API de cartografía
Introducción a la API de cartografía de DJI FlightHub
Se añadió la API de cartografía de FlightHub en OpenAPI, lo que permite a terceros integrar rápidamente capacidades de cartografía en la nube.
- Número máximo de tareas de cartografía simultáneas: 2 para la versión estándar, 5 para la versión empresas y 10 para la versión empresarial
- Estrategia de precios: Coherente con la nube pública de DJI FlightHub. Los archivos 2D, 3D y 3DGS se cobran por separado.
- Admite la carga de información de nube de puntos para la reconstrucción. Cada 5 MB de modelo de nube de puntos utiliza 1 imagen de cartografía.
- Para los archivos de nube de puntos, los archivos LDR se cuentan según su tamaño, mientras que las imágenes y otros archivos se cuentan por cantidad.
Rango de cartografía compatible:
Luz visible: Modelo 2D, nube de puntos 3D, malla 3D y salpicadura gaussiana 3DGS
Nube de puntos láser: compatible con L1 y L2, y se está preparando la compatibilidad con L3Número máximo de archivos por tarea de cartografía: Cada tarea de cartografía tiene un límite máximo de archivos.
Modelo 2D: Mínimo 5, máximo 20 000
Modelo 3D: Mínimo 5, máximo 20 000
Salpicadura gaussiana: Mínimo 5, máximo 4000
Nube de puntos láser: Mínimo 5, máximo 20 000
Código de ejemplo
OpenAPI se ha actualizado a la V2.0. El comportamiento de la API de cartografía no cambia; solo se reemplaza el segmento «v0.1» de la ruta por «v2.0».
- Por ejemplo, «/openapi/v0.1/open_model/stores/obtain_token» se convierte en «/openapi/v2.0/open_model/stores/obtain_token».
- Si es usuario de OpenAPI V1.0, simplemente mantenga «v0.1».
1. Obtener las credenciales de carga
Obtenga las credenciales temporales para cargar archivos multimedia para el modelado en el bucket.
POST /openapi/v2.0/open_model/stores/obtain_token
X-User-Token: xxxxxxxx
X-Request-ID: yyyyyyyy
Respuesta
{
"code": 0,
"message": "",
"data": {
"cloud_name": "ali",
"access_key_id": "xxx",
"secret_access_key": "xx",
"session_token": "xx",
"region": "cn-hangzhou",
"cloud_bucket_name": "xxx",
"callback_param": "Q1g0Mm1uOUR6ZUJnMlkzb29vUmE0dmNWdnh0b1M1eis0d3B2c0paQmsrUURmT0Z5dHVLblBjbVllYlZ3cnovbE5ZdHRqM2VjMWxDTUwzYVJCTFk0N2tWd2pkSWIwQlU5dHBMZVZkbXJXZ2xJSWFhdHNxWnE2anQrTk9SMzlET0JNUUg0WkdDVDJ0OHNWbC9mMTZ6R01meEp2WGRzMFU4ZFkyMFIyMzJ6Ty9UUWZ2WUhlcEJWYnQ0NjJDdDFISS9Za0FON0srVjdZYnJITXprNHpRS09aSTJMbEZBdkpLNDNlVUd5dmRzMUJSSTVQVVA1VVlWVnEraDlNdkpQbHdSSw==",
"store_path": "fh/organizations/5a6f9d4b-2a38-4b4b-86f9-3a678da0bf4a/open_reconstruction/tmp/fbe4f0a1-561c-43d1-a880-baf464bed5c6/{fileName}",
"expire_time": 1768209932,
"end_point": "https://xxx"
}
}
2. Enviar una devolución de llamada de carga
Esto se utiliza para indicar qué recursos de archivo deben copiarse después de cargar el archivo.
