docs/scenarios.md

Cenários e Casos de Uso

Cenários de Produção

Alta Demanda

Múltiplas Requisições

• Sistema de fila com priorização
• Balanceamento GPU/CPU automático
• Cache inteligente de resultados

# Exemplo de configuração de fila
demo = demo.queue(
    api_open=False,
    max_size=10,
    concurrency_count=2
)

Processamento em Lote

• Agendamento de análises
• Otimização de recursos
• Relatórios consolidados

Recuperação e Resiliência

Tratamento de Falhas

try:
    result = detector.process_video(video_path)
except GPUOutOfMemoryError:
    # Fallback para CPU
    result = cpu_detector.process_video(video_path)
except NetworkError:
    # Retry com backoff exponencial
    result = retry_with_backoff(process_video, video_path)

Persistência de Estado

• Checkpoints de processamento
• Retomada após falhas
• Backup de configurações

Cenários de Integração

Sistemas de Vigilância

CCTV e Câmeras IP

# Exemplo de integração com RTSP
stream_url = "rtsp://camera.local/stream1"
detector.process_stream(stream_url)

Sistemas Legados

• Suporte a formatos antigos
• APIs de compatibilidade
• Conversão de protocolos

Compliance e Segurança

LGPD/GDPR

• Retenção configurável de dados
• Anonimização automática
• Logs de auditoria detalhados

# Exemplo de política de retenção
retention_policy = {
    "video_data": "7d",
    "detection_logs": "30d",
    "audit_logs": "365d"
}

Segurança

• TLS/SSL para todas as conexões
• Autenticação JWT
• Rate limiting por IP/usuário

Limitações e Contornos

Detecção

Falsos Positivos

• Objetos similares (ex: guarda-chuvas vs. armas)
• Condições de baixa luminosidade
• Ângulos desfavoráveis

Soluções:

# Ajuste de confiança por contexto
if low_light_condition:
    threshold = 0.7  # Mais restritivo
else:
    threshold = 0.5  # Padrão

Falsos Negativos

• Objetos parcialmente visíveis
• Movimento rápido
• Oclusões

Mitigações:

• Processamento de múltiplos frames
• Análise de sequência temporal
• Fusão de detecções

Performance

Gargalos Conhecidos

1. Vídeos Longos

   # Processamento em chunks
   chunk_size = 60  # segundos
   for chunk in video.split_chunks(chunk_size):
       process_chunk(chunk)
   

2. Alta Resolução

   • Downscaling automático
   • Processamento em tiles
   • Balanceamento qualidade/performance

Limites do Sistema

Recurso	Limite	Observação
Vídeo	100MB	Por upload
Duração	5min	Por análise
Usuários	10	Simultâneos

Melhores Práticas

Preparação de Dados

Vídeos

• Compressão H.264/H.265
• Resolução máxima 1080p
• FPS entre 24-30

# Exemplo de otimização com ffmpeg
ffmpeg -i input.mp4 -c:v libx264 -crf 23 -preset medium output.mp4

Formato Ideal

• Codec: H.264
• Container: MP4
• Bitrate: 2-5 Mbps

Monitoramento

Métricas Críticas

metrics = {
    "detection_rate": detections/total_frames,
    "processing_time": end_time - start_time,
    "gpu_utilization": gpu_util
}

Sistema de Alertas

• Thresholds configuráveis
• Notificações em tempo real
• Ações automáticas

Backup e DR

Estratégia

1. Backup incremental de dados
2. Snapshot diário de configurações
3. Replicação de logs

Recuperação

1. Restore automatizado
2. Testes periódicos
3. Documentação detalhada

Expansão Futura

Novos Modelos

• Integração plug-and-play
• Versionamento de modelos
• A/B testing

Novas Plataformas

• Suporte a TPU
• Apple Neural Engine
• Edge devices

Novos Casos de Uso

• Análise comportamental
• Detecção de anomalias
• Rastreamento de objetos