decide op• Data kinds: signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.flash_frequency(intensity_series, fps, *, f_min: 'float' = 0.0, pad: 'int' = 8) -> 'Dict[str, float]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivedecide; drivedecide.flash_frequency(intensity_series, fps, *, f_min: 'float' = 0.0, pad: 'int' = 8) -> 'Dict[str, float]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("flash_frequency"))
pixel (या region के औसत) की brightness की time series से टिमटिमाने की frequency का अनुमान लगाता है (FFT का सबसे ऊँचा peak)।
माध्य घटाएँ, Hann विंडो लगाएँ, pad गुना तक शून्य भरें और rFFT करें। f_min या उससे ऊपर के सबसे ऊँचे शिखर को लघुगणकीय आयाम के परवलय से इंटरपोलेट किया जाता है। लौटाई गई आवृत्ति आभासी आवृत्ति है (fps/2 से तेज़ टिमटिमाहट aliased_frequency के मान पर वलित होकर दिखती है)।
लौटाए गए मान: frequency, bin_width = fps / n (विंडो के विभेदन का संकेतक), nyquist = fps/2, peak_ratio (शिखर की ऊँचाई / शिखर के बाहर की माध्यिका। न टिमटिमाने वाले पिक्सेलों के लिए छोटा)। स्थिर श्रेणी (आयाम 0) पर ValueError।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_driving_crossing — py -3.11 examples/poc_driving_crossing.py
• poc_driving_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
decide)mirror_reflection_matrix · mirror_virtual_camera · mirror_aim_normal · convex_mirror_fov · mirror_blind_zone · check_sequence_score · signal_phase_plan · signal_state
*Provenance: drivedecide.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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