POST /openapi/v2.0/open_model/stores/upload_callback
X-User-Token: xxxxxxxx
X-Request-ID: yyyyyyyy
Solicitud
{
"resource_uuid": "69e49a97-6a02-4638-b1b5-b9e871b6c51e",
"resource_name": "test",
"callback_param": "Q1g0Mm1uOUR6ZUJnMlkzb29vUmE0dmNWdnh0b1M1eis0d3B2c0paQmsrUURmT0Z5dHVLblBjbVllYlZ3cnovbE5ZdHRqM2VjMWxDTUwzYVJCTFk0N3JTRjg2anc0aklVMEZ5U0FUdUNCbThqNDJMNEdPRkgvMzZBRWZNZDluZHJGNDJWMGxjUHFUMlk1bG9uNVN5eDZON2l5K0NVZUJGZ3Jrdyt5QTB5RXp1eWJESWZqdG5HeGp5QkF2WnRHTFpZc0thVWtTL1I1eVp5M0UrS0VvMGVpTVlLUGpvUzhiUlo4dE1rMk1PY2lUZz0=",
"files": [
{
"name": "DJI_20250721120152_0025_V.jpeg",
"etag": "69922E94721B338B174C219542370E8E"
},
{
"name": "DJI_20250721120153_0026_V.jpeg",
"etag": "60C05FF3D620ADA0365F3427F2A43FA7"
}
]
}
Respuesta
{
"code": 0,
"message": "",
"data": {
"resource_uuid": "69e49a97-6a02-4638-b1b5-b9e871b6c51e",
"upload_count": 2
}
}
- etag especifica el valor hash asignado al archivo por el bucket para verificar la integridad del archivo.
Código de muestra para obtener el valor de etag (Go)
meta, _ := bucket.GetObjectDetailedMeta(key)
etag := strings.Trim(meta.Get("ETag"), "\"")
3. Iniciar la tarea de reconstrucción
POST /openapi/v2.0/open_model/models/reconstruction/start
X-User-Token: xxxxxxxx
X-Request-ID: yyyyyyyy
Solicitud
{
"resource_uuid": "69e49a97-6a02-4638-b1b5-b9e871b6c51e",
"parameter_2d": "",
"parameter_3d": "{\"parameter\":{\"cut_AOI\":false,\"generate_b3dm\":true,\"generate_las\":false,\"generate_obj\":false,\"generate_osgb\":false,\"generate_ply\":false,\"generate_pnts\":false,\"generate_point_ply\":false,\"global_min_depth\":-1,\"model_simplify\":0.2,\"output_geo_desc\":{\"cs_type\":\"GEO_CS\",\"geo_cs\":\"EPSG:32650\",\"geo_cs_wkt\":\"\",\"override_vertical_cs\":\"\"},\"output_mesh\":true,\"output_ply_with_normals\":false,\"output_pointcloud\":false,\"ply_with_normals_level\":0,\"quality_level\":3,\"stereo_mode\":false,\"usable_memory_GB\":60,\"water_refine\":false}}",
"parameter_3dgs": "",
"parameter_lidar": "",
"delete_resource_if_finish": false
}
Respuesta
{
"code": 0,
"message": "",
"data": {
"model_3d": {
"uuid": "476954f7-3ad4-4dcf-a03f-2654d5e0d3cc",
"status": 12,
"sub_error_code": 0
}
}
}
4. Obtener los detalles del modelo
Obtenga los detalles del modelo para comprobar el estado del modelo, su tamaño y el progreso de la tarea.
GET /openapi/v2.0/open_model/models/476954f7-3ad4-4dcf-a03f-2654d5e0d3cc
X-User-Token: xxxxxxxx
X-Request-ID: yyyyyyyy
Respuesta
{
"code": 0,
"message": "",
"data": {
"resource_uuid": "69e49a97-6a02-4638-b1b5-b9e871b6c51e",
"model_uuid": "476954f7-3ad4-4dcf-a03f-2654d5e0d3cc",
"model_type": 2,
"model_status": 9,
"model_size": 37420969,
"reconstruction_progress": 100,
"error_code": 0,
"zip_status": 2,
"zip_progress": 100,
"zip_file_key": "xxxx"
}
}