O uso de inteligência artificial para fiscalizar motoristas está se espalhando pelo Brasil. Câmeras capazes de examinar o interior dos veículos, selecionar imagens suspeitas e apontar infrações como uso de celular ou falta de cinto já operam em diferentes rodovias. O recurso amplia a capacidade do Estado de encontrar infrações sem depender da presença de um policial ao lado da pista.
Os principais exemplos estão em São Paulo. Desde julho, equipamentos instalados nos trechos Sul e Leste do Rodoanel Mário Covas auxiliam a Polícia Militar Rodoviária na autuação de motoristas.
Durante 28 dias de testes, entre 12 de maio e 9 de junho, as câmeras identificaram 4.879 possíveis infrações, média de 168 por dia. Segundo a concessionária 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 são enviadas a uma plataforma compartilhada com a polícia.
Na Rodovia Raposo Tavares, na capital paulista, duas câmeras instaladas nos quilômetros 17 e 18 começarão a embasar autuações em 3 de agosto, segundo informou a Folha de S.Paulo. Os equipamentos foram instalados em março, mas ainda dependiam de ajustes operacionais do policiamento rodoviário para começar a produzir multas.
icação da penalidade. A concessionária esclarece que não tem poder de autuação.
Uma experiência já consolidada está na Rodovia Governador Adhemar Pereira de Barros, a SP-340, entre Campinas e Mogi Mirim. Segundo a Renovias, duas câmeras registraram, entre outubro de 2024 e setembro de 2025, 18.727 infrações: 14.265 por falta de cinto e 4.462 pelo uso de celular. As imagens são analisadas e compartilhadas com a Polícia Militar Rodoviária, que mantém um posto dentro do centro de controle da concessionária.
A expansão não se restringe a São Paulo. Na BR-101, no Espírito Santo, câmeras com inteligência artificial já estão em funcionamento em alguns trechos para identificar condutores usando celular e ocupantes sem cinto. A concessionária responsável indicou que quer ampliar a cobertura. Na Bahia, a PRF adotou videomonitoramento nas BRs 116 e 324 para autuar, entre outras infrações, uso de celular e falta de cinto.
A inteligência artificial também começa a ser incorporada aos próprios contratos e planos de modernização das estradas. Um projeto autorizado pela ANTT (Agência Nacional de Transportes Terrestres) para a BR-163, em Mato Grosso, prevê câmeras capazes de detectar automaticamente uso de celular, falta de cinto, veículos parados, direção na contramão, mudança irregular de faixa, acidentes, animais e objetos sobre a pista.
A tecnologia permite que uma única câmera trabalhe continuamente e separe, entre milhares de veículos, só as cenas consideradas suspeitas. As imagens são encaminhadas aos órgãos responsáveis pela fiscalização.
Em algumas cidades, a inteligência artificial também passou a ser usada para organizar o fluxo de veículos, com semáforos que ajustam automaticamente os tempos de abertura e fechamento conforme a movimentação nas vias. Em Curitiba, o sistema já funciona em mais de 40 vias e recebeu cerca de R$ 12 milhões em investimentos em 2025. Belo Horizonte anunciou a modernização de aproximadamente 500 controladores, o equivalente a cerca de metade de sua rede semafórica, com instalação prevista a partir de agosto. São Paulo afirma já 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.
Algoritmo aprende com exemplos, mas não tem certeza do que vê
A tecnologia usada para identificar celular e cinto não é a mesma inteligência artificial generativa popularizada recentemente, que produz textos e imagens. Trata-se principalmente de aprendizado de máquina aplicado ao reconhecimento de padrões, área desenvolvida há décadas, mas que ganhou capacidade muito maior com o aumento da quantidade de dados e do poder de processamento.
“O algoritmo é treinado com uma massa de dados muito grande. Esses dados precisam ser rotulados. Alguém coloca as imagens e informa: ‘este motorista está usando o celular, este motorista está sem cinto’. A partir daí, o algoritmo aprende a fazer isso”, explica David Menotti, professor do Departamento de Informática da Universidade Federal do Paraná.
“É basicamente uma caixa-preta. Você coloca os dados de um lado e fala: ‘você tem que me entregar isso’. E, através dessa caixa-preta, ele aprende sozinho, evolui uma representação matemática e consegue fazer a classificação”, afirma.
Menotti coordena na UFPR um projeto de até R$ 7,34 milhões, financiado pela Fundação Araucária a partir de uma demanda da Polícia Militar do Paraná. A iniciativa não trata de multas, mas usa visão computacional para reconhecer placas e conferir características como cor, tipo, marca e modelo dos veículos procurados por envolvimento em crimes. O sistema será desenvolvido em software livre, com código aberto para auditoria.
O problema enfrentado pelo projeto é semelhante ao da fiscalização de trânsito: transformar uma imagem captada em condições reais numa classificação suficientemente segura para produzir uma ação do poder público.
“É um processo estatístico. Ele não tem certeza do que está fazendo, ele está otimizando alguma coisa. Se alguma situação similar [às da base de dados] acontece, ele pode dar a resposta de que a pessoa está usando o celular ou de que está sem o cinto de segurança”, diz Menotti.
