応するサムネイル JPEG を削除

補足: - 対象は manual_recordings 配下の .mp4 のみ - 同名 .jpg があれば合わせて削除

使用例:

curl -X DELETE "http://localhost:8080/manual_recording/camera1/manual_recordings/camera1/manual_camera1_20260319_213000_90s.mp4" | jq

POST /camera_recording_schedule/{index}

説明: 指定カメラの手動録画を予約または即時開始

リクエストボディ:

{
  "start_at": "2026-03-19T21:30:00",
  "duration_sec": 90
}

補足: - start_at を空文字または省略すると即時開始 - duration_sec は 1 以上 86400 以下

使用例:

curl -X POST "http://localhost:8080/camera_recording_schedule/0" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"start_at":"2026-03-19T21:30:00","duration_sec":90}' | jq

POST /camera_recording_stop/{index}

説明: 予約中または録画中の手動録画を停止

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

使用例:

curl -X POST "http://localhost:8080/camera_recording_stop/0" | jq

POST /camera_restart/{index}

説明: 指定カメラに再起動を要求（非同期）

URLパラメータ:

パラメータ	型	説明	例
`index`	integer	カメラインデックス（0始まり）	`1`

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 202 Accepted

レスポンスボディ:

{
  "success": true,
  "message": "restart requested"
}

使用例:

curl -X POST "http://localhost:8080/camera_restart/1" | jq

GET /camera_settings/current

説明: 各カメラの /stats.settings を取得し、設定ページ表示用に返す

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

レスポンスボディ（例）:

{
  "success": true,
  "settings": {
    "diff_threshold": 20,
    "nuisance_overlap_threshold": 0.6
  },
  "results": [
    {
      "camera": "camera1",
      "success": true,
      "settings": {
        "diff_threshold": 20
      }
    }
  ],
  "ok_count": 1,
  "total": 1
}

使用例:

curl -s http://localhost:8080/camera_settings/current | jq

POST /camera_settings/apply_all

説明: 指定した設定値を全カメラへ一括適用（各カメラの POST /apply_settings を呼び出し）

リクエストボディ（例）:

{
  "diff_threshold": 20,
  "min_brightness": 180,
  "nuisance_overlap_threshold": 0.60,
  "nuisance_path_overlap_threshold": 0.70,
  "min_track_points": 4,
  "max_stationary_ratio": 0.40
}

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

レスポンスボディ（例）:

{
  "success": true,
  "applied_count": 3,
  "total": 3,
  "results": [
    {
      "camera": "camera1",
      "success": true,
      "response": {
        "success": true,
        "restart_required": true,
        "restart_requested": true,
        "restart_triggers": ["sensitivity", "scale"]
      }
    },
    { "camera": "camera2", "success": true, "response": { "success": true } },
    { "camera": "camera3", "success": false, "error": "timeout" }
  ]
}

使用例:

curl -X POST "http://localhost:8080/camera_settings/apply_all" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"diff_threshold":20,"nuisance_overlap_threshold":0.60}' | jq

DELETE /detection/{camera}/{id}

説明: 検出結果を削除（動画、画像、JSONLエントリ）

URLパラメータ:

パラメータ	型	説明	例
`camera`	string	カメラディレクトリ名	`camera1_10_0_1_25`
`id`	string	検出ID（`/detections` レスポンスの `id` フィールド）	`det_a1b2c3d4e5f6789012`

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

成功レスポンス:

{
  "success": true,
  "id": "det_a1b2c3d4e5f6789012",
  "deleted_files": [
    "meteor_20260202_065533.mp4",
    "meteor_20260202_065533_composite.jpg",
    "meteor_20260202_065533_composite_original.jpg"
  ],
  "message": "3個のファイルを削除しました"
}

エラーレスポンス:

{
  "success": false,
  "error": "detection id not found: camera1_10_0_1_25 det_a1b2c3d4e5f6789012"
}

使用例:

# curlで削除（idは/detectionsで取得）
curl -X DELETE "http://localhost:8080/detection/camera1_10_0_1_25/det_a1b2c3d4e5f6789012"

# JavaScriptから削除
fetch(`/detection/camera1_10_0_1_25/${detectionId}`, {
  method: 'DELETE'
})
.then(r => r.json())
.then(data => {
  if (data.success) {
    alert(data.message);
  } else {
    alert('削除失敗: ' + data.error);
  }
});

