fog_beta_from_profile — DRIVE `env` op

• Datenarten: any × any × scalar × scalar × scalar → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.fog_beta_from_profile(rows, luminance, horizon_row: 'float', focal: 'float', cam_height: 'float', pitch: 'float' = 0.0, *, method: 'str' = 'fit', slant: 'bool' = True, beta_range=(0.0001, 0.5), n_grid: 'int' = 400) -> 'Dict[str, float]' (die Implementierung direkt: import driveenv; driveenv.fog_beta_from_profile(rows, luminance, horizon_row: 'float', focal: 'float', cam_height: 'float', pitch: 'float' = 0.0, *, method: 'str' = 'fit', slant: 'bool' = True, beta_range=(0.0001, 0.5), n_grid: 'int' = 400) -> 'Dict[str, float]'; aus dem Register: opsdrive.get("fog_beta_from_profile"))

Verwendung

Bestimmt den Extinktionskoeffizienten β des Nebels aus der vertikalen Leuchtdichtekurve der Fahrbahn (Ansatz von Hautière et al. 2006).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

method="fit"(既定): 各行の路面までの距離(road_row_distance、slant=True で視線の長さ √(d² + H²))に Koschmieder L = L_h + (L₀ − L_h) e^{−β r} を当てる(β は対数格子 + 黄金分割、各 β で L₀・L_h は線形最小二乗)。method="inflection": 曲線を 5 行の移動平均で均し、2 階差分が符号を変える行 v_i から β = 2 (v_i − v_h)/λ (λ = f H / cos²α。距離を λ/(v − v_h) と近似したときの厳密な変曲点: L = L_h + (L₀ − L_h) e^{−βλ/u} の 2 階微分は u = βλ/2 で 0)。

返り値にはどちらも入る: beta(選んだ方)・beta_fit・beta_inflection(見つからなければ nan)・L0・L_h・ rms・mor(2.996/β)。

Raises ValueError: 長さ違い・地平線より下の点が 5 未満・method が不正。

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_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.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 (`env`)

julian_day · sun_at · sun_events · sun_vector · sun_illuminance · koschmieder · mor_from_beta · beta_from_mor

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

fog_beta_from_profile — DRIVE env op