{"id":596742,"date":"2026-07-29T20:31:26","date_gmt":"2026-07-30T00:31:26","guid":{"rendered":"https:\/\/villanews.com.br\/?p=596742"},"modified":"2026-07-29T20:31:26","modified_gmt":"2026-07-30T00:31:26","slug":"para-multar-o-estado-funciona-ias-de-transito-se-espalham-pelo-brasil","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/villanews.com.br\/?p=596742","title":{"rendered":"Para multar, o Estado funciona: IAs de tr\u00e2nsito se espalham pelo Brasil"},"content":{"rendered":"
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O uso de intelig\u00eancia artificial para fiscalizar motoristas est\u00e1 se espalhando pelo Brasil. C\u00e2meras capazes de examinar o interior dos ve\u00edculos, selecionar imagens suspeitas e apontar infra\u00e7\u00f5es como uso de celular ou falta de cinto j\u00e1 operam em diferentes rodovias. O recurso amplia a capacidade do Estado de encontrar infra\u00e7\u00f5es sem depender da presen\u00e7a de um policial ao lado da pista.<\/p>\n

Os principais exemplos est\u00e3o em S\u00e3o Paulo. Desde julho, equipamentos instalados nos trechos Sul e Leste do Rodoanel M\u00e1rio Covas auxiliam a Pol\u00edcia Militar Rodovi\u00e1ria na autua\u00e7\u00e3o de motoristas.<\/p>\n

Durante 28 dias de testes, entre 12 de maio e 9 de junho, as c\u00e2meras identificaram 4.879 poss\u00edveis infra\u00e7\u00f5es, m\u00e9dia de 168 por dia. Segundo a concession\u00e1ria SPMAR, foram 2.420 casos de condutores sem cinto, 1.440 de passageiros sem o equipamento e 1.019 de motoristas usando o celular. As imagens classificadas pelo sistema s\u00e3o enviadas a uma plataforma compartilhada com a pol\u00edcia.<\/p>\n

Na Rodovia Raposo Tavares, na capital paulista, duas c\u00e2meras instaladas nos quil\u00f4metros 17 e 18 come\u00e7ar\u00e3o a embasar autua\u00e7\u00f5es em 3 de agosto, segundo informou a Folha de S.Paulo<\/em>. Os equipamentos foram instalados em mar\u00e7o, mas ainda dependiam de ajustes operacionais do policiamento rodovi\u00e1rio para come\u00e7ar a produzir multas.<\/p>\n

O potencial arrecadat\u00f3rio j\u00e1 ficou claro antes mesmo do in\u00edcio das autua\u00e7\u00f5es. De acordo com a concession\u00e1ria Ecovias Raposo Castello, os dois equipamentos registraram mais de mil ind\u00edcios de infra\u00e7\u00e3o em apenas 72 horas: 40% por passageiros sem cinto, 30% por motoristas sem cinto e 30% por uso de celular ao volante. As imagens s\u00e3o encaminhadas aos \u00f3rg\u00e3os competentes, que decidem sobre a aplica\u00e7\u00e3o da penalidade. A concession\u00e1ria esclarece que n\u00e3o tem poder de autua\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Uma experi\u00eancia j\u00e1 consolidada est\u00e1 na Rodovia Governador Adhemar Pereira de Barros, a SP-340, entre Campinas e Mogi Mirim. Segundo a Renovias, duas c\u00e2meras registraram, entre outubro de 2024 e setembro de 2025, 18.727 infra\u00e7\u00f5es: 14.265 por falta de cinto e 4.462 pelo uso de celular. As imagens s\u00e3o analisadas e compartilhadas com a Pol\u00edcia Militar Rodovi\u00e1ria, que mant\u00e9m um posto dentro do centro de controle da concession\u00e1ria.<\/p>\n

A expans\u00e3o n\u00e3o se restringe a S\u00e3o Paulo. Na BR-101, no Esp\u00edrito Santo, c\u00e2meras com intelig\u00eancia artificial j\u00e1 est\u00e3o em funcionamento em alguns trechos para identificar condutores usando celular e ocupantes sem cinto. A concession\u00e1ria respons\u00e1vel indicou que quer ampliar a cobertura. Na Bahia, a PRF adotou videomonitoramento nas BRs 116 e 324 para autuar, entre outras infra\u00e7\u00f5es, uso de celular e falta de cinto.<\/p>\n