GET /dashboard_stats

説明: ダッシュボードプロセスの CPU 使用率を取得

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

レスポンスボディ:

{
  "cpu_percent": 12.3
}

フィールド説明:

フィールド	型	説明
`cpu_percent`	float	CPU使用率（%、0.0〜100.0）

使用例:

curl http://localhost:8080/dashboard_stats | jq

POST /bulk_delete_non_meteor/{camera_name}

説明: 指定カメラの「それ以外」検出（ラベルが post_detected の検出）を一括削除（v1.18.0）

URLパラメータ:

パラメータ	型	説明	例
`camera_name`	string	カメラディレクトリ名	`camera1_10_0_1_25`

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

成功レスポンス:

{
  "success": true,
  "deleted_count": 5,
  "deleted_detections": [
    {
      "time": "2026-02-02 06:55:33",
      "deleted_files": [
        "meteor_20260202_065533.mp4",
        "meteor_20260202_065533_composite.jpg",
        "meteor_20260202_065533_composite_original.jpg"
      ]
    },
    {
      "time": "2026-02-02 05:32:18",
      "deleted_files": [
        "meteor_20260202_053218.mp4",
        "meteor_20260202_053218_composite.jpg",
        "meteor_20260202_053218_composite_original.jpg"
      ]
    }
  ],
  "message": "5件の非流星検出を削除しました（合計15ファイル）"
}

エラーレスポンス:

{
  "success": false,
  "error": "camera directory not found: camera1_10_0_1_25"
}

使用例:

# curlで一括削除
curl -X POST "http://localhost:8080/bulk_delete_non_meteor/camera1_10_0_1_25" | jq

# JavaScriptから一括削除
fetch('/bulk_delete_non_meteor/camera1_10_0_1_25', {
  method: 'POST'
})
.then(r => r.json())
.then(data => {
  if (data.success) {
    alert(`${data.deleted_count}件の「それ以外」検出を削除しました`);
  } else {
    alert('削除失敗: ' + data.error);
  }
});

POST /detection_label

説明: 検出にラベルを設定（v1.10.0）

リクエストボディ:

{
  "camera": "camera1_10_0_1_25",
  "id": "det_a1b2c3d4e5f6789012",
  "label": "detected"
}

パラメータ説明:

パラメータ	型	必須	説明	例
`camera`	string	Yes	カメラディレクトリ名	`camera1_10_0_1_25`
`id`	string	Yes	検出ID（`/detections` レスポンスの `id` フィールド）	`det_a1b2c3d4e5f6789012`
`label`	string	Yes	ラベル（`detected` または `post_detected`）	`detected`

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

成功レスポンス:

{
  "success": true,
  "message": "Label updated"
}

エラーレスポンス:

{
  "success": false,
  "error": "Detection not found"
}

使用例:

# curlでラベル設定
curl -X POST "http://localhost:8080/detection_label" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "camera": "camera1_10_0_1_25",
    "id": "det_a1b2c3d4e5f6789012",
    "label": "detected"
  }' | jq

# JavaScriptからラベル設定
fetch('/detection_label', {
  method: 'POST',
  headers: {'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    camera: 'camera1_10_0_1_25',
    id: detectionId,
    label: 'detected'
  })
})
.then(r => r.json())
.then(data => {
  if (data.success) {
    alert('ラベル設定完了');
  } else {
    alert('エラー: ' + data.error);
  }
});

ラベルの活用: - detected: 流星として確認済み - post_detected: 自動検出後に「それ以外」と判定されたもの（bulk_delete_non_meteor の削除対象）

GET /changelog

説明: CHANGELOG.mdの内容を取得

レスポンス: - Content-Type: text/plain; charset=utf-8 - Status: 200 OK - Body: CHANGELOG.mdの内容（テキスト）

