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随着2024年末，2025年初 DeepSeek的爆火，引发了人们现象级的对于智能AI的迫切需求，智能AI也如雨后春笋一般井喷出现。一定程度上也促进了人们对于工作效率提升，提升的同时也是对于各行各业的冲击。 “今天你加班了嘛？今天你要加班嘛？今天你需要加班嘛？” 这一问题也在打工人群中广泛被提及，为达成降本增效的目的部分企业负责人也开始倡导使用AI来处理日常的工作来增加效率，减少或避免加班的情况的发生。 随着司空2的功能更新，搭配最新的M4行业系列大疆无人机联动，对于辛苦的测绘人员以及泛测绘人员来说又会是怎样的冲击呢？ 关于素材的采集？  可以采用司空2云端联动的方式进行采集，并且通过云端的方式来传递素材。 M4行业系列无人机如何连接 司空2远端控制? 1、飞行器如何连接司空2？ ①准备好一个DJI账号,DJI账号已经加入司空2组织。 ②在遥控器上登录DJI账号，登录云服务时选择司空2中对应的组织项目。     2、远端控制 ①登录司空2，找到对应的项目组织。 ②进入到项目后会发现有设备在线，点击进入之后就可以直播镜头画面以及远程控制飞行器手动飞行了。   M4行业系列无人机如何联动 司空2实时获取影像数据？ 1、如何实时拍摄且上传？ ①遥控器登录云服务后，在相应的司空2项目中将设备绑定好，且开启媒体资源上传设置中的照片自动上传和视频自动上传。  ②在飞行拍摄过程中，也需要确认连接了WIFI或内置了有充足流量且信号的手机卡。（PS：不建议使用物联网卡，因为会被限流以及随时跑路的风险。） 2、如何在司空2中查看实时传输的图像？ ①登录司空2，并找到对应的组织项目。 ②在司空2中使用点击对应的媒体库中的文件夹来查看对应的航线以及飞行中拍摄的照片。 通过上面的方法可以达成“人在家中坐，素材从天上来”的成就，并且可以节省一节素材传递过程中消耗的时间。 如何使用这些素材？ 大疆M4行业系列主要分为两款机型：M4T与M4E。M4T相比于M4E在采集过程中多了一张红外照片。 司空2的相关套餐中都是有配置照片建模张数的，但建模照片数量是会用完的一天的，因此对于此前本地购买过大疆智图或者其他相关建模软件的小伙伴来说是有优势的，可以通过本地建模软件来进行模型的重建，并且重建后的结果依旧是可以回传回云端用作地图或参考物使用。 对于M4E用来测绘作业来说没有什么影响，但是对于M4T用于光伏巡检来说还是有一些弊端的，M4T以及司空2并不会主观的去将可将光以及红外照片分成多个文件夹，仅会存在一个文件夹里面。 那么又有什么便捷的方式来解决这个问题呢？ 1、借助司空2 司空2媒体库中，可以通过筛选的方式来进行数据的筛选，然后全选素材之后下载。 2、借助Deepseek代码 通过这个方式来说不太适合直接可以接触司空2的操作人员，更适合最后的终端分析建模人员来用，当乙方将打包好的全部数据给到分析人员的时候，可以通过以下的代码来进行文件夹的分类。 本次采用的是Deepseek来协助编制分类代码。（每种设备的照片命名方式都有所差异，因此还是需要进一步修改）。 import osimport shutilimport tkinter as tkfrom tkinter import filedialogdef classify_dji_photos(): # 创建Tkinter根窗口并隐藏 root = tk.Tk() root.withdraw() # 选择目标文件夹 source_folder = filedialog.askdirectory(title='请选择包含DJI照片的文件夹') if not source_folder: print('未选择文件夹，操作已取消。') return # 遍历文件夹中的文件 for filename in os.listdir(source_folder): # 仅处理JPG文件 if filename.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg')): # 分割文件名 parts = filename.split('_') # 验证文件名格式 if len(parts) < 4 or not parts[0].startswith('DJI'): continue try: # 提取时间戳和后缀 timestamp = parts[1] file_type = parts[3].split('.')[0].upper() # 获取T或V # 验证有效类型 if file_type not in ('T', 'V'): continue # 生成目标文件夹名称 folder_suffix = '__T' if file_type == 'T' else '__V' target_folder = f'DJI_{timestamp}{folder_suffix}' target_path = os.path.join(source_folder, target_folder) # 创建目标文件夹（如果不存在） os.makedirs(target_path, exist_ok=True) # 移动文件 src = os.path.join(source_folder, filename) dst = os.path.join(target_path, filename) shutil.move(src, dst) print(f'已移动文件: {filename} -> {target_folder}') except (IndexError, ValueError) as e: print(f'跳过无效文件: {filename} ({str(e)})') continue△此代码仅供参考，建议大家自主生成 将这些素材下载到本地且分类好之后，就可以进行后续的操作了，用于建模用于分析都是可以的。 结语 时代在发展，技术的不断叠新，低空无人机的下一步发展又会是在哪里呢？敬请期待。 END |
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