Na atualidade, sistemas automatizados tornaram-se uma alternativa que pode substituir a necessidade de monitoramento realizado por humanos. Contudo, na condição de monitoramento extenso e ininterrupto, o armazenamento de dados torna-se custoso e, portanto, insustentável. Este trabalho propõe a implementação de um programa de processamento de vídeo de forma paralelizada a fim de se potencializar a velocidade de inferência de classificadores de classes em imagens. Foi realizada a implementação de quatro pipelines diferentes cujas velocidades de processamento foram medidas a partir da utilização de vídeos de duração de dez segundos, três minutos e uma hora. O desempenho na medição da velocidade de processamento das pipelines apresentou visível diferença, sendo que u das implementações atingiu um ganho considerável de velocidade em comparação com a implementação básica de apenas uma instância de pré-processamento, uma instância de processo de inferência e uma instância de pós-processame