使用例:

curl http://localhost:8080/changelog

meteor_detector_rtsp_web.py API

各カメラコンテナが提供するエンドポイント（デフォルトポート: 8080）

エンドポイント一覧

エンドポイント	メソッド	説明
`/`	GET	プレビューHTML
`/stream`	GET	MJPEGストリーム
`/snapshot`	GET	現在フレームJPEG
`/stats`	GET	統計情報
`/recording/status`	GET	手動録画状態取得
`/recording/schedule`	POST	手動録画の予約/即時開始
`/recording/stop`	POST	手動録画の停止
`/update_mask`	POST	現在フレームからマスク再生成
`/apply_settings`	POST	設定値をランタイム反映
`/restart`	POST	プロセス再起動要求

GET /

説明: カメラプレビューのHTMLページを返す

レスポンス: - Content-Type: text/html; charset=utf-8 - Status: 200 OK

使用例:

# camera1のプレビュー
curl http://localhost:8081/

# ブラウザで開く
open http://localhost:8081/

GET /stream

説明: MJPEGストリーム（Motion JPEG）を返す

補足: - 各カメラコンテナ (meteor_detector_rtsp_web.py) が提供するライブ表示用エンドポイント - ダッシュボードが mjpeg 構成のときはブラウザがこのURLを直接参照 - ダッシュボードが webrtc 構成のときは、ライブ表示の主経路は go2rtc 経由になり、この /stream は主表示には使われません

レスポンス: - Content-Type: multipart/x-mixed-replace; boundary=frame - Status: 200 OK - Body: 連続的なJPEGフレーム（約30fps）

ストリームフォーマット:

--frame\r\n
Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n
<JPEG binary data>
\r\n
--frame\r\n
Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n
<JPEG binary data>
\r\n
...

使用例:

# HTMLで表示
<img src="http://localhost:8081/stream" alt="Live Stream">

# VLCで再生
vlc http://localhost:8081/stream

# ffmpegで録画
ffmpeg -i http://localhost:8081/stream -t 60 output.mp4

特徴: - リアルタイムプレビュー - 検出中の物体が緑丸で表示 - 追跡中の軌跡が黄線で表示 - 流星検出時に赤で表示 - フレームレート: 約30fps - 画質: JPEG品質70%

GET /stats

説明: カメラの統計情報を取得

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

レスポンスボディ:

{
  "detections": 5,
  "elapsed": 3600.5,
  "camera": "camera1_10_0_1_25",
  "settings": {
    "sensitivity": "medium",
    "scale": 0.5,
    "buffer": 15.0,
    "extract_clips": true,
    "source_fps": 20.0,
    "exclude_bottom": 0.0625,
    "exclude_bottom_ratio": 0.0625,
    "mask_image": "/app/mask_image.png",
    "mask_from_day": "",
    "mask_dilate": 5,
    "nuisance_mask_image": "",
    "nuisance_from_night": "",
    "nuisance_dilate": 3,
    "nuisance_overlap_threshold": 0.6
  },
  "runtime_fps": 19.83,
  "stream_alive": true,
  "time_since_last_frame": 0.03,
  "is_detecting": true,
  "detection_status": "DETECTING",
  "detection_window_enabled": true,
  "detection_window_active": true,
  "detection_window_start": "2026-03-09 17:46:53",
  "detection_window_end": "2026-03-10 06:03:38",
  "recording": {
    "supported": true,
    "state": "scheduled",
    "start_at": "2026-03-19T21:30:00+09:00",
    "duration_sec": 90,
    "remaining_sec": 42,
    "output_path": "/output/manual_recordings/camera1_10_0_1_25/manual_camera1_10_0_1_25_20260319_213000_90s.mp4",
    "error": ""
  }
}

フィールド説明:

フィールド	型	説明
`detections`	integer	検出数
`elapsed`	float	稼働時間（秒）
`camera`	string	カメラ名
`settings`	object	設定情報
`settings.sensitivity`	string	感度プリセット
`settings.scale`	float	処理スケール
`settings.buffer`	float	バッファ秒数
`settings.extract_clips`	boolean	動画保存の有効/無効
`settings.source_fps`	float	接続時に取得した入力ストリームFPS
`settings.exclude_bottom`	float	画面下部除外率
`settings.exclude_bottom_ratio`	float	画面下部除外率（内部キー）
`settings.exclude_edge_ratio`	float	画面端ノイズ除外率（v1.16.0、デフォルト0.0）
`settings.clip_margin_before`	float	録画前マージン秒数（v1.14.0、デフォルト0.5）
`settings.clip_margin_after`	float	録画後マージン秒数（v1.14.0、デフォルト0.5）
`settings.mask_image`	string	マスク画像（優先）
`settings.mask_from_day`	string	昼間画像から生成するマスク
`settings.mask_dilate`	integer	マスク拡張ピクセル数
`settings.nuisance_overlap_threshold`	float	ノイズ帯重なり閾値
`settings.nuisance_path_overlap_threshold`	float	ノイズ帯経路重なり閾値
`settings.min_track_points`	integer	最小追跡点数
`settings.max_stationary_ratio`	float	静止率上限
`settings.small_area_threshold`	integer	小領域判定閾値
`settings.nuisance_mask_image`	string	ノイズ帯マスク画像
`settings.nuisance_from_night`	string	夜間画像からのノイズ帯生成元
`settings.nuisance_dilate`	integer	ノイズ帯マスク拡張ピクセル数
`runtime_fps`	float	直近フレームから算出した実効FPS
`stream_alive`	boolean	ストリーム生存確認
`time_since_last_frame`	float	最終フレームからの経過時間（秒）
`is_detecting`	boolean	現在検出処理中か
`detection_status`	string	検出状態詳細。`DETECTING` / `OUT_OF_WINDOW` / `WAITING_FRAME` / `STREAM_LOST`
`detection_window_enabled`	boolean	検出時間帯制限が有効か
`detection_window_active`	boolean	現在が検出時間帯内か
`detection_window_start`	string	現在参照中の検出開始時刻
`detection_window_end`	string	現在参照中の検出終了時刻
`recording`	object	手動録画状態
`recording.supported`	boolean	手動録画機能が利用可能か
`recording.state`	string	`idle` / `scheduled` / `recording` / `completed` / `failed` / `stopped`
`recording.start_at`	string	予約開始時刻
`recording.duration_sec`	integer	録画予定秒数
`recording.remaining_sec`	integer	残り秒数
`recording.output_path`	string	保存先MP4パス
`recording.error`	string	失敗・停止理由

使用例:

# curlで取得
curl http://localhost:8081/stats | jq

# 検出数のみ取得
curl -s http://localhost:8081/stats | jq '.detections'

# ストリーム状態を確認
curl -s http://localhost:8081/stats | jq '.stream_alive'

# 全カメラの統計を一括取得
for port in 8081 8082 8083; do
  echo "Port $port:"
  curl -s "http://localhost:$port/stats" | jq '{camera, detections, stream_alive}'
done

# JavaScriptから定期取得
setInterval(() => {
  fetch('http://localhost:8081/stats')
    .then(r => r.json())
    .then(data => {
      console.log('Detections:', data.detections);
      console.log('Stream alive:', data.stream_alive);
      console.log('Is detecting:', data.is_detecting);
    });
}, 2000);  // 2秒ごと

GET /recording/status

説明: カメラコンテナ内の手動録画状態を取得

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

レスポンスボディ:

{
  "success": true,
  "recording": {
    "supported": true,
    "state": "recording",
    "camera": "camera1_10_0_1_25",
    "job_id": "rec_1742387400000",
    "start_at": "2026-03-19T21:30:00+09:00",
    "scheduled_at": "2026-03-19T21:29:10+09:00",
    "started_at": "2026-03-19T21:30:00+09:00",
    "ended_at": "",
    "duration_sec": 90,
    "remaining_sec": 37,
    "output_path": "/output/manual_recordings/camera1_10_0_1_25/manual_camera1_10_0_1_25_20260319_213000_90s.mp4",
    "error": ""
  }
}

POST /recording/schedule

説明: RTSP入力を ffmpeg で MP4 へ保存する手動録画ジョブを予約または即時開始

リクエストボディ:

{
  "start_at": "2026-03-19T21:30:00",
  "duration_sec": 90
}

補足: - start_at 省略時は即時開始 - 既に scheduled または recording のジョブがある場合は失敗 - 保存先は manual_recordings/<camera>/ 配下