A intelig\u00eancia artificial tamb\u00e9m come\u00e7a a ser incorporada aos pr\u00f3prios contratos e planos de moderniza\u00e7\u00e3o das estradas. Um projeto autorizado pela ANTT (Ag\u00eancia Nacional de Transportes Terrestres) para a BR-163, em Mato Grosso, prev\u00ea c\u00e2meras capazes de detectar automaticamente uso de celular, falta de cinto, ve\u00edculos parados, dire\u00e7\u00e3o na contram\u00e3o, mudan\u00e7a irregular de faixa, acidentes, animais e objetos sobre a pista.<\/p>\n

A tecnologia permite que uma \u00fanica c\u00e2mera trabalhe continuamente e separe, entre milhares de ve\u00edculos, s\u00f3 as cenas consideradas suspeitas. As imagens s\u00e3o encaminhadas aos \u00f3rg\u00e3os respons\u00e1veis pela fiscaliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Em algumas cidades, a intelig\u00eancia artificial tamb\u00e9m passou a ser usada para organizar o fluxo de ve\u00edculos, com sem\u00e1foros que ajustam automaticamente os tempos de abertura e fechamento conforme a movimenta\u00e7\u00e3o nas vias. Em Curitiba, o sistema j\u00e1 funciona em mais de 40 vias e recebeu cerca de R$ 12 milh\u00f5es em investimentos em 2025. Belo Horizonte anunciou a moderniza\u00e7\u00e3o de aproximadamente 500 controladores, o equivalente a cerca de metade de sua rede semaf\u00f3rica, com instala\u00e7\u00e3o prevista a partir de agosto. S\u00e3o Paulo afirma j\u00e1 ter levado a tecnologia a mais de 1,6 mil cruzamentos, enquanto Fortaleza iniciou os testes e planeja expandir o sistema para mais de 40 cruzamentos.<\/p>\n

Algoritmo aprende com exemplos, mas n\u00e3o tem certeza do que v\u00ea<\/h2>\n

A tecnologia usada para identificar celular e cinto n\u00e3o \u00e9 a mesma intelig\u00eancia artificial generativa popularizada recentemente, que produz textos e imagens. Trata-se principalmente de aprendizado de m\u00e1quina aplicado ao reconhecimento de padr\u00f5es, \u00e1rea desenvolvida h\u00e1 d\u00e9cadas, mas que ganhou capacidade muito maior com o aumento da quantidade de dados e do poder de processamento.<\/p>\n

“O algoritmo \u00e9 treinado com uma massa de dados muito grande. Esses dados precisam ser rotulados. Algu\u00e9m coloca as imagens e informa: \u2018este motorista est\u00e1 usando o celular, este motorista est\u00e1 sem cinto\u2019. A partir da\u00ed, o algoritmo aprende a fazer isso\u201d, explica David Menotti, professor do Departamento de Inform\u00e1tica da Universidade Federal do Paran\u00e1.<\/p>\n

“\u00c9 basicamente uma caixa-preta. Voc\u00ea coloca os dados de um lado e fala: \u2018voc\u00ea tem que me entregar isso\u2019. E, atrav\u00e9s dessa caixa-preta, ele aprende sozinho, evolui uma representa\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica e consegue fazer a classifica\u00e7\u00e3o”, afirma.<\/p>\n

Menotti coordena na UFPR um projeto de at\u00e9 R$ 7,34 milh\u00f5es, financiado pela Funda\u00e7\u00e3o Arauc\u00e1ria a partir de uma demanda da Pol\u00edcia Militar do Paran\u00e1. A iniciativa n\u00e3o trata de multas, mas usa vis\u00e3o computacional para reconhecer placas e conferir caracter\u00edsticas como cor, tipo, marca e modelo dos ve\u00edculos procurados por envolvimento em crimes. O sistema ser\u00e1 desenvolvido em software livre, com c\u00f3digo aberto para auditoria.<\/p>\n

