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# 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

```python
# 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

```python
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

```python
# 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

```python
# 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:**

```python
# 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**

   ```python
   # 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

```bash
# 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

```python
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