POST /recording/stop

説明: 予約中または録画中の手動録画ジョブを停止

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

GET /snapshot

説明: 現在フレームをJPEGで取得

レスポンス: - Content-Type: image/jpeg - Status: 200 OK

使用例:

curl "http://localhost:8081/snapshot" --output camera1_snapshot.jpg

POST /update_mask

説明: 現在フレームから除外マスクを再生成して即時反映（固定カメラ向け）

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 200 OK

レスポンスボディ:

{
  "success": true,
  "message": "mask updated",
  "saved": "/output/masks/camera1_10_0_1_25_mask.png"
}

フィールド説明:

フィールド	型	説明
`success`	boolean	更新成功/失敗
`message`	string	結果メッセージ
`saved`	string	保存先（永続化ファイル）

使用例:

# マスク更新
curl -X POST http://localhost:8081/update_mask | jq

POST /apply_settings

説明: 設定をランタイム反映。起動時依存の項目は設定保存後に自動再起動を要求

リクエストボディ（例）:

{
  "sensitivity": "medium",
  "scale": 0.5,
  "buffer": 15,
  "extract_clips": true,
  "diff_threshold": 20,
  "min_brightness": 180,
  "min_linearity": 0.7,
  "nuisance_overlap_threshold": 0.6,
  "nuisance_path_overlap_threshold": 0.7,
  "min_track_points": 4,
  "max_stationary_ratio": 0.4,
  "small_area_threshold": 40,
  "mask_dilate": 20,
  "nuisance_dilate": 3,
  "exclude_edge_ratio": 0.0,
  "clip_margin_before": 0.5,
  "clip_margin_after": 0.5
}

レスポンスボディ（例）:

{
  "success": true,
  "applied": {
    "sensitivity": "medium",
    "scale": 0.5,
    "diff_threshold": 20
  },
  "errors": [],
  "restart_required": true,
  "restart_requested": true,
  "restart_triggers": ["sensitivity", "scale"]
}

反映ルール: - 再起動不要: diff_threshold など検出ロジック/誤検出抑制の閾値群 - 自動再起動で反映: sensitivity / scale / buffer / extract_clips - 設定は output/runtime_settings/<camera>.json に永続化され、再起動後も維持

使用例:

curl -X POST http://localhost:8081/apply_settings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"diff_threshold":20,"nuisance_overlap_threshold":0.60}' | jq

POST /restart

説明: カメラプロセスへ再起動を要求（Dockerの restart: unless-stopped 運用を想定）

レスポンス: - Content-Type: application/json - Status: 202 Accepted

レスポンスボディ:

{
  "success": true,
  "message": "restart requested"
}

使用例:

curl -X POST http://localhost:8081/restart | jq

共通仕様

現在の設定:

# /stats /update_mask /apply_settings /restart はCORS許可
self.send_header('Access-Control-Allow-Origin', '*')

制限事項: - 他のエンドポイントはCORS未対応 - 外部ドメインからのアクセスは制限される

カスタマイズ例:

# すべてのエンドポイントでCORS許可（セキュリティ注意）
def end_headers(self):
    self.send_header('Access-Control-Allow-Origin', '*')
    self.send_header('Access-Control-Allow-Methods', 'GET, POST, DELETE')
    self.send_header('Access-Control-Allow-Headers', 'Content-Type')
    BaseHTTPRequestHandler.end_headers(self)

レート制限

現在の制限: なし

推奨実装 (Nginxリバースプロキシ):

# /etc/nginx/sites-available/meteor
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=api:10m rate=10r/s;

server {
    location /api/ {
        limit_req zone=api burst=20;
        proxy_pass http://localhost:8080/;
    }
}

タイムアウト

エンドポイント	タイムアウト	理由
`/stream`	なし	ストリーミング
その他	30秒	ブラウザデフォルト

環境変数

カメラ監視機能（v1.17.0）

カメラの自動監視と再起動を制御する環境変数です。

環境変数	デフォルト	説明
`CAMERA_MONITOR_ENABLED`	`true`	カメラ監視機能の有効/無効
`CAMERA_MONITOR_INTERVAL`	`2.0`	監視チェック間隔（秒）
`CAMERA_MONITOR_TIMEOUT`	`6.0`	カメラ統計取得タイムアウト（秒）
`CAMERA_RESTART_TIMEOUT`	`5.0`	再起動リクエストタイムアウト（秒）
`CAMERA_RESTART_COOLDOWN_SEC`	`120`	再起動後のクールダウン時間（秒）
`CAMERA_MONITOR_FAIL_THRESHOLD`	`12`	統計取得失敗が連続でこの回数に達すると再起動を試みる
`DETECTION_MONITOR_INTERVAL`	`2.0`	検出キャッシュ更新間隔（秒）