O problema enfrentado pelo projeto \u00e9 semelhante ao da fiscaliza\u00e7\u00e3o de tr\u00e2nsito: transformar uma imagem captada em condi\u00e7\u00f5es reais numa classifica\u00e7\u00e3o suficientemente segura para produzir uma a\u00e7\u00e3o do poder p\u00fablico.<\/p>\n

“\u00c9 um processo estat\u00edstico. Ele n\u00e3o tem certeza do que est\u00e1 fazendo, ele est\u00e1 otimizando alguma coisa. Se alguma situa\u00e7\u00e3o similar [\u00e0s da base de dados] acontece, ele pode dar a resposta de que a pessoa est\u00e1 usando o celular ou de que est\u00e1 sem o cinto de seguran\u00e7a”, diz Menotti.<\/p>\n

Uma posi\u00e7\u00e3o corporal incomum, uma roupa, um objeto pr\u00f3ximo ao rosto ou uma combina\u00e7\u00e3o pouco frequente de elementos pode confundir o sistema. O pesquisador recorda que algoritmos s\u00e3o especialmente vulner\u00e1veis a situa\u00e7\u00f5es que n\u00e3o estavam bem representadas nas imagens usadas para seu treinamento.<\/p>\n

“Imagine que ele n\u00e3o tenha aprendido muita coisa sobre uma pessoa com uma camisa listrada. Aquilo pode gerar uma confus\u00e3o”, afirma. “Os algoritmos n\u00e3o funcionam 100%. Eles podem estar beirando 99%, mas nunca v\u00e3o ter plena certeza, porque, de fato, \u00e9 um modelo matem\u00e1tico, realizando multiplica\u00e7\u00f5es matriciais que representam espa\u00e7os vetoriais que conseguem dar aquele resultado.”<\/p>\n

Menotti explica que a falha pode ocorrer em duas dire\u00e7\u00f5es. No falso positivo, o sistema aponta uma infra\u00e7\u00e3o que n\u00e3o existiu. No falso negativo, a conduta aconteceu, mas n\u00e3o foi identificada.<\/p>\n

Uma das formas de reduzir risco \u00e9 permitir que o pr\u00f3prio algoritmo rejeite imagens nas quais n\u00e3o tenha confian\u00e7a suficiente, em vez de obrig\u00e1-lo a sempre dar uma resposta. Outra \u00e9 submeter a indica\u00e7\u00e3o a uma segunda verifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

“Essa \u00e9 uma coisa antiga do aprendizado de m\u00e1quina: ele auxilia o ser humano a fazer a tarefa. Ent\u00e3o sempre precisa de uma valida\u00e7\u00e3o de algu\u00e9m”, afirma Menotti. “Se voc\u00ea faz uma trava de dupla verifica\u00e7\u00e3o, aumenta a confian\u00e7a. Mas ele nunca vai ter certeza.”<\/p>\n

A presen\u00e7a humana, por\u00e9m, n\u00e3o resolve necessariamente o problema se o respons\u00e1vel apenas confirmar mecanicamente aquilo que a m\u00e1quina selecionou.<\/p>\n

Legisla\u00e7\u00e3o n\u00e3o tem regra espec\u00edfica para uso da IA nas multas<\/h2>\n

Apesar da r\u00e1pida expans\u00e3o, n\u00e3o existe hoje uma regulamenta\u00e7\u00e3o espec\u00edfica sobre intelig\u00eancia artificial na fiscaliza\u00e7\u00e3o de tr\u00e2nsito, segundo o advogado e especialista em Direito de Tr\u00e2nsito Julyver Modesto de Ara\u00fajo. Na avalia\u00e7\u00e3o dele, a tecnologia precisa ser inserida em uma das duas modalidades j\u00e1 previstas em normas: fiscaliza\u00e7\u00e3o por videomonitoramento ou utiliza\u00e7\u00e3o de sistemas autom\u00e1ticos n\u00e3o metrol\u00f3gicos.<\/p>\n

“A primeira \u00e9 a fiscaliza\u00e7\u00e3o por videomonitoramento, regulamentada pela Resolu\u00e7\u00e3o Contran n\u00ba 909\/2022. Nessa hip\u00f3tese, a autoridade ou o agente da autoridade de tr\u00e2nsito exerce a fiscaliza\u00e7\u00e3o remotamente e \u00e9 o respons\u00e1vel pela lavratura do auto de infra\u00e7\u00e3o, devendo inclusive registrar a forma como a infra\u00e7\u00e3o foi constatada”, explica Julyver.<\/p>\n

