A detec § úo de pessoas ainda é um problema na vis úo computacional, bem como o rastreamento e a RE-ID (re-identifica § úo de pessoas), principalmente em ambientes com múltiplas c ómeras. Os avan §os das redes neurais convolucionais para essas tarefas implicaram ganho de desempenho nos últimos anos, visto que há um aumento na quantidade de dados públicos anotados para treinamento supervisionado, desta maneira permitindo treinamentos mais eficientes. Porém, com as dificuldades presentes nas tarefas de detec § úo, RE-ID e rastreamento de pessoas, como oclus µes, varia § µes da ilumina § úo e a qualidade da imagem capturada, ainda se faz necessário estudos a fim de aumentar a acurácia dessas tarefas. Usando uma plataforma para a análise do fluxo de pessoas, é possível fornecer informa § µes as quais podem otimizar a seguran §a, vigil óncia e demais locais com forte presen §a humana. O estudo apresentado aqui se utilizou de técnicas de processamento digital de imagens e redes neurais convolucionais para realizar a detec § úo de pessoas e, a partir dessa detec § úo, efetuar a re-identifica § úo com base na área de interesse detectada.