使用例（docker-compose.yml）:

services:
  dashboard:
    image: meteor-dashboard:latest
    environment:
      - CAMERA_MONITOR_ENABLED=true
      - CAMERA_MONITOR_INTERVAL=2.0
      - CAMERA_MONITOR_TIMEOUT=6.0
      - CAMERA_RESTART_TIMEOUT=5.0
      - CAMERA_RESTART_COOLDOWN_SEC=120
      - CAMERA_MONITOR_FAIL_THRESHOLD=12
    ports:
      - "8080:8080"

監視機能の動作: 1. 各カメラの /stats エンドポイントを定期的に確認 2. time_since_last_frame が CAMERA_MONITOR_TIMEOUT を超えた場合、フレーム停止と判定 3. CAMERA_RESTART_ENABLED=true の場合、自動的に /restart を呼び出し 4. 再起動回数が CAMERA_RESTART_MAX_COUNT を超えると監視を停止 5. 監視状態は /camera_stats/{index} で確認可能

監視を無効化する場合:

environment:
  - CAMERA_MONITOR_ENABLED=false

エラーコード

HTTPステータスコード

コード	説明	発生条件
200	OK	成功
404	Not Found	ファイルまたはエンドポイントが存在しない
500	Internal Server Error	サーバー内部エラー

エラーレスポンス例

{
  "success": false,
  "error": "File not found"
}

使用例

Python

import requests

# 検出一覧を取得
response = requests.get('http://localhost:8080/detections')
data = response.json()
print(f"Total detections: {data['total']}")

# 統計情報を取得
stats = requests.get('http://localhost:8081/stats').json()
print(f"Camera: {stats['camera']}, Detections: {stats['detections']}")

# 検出結果を削除
delete_response = requests.delete(
    'http://localhost:8080/detection/camera1_10_0_1_25/2026-02-02 06:55:33'
)
print(delete_response.json())

JavaScript（ブラウザ）

// 検出一覧を取得して表示
async function loadDetections() {
  const response = await fetch('/detections');
  const data = await response.json();

  console.log(`Total: ${data.total}`);
  data.recent.forEach(detection => {
    console.log(`${detection.time} - ${detection.camera} (${detection.confidence})`);
  });
}

// 統計情報を定期取得
setInterval(async () => {
  const stats = await fetch('http://localhost:8081/stats').then(r => r.json());
  document.getElementById('detections').textContent = stats.detections;
  document.getElementById('status').textContent = stats.stream_alive ? 'Online' : 'Offline';
}, 2000);

// 検出結果を削除
async function deleteDetection(camera, timestamp) {
  const response = await fetch(`/detection/${camera}/${timestamp}`, {
    method: 'DELETE'
  });
  const result = await response.json();

  if (result.success) {
    alert(result.message);
    loadDetections();  // リストを更新
  } else {
    alert(`Error: ${result.error}`);
  }
}

// 非流星検出を一括削除
async function bulkDeleteNonMeteor(camera) {
  const response = await fetch(`/bulk_delete_non_meteor/${camera}`, {
    method: 'POST'
  });
  const result = await response.json();

  if (result.success) {
    alert(`${result.deleted_count}件の非流星検出を削除しました`);
    loadDetections();  // リストを更新
  } else {
    alert(`Error: ${result.error}`);
  }
}

// 検出にラベルを設定
async function setDetectionLabel(camera, timestamp, label) {
  const response = await fetch('/detection_label', {
    method: 'POST',
    headers: {'Content-Type': 'application/json'},
    body: JSON.stringify({camera, timestamp, label})
  });
  const result = await response.json();

  if (result.success) {
    alert('ラベル設定完了');
    loadDetections();  // リストを更新
  } else {
    alert(`Error: ${result.error}`);
  }
}

Node.js

const axios = require('axios');