Nesse modelo, a intelig\u00eancia artificial pode localizar imagens suspeitas entre milhares de registros, mas a responsabilidade pela autua\u00e7\u00e3o continua sendo humana. “A intelig\u00eancia artificial pode ser incorporada como ferramenta de apoio, mas n\u00e3o h\u00e1 hoje norma espec\u00edfica que regulamente sua utiliza\u00e7\u00e3o. Por isso, se a fiscaliza\u00e7\u00e3o ocorrer pelo regime do videomonitoramento, n\u00e3o basta uma valida\u00e7\u00e3o meramente autom\u00e1tica da imagem. O agente deve realizar uma an\u00e1lise efetiva da situa\u00e7\u00e3o e assumir a responsabilidade pela autua\u00e7\u00e3o”, afirma Julyver.<\/p>\n

A outra possibilidade \u00e9 o uso de um sistema autom\u00e1tico n\u00e3o metrol\u00f3gico, isto \u00e9, com equipamentos destinados a comprovar infra\u00e7\u00f5es que n\u00e3o dependem da medi\u00e7\u00e3o de velocidade, peso ou outra grandeza f\u00edsica. A Resolu\u00e7\u00e3o 920 determina que os requisitos t\u00e9cnicos espec\u00edficos para cada tipo de infra\u00e7\u00e3o sejam estabelecidos pela Secretaria Nacional de Tr\u00e2nsito. Isso impede, em tese, que um equipamento seja usado automaticamente para punir qualquer conduta apenas porque seu fabricante afirma que consegue identific\u00e1-la.<\/p>\n

“Esses equipamentos podem comprovar automaticamente determinadas infra\u00e7\u00f5es, mas somente quando atendidos os requisitos previstos na pr\u00f3pria resolu\u00e7\u00e3o, inclusive a exig\u00eancia de que existam requisitos t\u00e9cnicos m\u00ednimos estabelecidos pela Senatran [Secretaria Nacional de Tr\u00e2nsito] para cada infra\u00e7\u00e3o a ser detectada”, explica.<\/p>\n

A legisla\u00e7\u00e3o brasileira admite que a autua\u00e7\u00e3o ocorra sem que o motorista seja parado na estrada. A aus\u00eancia de abordagem, por si s\u00f3, n\u00e3o invalida a multa.<\/p>\n

“Isso ocorre tanto na fiscaliza\u00e7\u00e3o por videomonitoramento quanto na fiscaliza\u00e7\u00e3o realizada por sistemas autom\u00e1ticos n\u00e3o metrol\u00f3gicos, desde que sejam observados todos os requisitos legais aplic\u00e1veis a cada modalidade”, afirma o jurista.<\/p>\n

Ele ressalta, entretanto, que a utiliza\u00e7\u00e3o da IA n\u00e3o retira do \u00f3rg\u00e3o autuador o dever de comprovar que a infra\u00e7\u00e3o ocorreu regularmente. “Se o condutor entender que houve erro, inclusive decorrente de eventual utiliza\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial, a defesa segue o procedimento administrativo normal previsto no CTB. Ele poder\u00e1 questionar a identifica\u00e7\u00e3o do ve\u00edculo, a caracteriza\u00e7\u00e3o da conduta, a qualidade das imagens, o cumprimento dos requisitos t\u00e9cnicos do equipamento, a exist\u00eancia da regulamenta\u00e7\u00e3o espec\u00edfica para aquela infra\u00e7\u00e3o, bem como qualquer v\u00edcio formal ou material do auto de infra\u00e7\u00e3o”, explica. \u201cA intelig\u00eancia artificial, por si s\u00f3, n\u00e3o possui disciplina normativa pr\u00f3pria na legisla\u00e7\u00e3o de tr\u00e2nsito. Portanto, sua eventual utiliza\u00e7\u00e3o n\u00e3o altera a responsabilidade do \u00f3rg\u00e3o autuador de demonstrar que a infra\u00e7\u00e3o foi regularmente comprovada e que todos os requisitos legais e regulamentares foram observados.”<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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