plateau_parse — DRIVE japan op

• Data kinds: any → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.plateau_parse(source: 'str | Path | bytes', *, origin: 'tuple[float, float] | None' = None, max_buildings: 'int | None' = None) -> 'dict[str, Any]' (implementation को सीधे call करना हो तो import driveplateau; driveplateau.plateau_parse(source: 'str | Path | bytes', *, origin: 'tuple[float, float] | None' = None, max_buildings: 'int | None' = None) -> 'dict[str, Any]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("plateau_parse"))

उपयोग

PLATEAU CityGML से इमारतों के footprint polygons, ऊँचाई और तल की elevation stream रूप में पढ़ता है।

iterparse से Building (स्थानीय नाम) की प्रत्येक end घटना पर प्रसंस्करण करता है, और प्रसंस्करण के बाद elem.clear() से मेमोरी मुक्त करता है (प्रति फ़ाइल कई सौ MB होने पर भी चलने वाला डिज़ाइन)।

प्रत्येक इमारत के लिए:

• measuredHeight हो तो उसे ऊँचाई के रूप में उपयोग करता है। न हो तो lod1Solid की अधिकतम ऊँचाई − न्यूनतम ऊँचाई।

• आधार-रेखा (footprint): lod0FootPrint हो तो उसका posList। न हो तो lod1Solid के सभी फलकों में से सबसे कम औसत ऊँचाई वाला फलक (LOD1 एक बहिर्वेधित स्तंभ है, इसलिए उसका तल फलक होता है)।

• posList को EPSG:6697 के "अक्षांश देशांतर ऊँचाई" त्रिक के रूप में पढ़ा जाता है।

Args:

source: CityGML स्ट्रिंग (< से आरंभ), bytes, या फ़ाइल पथ (str/Path)।

origin: स्थानीय निर्देशांकों का मूल बिंदु (lat0, lon0) [deg]। None हो तो पहली स्वीकृत इमारत का केन्द्रक।

max_buildings: स्वीकृत इमारतों की संख्या की ऊपरी सीमा (None पर असीमित)। पहुँचने पर पढ़ना रुक जाता है।

Returns:

{"origin": (lat0, lon0), "buildings": [...], "n_skipped": int, "crs": "EPSG:6697 (lat, lon, alt)"}। प्रत्येक इमारत

{"id", "footprint" (k,2) float64(局所 x,y[m]、閉じない、反時計回り), "height", "ground_z", "lat", "lon"} (lat/lon आधार-रेखा के शीर्षों का औसत = केन्द्रक)।

Raises:

ValueError: source खाली/अमान्य, posList 3 का गुणज नहीं, XML टूटा हुआ,

max_buildings ऋणात्मक, origin अमान्य।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery_drive_city_terrain — py -3.11 examples/gallery_drive_city_terrain.py

• poc_driving_japan_town — py -3.11 examples/poc_driving_japan_town.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (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

इसी category के (japan)

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

*Provenance: driveplateau.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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