// 全カメラの統計を取得
async function getAllStats() {
  const cameras = [8081, 8082, 8083];
  const promises = cameras.map(port =>
    axios.get(`http://localhost:${port}/stats`)
  );

  const results = await Promise.all(promises);
  results.forEach((res, i) => {
    console.log(`Camera ${i+1}:`, res.data.detections, 'detections');
  });
}

getAllStats();

Bash

#!/bin/bash
# 全カメラの統計を表示

echo "=== Meteor Detection Stats ==="
for port in 8081 8082 8083; do
  stats=$(curl -s "http://localhost:$port/stats")
  camera=$(echo "$stats" | jq -r '.camera')
  detections=$(echo "$stats" | jq -r '.detections')
  alive=$(echo "$stats" | jq -r '.stream_alive')

  echo "$camera: $detections detections (stream: $alive)"
done

# 検出一覧を取得
echo ""
echo "=== Recent Detections ==="
curl -s "http://localhost:8080/detections" | \
  jq -r '.recent[] | "\(.time) - \(.camera) (\(.confidence))"'

PowerShell

# 検出一覧を取得
$detections = Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:8080/detections"
Write-Host "Total detections: $($detections.total)"

# 統計情報を取得
$stats = Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:8081/stats"
Write-Host "Camera: $($stats.camera), Detections: $($stats.detections)"

# 検出結果を削除
$deleteResult = Invoke-RestMethod `
  -Uri "http://localhost:8080/detection/camera1_10_0_1_25/2026-02-02%2006:55:33" `
  -Method Delete
Write-Host $deleteResult.message

Webhook連携例

検出時にSlackに通知

# webhook_notifier.py
import requests
import time
import json

SLACK_WEBHOOK_URL = "https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL"
last_count = {}

def check_detections():
    for port in [8081, 8082, 8083]:
        stats = requests.get(f'http://localhost:{port}/stats').json()
        camera = stats['camera']
        count = stats['detections']

        if camera not in last_count:
            last_count[camera] = count

        if count > last_count[camera]:
            # 新しい検出があった
            message = {
                "text": f"🌠 流星検出！\nカメラ: {camera}\n検出数: {count}"
            }
            requests.post(SLACK_WEBHOOK_URL, json=message)
            last_count[camera] = count

# 10秒ごとに確認
while True:
    check_detections()
    time.sleep(10)

検出時にメール送信

# email_notifier.py
import requests
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def send_email(subject, body):
    msg = MIMEText(body)
    msg['Subject'] = subject
    msg['From'] = 'meteor@example.com'
    msg['To'] = 'admin@example.com'

    with smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587) as server:
        server.starttls()
        server.login('user', 'password')
        server.send_message(msg)

def monitor():
    last_count = {}
    while True:
        detections = requests.get('http://localhost:8080/detections').json()

        for detection in detections['recent']:
            key = f"{detection['camera']}_{detection['time']}"
            if key not in last_count:
                send_email(
                    f"流星検出: {detection['camera']}",
                    f"時刻: {detection['time']}\n信頼度: {detection['confidence']}"
                )
                last_count[key] = True

        time.sleep(30)

monitor()

APIクライアントライブラリ例

Python用シンプルクライアント

# meteor_client.py
import requests
from typing import List, Dict, Optional

class MeteorDetectionClient:
    def __init__(self, dashboard_url: str = "http://localhost:8080"):
        self.dashboard_url = dashboard_url

    def get_detections(self) -> Dict:
        """検出一覧を取得"""
        response = requests.get(f"{self.dashboard_url}/detections")
        return response.json()

    def get_detection_window(self, lat: float = None, lon: float = None) -> Dict:
        """検出時間帯を取得"""
        params = {}
        if lat: params['lat'] = lat
        if lon: params['lon'] = lon

        response = requests.get(
            f"{self.dashboard_url}/detection_window",
            params=params
        )
        return response.json()

    def delete_detection(self, camera: str, timestamp: str) -> Dict:
        """検出結果を削除"""
        response = requests.delete(
            f"{self.dashboard_url}/detection/{camera}/{timestamp}"
        )
        return response.json()

    def bulk_delete_non_meteor(self, camera: str) -> Dict:
        """非流星検出を一括削除"""
        response = requests.post(
            f"{self.dashboard_url}/bulk_delete_non_meteor/{camera}"
        )
        return response.json()

