A fiscalização de trânsito passa por uma transformação tecnológica sem precedentes com a chegada da inteligência artificial (IA). Antigamente, os radares limitavam-se a medir a velocidade ou identificar o avanço de sinal vermelho através de sensores físicos. Hoje, as novas câmeras com IA funcionam como olhos digitais capazes de interpretar comportamentos humanos dentro e fora dos veículos.Essa evolução altera a dinâmica da segurança pública e da gestão viária nas grandes cidades brasileiras. O uso de algoritmos de aprendizado profundo (deep learning) permite que o equipamento identifique padrões de irregularidade sem a necessidade de intervenção humana imediata. Analiticamente, essa transição representa um salto da fiscalização pontual para o monitoramento comportamental contínuo. Leia mais Volvo cria cinto de segurança com inteligência artificial; saiba mais Avanço dos elétricos: BYD Dolphin Mini já vende mais que Renault Kwid Após redução de preços, o que compensa mais: gasolina ou etanol? Com a implementação dessas tecnologias, surge um debate relevante sobre eficiência e privacidade. Entender como esses dispositivos processam dados é fundamental para compreender os novos rumos da legislação de trânsito. A tecnologia não busca apenas punir, mas criar um ecossistema viário mais previsível e seguro por meio da automação inteligente.O que são as câmeras inteligentes de fiscalização?As câmeras com IA para multas não são apenas gravadores de vídeo convencionais de alta resolução. Elas operam como unidades de processamento de dados em tempo real, equipadas com softwares de visão computacional. Esses dispositivos conseguem segmentar imagens, identificando o que é um veículo, uma placa, um pedestre ou um objeto interno.A tecnologia baseia-se em Redes Neurais Convolucionais, um tipo de arquitetura de IA treinada com milhões de exemplos. Os desenvolvedores alimentam o sistema com fotos de motoristas em diversas situações. O software aprende a distinguir, por exemplo, o gesto de segurar um celular de outros movimentos comuns ao volante.Diferente dos radares antigos, essas câmeras possuem alto poder de processamento local, conhecido como edge computing. Isso significa que a análise da infração acontece na própria câmera, enviando apenas os dados relevantes para a central. Essa descentralização aumenta a velocidade da fiscalização e reduz a carga sobre os sistemas de armazenamento de dados.O papel da visão computacional na detecção de infraçõesA visão computacional permite que a câmera “enxergue” o interior do veículo, mesmo em condições adversas. Sensores infravermelhos e filtros de luz específicos ajudam a atravessar o reflexo do para-brisa. Uma vez que a imagem é captada, a IA aplica filtros de detecção de contornos e análise de postura.O sistema verifica simultaneamente diversos pontos de controle em uma fração de segundo. Ele busca a presença da faixa do cinto de segurança sobre o peito do motorista e do passageiro. Ao mesmo tempo, monitora a posição das mãos e a proximidade de objetos eletrônicos junto ao rosto do condutor.Caso o algoritmo identifique uma desconformidade com as regras do Código de Trânsito Brasileiro (CTB), o sistema isola o frame. Essa evidência digital é enviada com metadados que incluem horário, geolocalização e as condições da via. A precisão desses sistemas supera a capacidade do olho humano, especialmente em vias de alta velocidade.Infrações detectadas automaticamente pela IAA versatilidade das câmeras com IA permite a fiscalização de uma gama maior de infrações de forma simultânea. Entre as principais detecções automáticas aplicadas atualmente, destacam-se:Uso de telefone celular: o sistema identifica o aparelho nas mãos ou junto ao ouvido do condutor.Falta de cinto de segurança: sensores detectam a ausência do dispositivo para motoristas e acompanhantes.Conversões proibidas: a IA monitora a trajetória do veículo em cruzamentos e acessos restritos.Ocupação de faixas exclusivas: detecção imediata de veículos não autorizados em corredores de ônibus ou ciclovias.Parada sobre a faixa de pedestres: o software analisa a posição das rodas em relação às marcações viárias.Além