USP estima público do ato contra o PL da Dosimetria em ~13,7 mil pessoas com imagens aéreas e IA 🧵 Neste fio vou explicar passo a passo como funcionou a contagem, por que veio um intervalo (12,1k–15,4k) e que perguntas tecnológicas isso levanta.

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Primeiro passo: coleta das imagens. Equipes usam imagens aéreas (drones/helicópteros/satélites) em vários momentos do evento. Depois, algoritmos de visão computacional identificam “aglomerações” ou cabeças em cada frame para estimar o número de pessoas no pico.

Como a IA faz a contagem? Modelos de detecção e de densidade treinados em milhares de fotos identificam pontos que representam pessoas. Eles corrigem sobreposição, perspectiva e movimento. O resultado é um intervalo (incerteza) — prática responsável para expressar margem de erro.

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Fontes de erro comuns: resolução baixa das imagens, áreas cobertas por sombras/árvores, pessoas em movimento e sobreposição. Além disso, modelos podem ter vieses se treinados em cenários diferentes (por exemplo, festas vs manifestações). Por isso a transparência do método é crucial.

Tecnologias envolvidas: aerofotografia, redes neurais convolucionais, segmentação por imagem e fusão temporal (combinar quadros). Importa saber se o código e os dados são públicos — reprodução e auditoria aumentam confiança e combatem desinformação.

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Questões éticas: contagem por IA é útil para transparência, mas exige cuidado com privacidade (LGPD) e risco de vigilância. Ferramentas públicas devem priorizar anonimização e uso agregado. A tecnologia deve empoderar o debate público, não intimidar quem protesta.

Reflexão final: a tecnologia nos dá números mais robustos para debates públicos, mas não substitui o contexto social que levou pessoas às ruas. Transparência metodológica, responsabilidade e acesso aberto às ferramentas são chave para transformar essas medições em bens públicos.

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