    def set_detection_label(self, camera: str, timestamp: str, label: str) -> Dict:
        """検出にラベルを設定"""
        response = requests.post(
            f"{self.dashboard_url}/detection_label",
            json={"camera": camera, "timestamp": timestamp, "label": label}
        )
        return response.json()

    def get_camera_stats(self, port: int) -> Dict:
        """カメラの統計情報を取得"""
        response = requests.get(f"http://localhost:{port}/stats")
        return response.json()

    def get_camera_stats_from_dashboard(self, index: int) -> Dict:
        """ダッシュボード経由でカメラ統計を取得（監視情報含む）"""
        response = requests.get(f"{self.dashboard_url}/camera_stats/{index}")
        return response.json()

# 使用例
if __name__ == "__main__":
    client = MeteorDetectionClient()

    # 検出一覧を取得
    detections = client.get_detections()
    print(f"Total: {detections['total']}")

    # カメラ統計を取得
    stats = client.get_camera_stats(8081)
    print(f"Camera: {stats['camera']}, Detections: {stats['detections']}")

    # ダッシュボード経由でカメラ統計取得（監視情報含む）
    dashboard_stats = client.get_camera_stats_from_dashboard(0)
    print(f"Monitor enabled: {dashboard_stats['monitor_enabled']}")
    print(f"Restart count: {dashboard_stats['monitor_restart_count']}")

    # 検出にラベルを設定
    result = client.set_detection_label(
        camera="camera1_10_0_1_25",
        timestamp="2026-02-02 06:55:33",
        label="meteor"
    )
    print(result)

    # 非流星検出を一括削除
    delete_result = client.bulk_delete_non_meteor("camera1_10_0_1_25")
    print(f"Deleted {delete_result['deleted_count']} non-meteor detections")

API リファレンス (API Reference)

概要

目次

バージョン履歴

v3.2.5 - メンテナンスアップデート

v3.2.1 - 手動録画の一覧統合とサムネイル対応

v3.2.0 - カメラ別手動録画予約の追加

v3.1.1 - WebRTC candidate 自動検出と生成安定化

v3.1.0 - WebRTC ライブ表示の正式対応

v3.0.0 - 旧互換 MP4 正規化設定の削除

v1.24.1 - ダッシュボードの Flask アプリ運用整備

v1.24.0 - 検出 ID 管理と運用制御の拡張

v1.23.1 - 検出時間帯判定と状態表示の修正

v1.18.0 - 一括削除機能

v1.17.0 - カメラ監視機能

v1.16.0 - 画面端ノイズ除外

v1.14.0 - 録画マージン設定

v1.13.0 - 全カメラ設定UI

v1.10.0 - 検出ラベル機能

dashboard.py API

エンドポイント一覧

GET /health

GET /

GET /cameras

GET /settings

GET /camera_embed/{index}

GET /go2rtc_asset/{name}

GET /detection_window

GET /detections

GET /detections_mtime

GET /camera_stats/{index}

GET /image/{camera}/{filename}

GET /camera_snapshot/{index}

GET /camera_recording_status/{index}

DELETE /manual_recording/{path}

POST /camera_recording_schedule/{index}

POST /camera_recording_stop/{index}

POST /camera_restart/{index}

GET /camera_settings/current

POST /camera_settings/apply_all

DELETE /detection/{camera}/{id}

GET /dashboard_stats

POST /bulk_delete_non_meteor/{camera_name}

POST /detection_label

GET /changelog

meteor_detector_rtsp_web.py API

エンドポイント一覧

GET /

GET /stream

GET /stats

GET /recording/status

POST /recording/schedule

POST /recording/stop

GET /snapshot

POST /update_mask

POST /apply_settings

POST /restart

共通仕様

CORS（Cross-Origin Resource Sharing）

レート制限

タイムアウト

環境変数

カメラ監視機能（v1.17.0）

エラーコード

HTTPステータスコード

エラーレスポンス例

使用例

Python

JavaScript（ブラウザ）

Node.js

Bash

PowerShell

Webhook連携例

検出時にSlackに通知

検出時にメール送信

APIクライアントライブラリ例

Python用シンプルクライアント

関連ドキュメント