dessas, a tecnologia também auxilia na identificação de veículos com queixa de roubo ou licenciamento atrasado. Através do Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR), a placa é lida e consultada instantaneamente em bancos de dados governamentais. Esse uso multifuncional torna o investimento em IA altamente estratégico para os órgãos de trânsito.O processo de validação: a máquina multa sozinha?Uma dúvida comum entre os motoristas é se a IA possui poder legal para emitir a multa diretamente. No Brasil, a legislação exige que a infração detectada eletronicamente seja validada por uma autoridade de trânsito humana. A câmera com IA atua como uma ferramenta de triagem extremamente eficiente.O sistema pré-seleciona apenas as imagens em que há uma probabilidade altíssima de infração comprovada. O agente de trânsito recebe essas evidências em uma interface digital e confirma se o registro é procedente. Essa etapa humana serve como um filtro ético e técnico para evitar falsos positivos do algoritmo.A participação humana garante a segurança jurídica do processo e permite a análise de contextos específicos. Por exemplo, a IA pode detectar um veículo parado em local proibido, mas o agente observa que houve uma emergência médica. Essa ação em conjunto entre tecnologia e julgamento humano é o que sustenta a validade das multas automáticas no país.Benefícios para a segurança viária e redução de acidentesO principal argumento para a implementação de câmeras com IA é a preservação da vida. Estudos indicam que a fiscalização eletrônica eficiente reduz drasticamente o número de acidentes graves e mortes no trânsito. A presença da tecnologia cria um efeito dissuasivo, incentivando comportamentos mais seguros pelos condutores.Ao automatizar a detecção de uso de celular, as cidades atacam uma das maiores causas de colisões por distração. A rapidez na identificação de infratores permite que o poder público atue onde o risco é maior. Além disso, a tecnologia libera agentes humanos para tarefas de campo mais complexas, como organização de tráfego em acidentes.A análise de dados gerados por essas câmeras também auxilia no planejamento urbano. Gestores conseguem identificar desafios, horários críticos de infrações e trechos que exigem mudanças na sinalização. Assim, a fiscalização deixa de ser apenas punitiva e torna-se um componente fundamental da engenharia de tráfego moderna.Desafios éticos e a proteção de dados (LGPD)A expansão das câmeras com IA levanta questões críticas sobre a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). O monitoramento do interior dos veículos envolve a coleta de imagens que podem ser consideradas dados sensíveis. O desafio é equilibrar a segurança pública com o direito à privacidade dos cidadãos.Os órgãos de trânsito precisam garantir que as imagens coletadas sejam utilizadas exclusivamente para fins de fiscalização. O acesso aos dados deve ser controlado e auditável, evitando vazamentos ou uso indevido de informações pessoais. Além disso, a tecnologia de anonimização deve ser aplicada em imagens de passageiros que não cometeram infrações.A transparência sobre a localização e as capacidades dessas câmeras é um pilar da aceitação social. Quando o cidadão entende que a tecnologia visa a segurança coletiva e segue regras claras, a resistência diminui. O debate sobre a “indústria da multa” deve ser respondido com dados técnicos e evidências de redução de acidentes.O futuro das estradas inteligentesAs câmeras com IA representam apenas o estágio inicial das cidades inteligentes (smart cities). No futuro, esses dispositivos estarão conectados diretamente aos veículos através da tecnologia V2I (Vehicle-to-Infrastructure). O trânsito deixará de ser fiscalizado apenas por imagens e passará a ser gerenciado por uma rede de dados integrada.A tendência é que a inteligência artificial se torne cada vez mais preditiva. Sistemas poderão antecipar riscos de atropelamento e enviar alertas para os veículos próximos. A fiscalização se tornará um subproduto de uma rede maior voltada para a fluidez e a segurança extrema no transporte.CNH sem autoescola: segurança x modernização gera debate