Aprimoramento do processo SfM para fotogrametria terrestre pela detecção e eliminação de elementos móveis e céu usando YOLOv8 : Enhancement of the SfM process for terrestrial photogrammetry through detection and removal of moving elements and background using YOLOv8 - Zucatelli, Guilherme Francisco; Centeno, Jorge Antonio Silva (Revista de Geociências do Nordeste, 2025)
Este artigo propõe um método automatizado para aprimorar processos de fotogrametria terrestre mediante a detecção e eliminação de elementos móveis (veículos, pessoas) e estáticos (céu) utilizando o YOLOv8. O modelo gera máscaras binárias que excluem regiões indesejadas, integrando-se ao pipeline de Structure from Motion (SfM) para melhorar a reconstrução 3D. Foram utilizados datasets como Clouds-1000 (céu) e COCO (objetos móveis) para treinar o YOLOv8, validado em um estudo de caso de documentação 3D de uma edificação histórica. Os resultados mostraram redução de 5,2% no erro de reprojeção RMS, aumento de 5% na densidade da nuvem de pontos e diminuição de 21,7% nos outliers, além de economia de 6% no tempo de processamento. A abordagem demonstrou eficácia na exclusão automatizada de ruídos, porém enfrenta desafios em cenários de baixo contraste. Conclui-se que a integração do YOLOv8 otimiza fluxos fotogramétricos, reduzindo dependência de etapas manuais e viabilizando aplicações em gestão urbana e preservação cultural. resumo deve descrever de forma breve e clara os principais objetos e resultados do trabalho. Deve está em Times New Roman (9), justificado, com espaçamento simples e não ultrapassar 200 palavras.