japan_stats — DRIVE `japan` op

• Datenarten: table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.japan_stats(graph: 'dict') -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import drivejapan; drivejapan.japan_stats(graph: 'dict') -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opsdrive.get("japan_stats"))

Verwendung

Aufschlüsselungstabelle des Straßennetzes: Anzahl der Kanten, Gesamtlänge und mittlere Breite je Typ, Aufschlüsselung der Herkunft der Breiten und Anzahl markanter Knoten.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_driving_japan_town — py -3.11 examples/poc_driving_japan_town.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (`japan`)

osm_synthetic · osm_parse · osm_road_graph · osm_road_mask · osm_road_loops · osm_route · japan_world · latlon_to_local

*Provenance: drivejapan.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

japan_stats — DRIVE japan op