A partir do segundo trimestre de 2014, o produto interno bruto (PIB) brasileiro passou por onze trimestres consecutivos de crescimento negativo, atingindo seu menor valor no quarto trimestre de 2015, uma queda de 5,5%, e apenas no começo de 2017 passou novamente a apresentar alguma expansão. Em fevereiro de 2020, os primeiros casos do novo coronavírus foram detectados no Brasil e, em março, a Organização Mundial da Saúde (OMS) declarou o quadro de pandemia. As medidas adotadas pelos entes nacionais e entidades privadas para estimular o isolamento social e combater a infecção incluíram restrição de viagens, fechamento de escolas e comércio, restrição a atividades produtivas e, nos casos mais extremos, lockdowns com restrição a movimentação da população. Essas medidas tiveram grande impacto na atividade econômica e, em particular, no mercado de trabalho. O gráfico 1, que apresenta as variações anuais do PIB trimestral, mostra como a crise do novo coronavírus rapidamente resultou em uma queda da economia agregada em níveis inéditos, inclusive abaixo da recessão anterior. Este estudo procura analisar os ajustes do mercado de trabalho em meio a essas duas retrações, tentando estabelecer similaridades e diferenças entre os ajustes observados nas crises anterior e mais recente. Para tanto, serão usados diversos indicadores de trabalho, construídos a partir da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) Contínua, do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), do Cadastro Geral de Empregados e Desempregados (Caged), da Secretaria Especial de Previdência e Trabalho (SEPRT), e da Relação Anual de Informações Sociais (Rais), também produzida por essa secretaria.

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Qualquer câmara que se pretenda utilizar em Fotogrametria precisa ter suas características conhecidas por meio de calibração. Esta afirmação é ainda mais verdadeira quando se trata de câmara não fotogramétrica e de comércio comum, ou "off -the-shelf". Sistemas de identificação de alvos em imagens que forneçam alguma automatização para a calibração de câmaras introduzem agilidade, economia e confiabilidade a esse processo. Nesta pesquisa foi proposto um sistema semiautomático de reconhecimento de alvos em imagens. Foram utilizados quatro alvos quadrados nas cores vermelho, verde, azul e preto, inseridos em cada extremidade do campo de calibração, bem como 63 alvos circulares monocromáticos distribuídos pelo campo. A partir de uma fotografia do campo de calibração, o sistema converteu a imagem para o espaço de cores CIELuv, onde a segmentação por meio de limiarização foi realizada e os alvos quadrados localizados. As imagens foram reconvertidas para o espaço RGB, sendo utilizadas cores puras para a identificação dos segmentos obtidos. Os centros geométricos dos segmentos referentes aos alvos coloridos foram detectados por meio de componentes conexos. Utilizando as coordenadas em imagem destes centros geométricos e as coordenadas para o referencial local do campo de calibração, por meio da transformação projetiva, foi possível determinar quais são os parâmetros que devem ser utilizados para obter as coordenadas aproximadas dos alvos circulares na imagem. Nesses locais, foram inseridas janelas de busca para o reconhecimento por casamento de padrões. Foram então detectadas as coordenadas de imagem do centro dos alvos circulares, sendo que esse procedimento foi realizado para várias imagens. O sistema foi utilizado para imagens tomadas em dias e horários diferentes, com iluminação variante. Os resíduos entre as coordenadas lidas para o referencial do campo de calibração e as coordenadas obtidas pelo sistema identificam aproximadamente as distorções introduzidas pela câmara. Os experimentos foram realizados com câmaras de baixa qualidade (distorções não parametrizadas) e todos os alvos circulares foram detectados com um desvio padrão de 0,5 pixel.

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