Agilidade
o servidor recebe evento, não vídeo
O modelo roda no navegador, em ONNX Runtime com WASM e WebGPU, dentro de um worker. O que sobe para o servidor é o evento de contagem e a amostra de ocupação — números. Não há fila de upload de vídeo, não há servidor de inferência para dimensionar, e a contagem continua acontecendo quando a rede cai.
IA assistida
o modelo é peça trocável, e cada estação escolhe a sua
Os modelos ONNX ficam num catálogo do sistema: sobem por upload, ganham versão e cada estação aponta para o que serve ao que ela conta. Trocar o modelo de uma esteira não mexe nas outras — e o que estava contando ontem continua identificado pelo modelo que contou.
Responsividade
a estação é um celular apontado para a passagem
PWA instalável, tema claro e escuro, e a câmera que já existe no aparelho. Uma estação de contagem deixa de ser um projeto de infraestrutura e passa a ser um aparelho preso num suporte.
Responsabilidade
o quadro que vai para o servidor é o que você escolheu guardar
Contar é local, mas montar dataset não é: o quadro que você marca para revisão sobe e fica guardado, com rótulo e autoria. É uma decisão consciente e visível — não um streaming contínuo em segundo plano. Quem entra, o que faz e o que exporta ficam na trilha de auditoria, e cada permissão é por papel.
Organização
estação, zona, sessão — e o dataset que sai delas
A hierarquia é curta de propósito: a estação é o ponto físico, a zona é onde se conta dentro da imagem, a sessão é o turno com começo e fim. Eventos e ocupação penduram na sessão; os quadros revisados penduram na estação e viram o dataset.zip dela.