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Formação de Agente de Trânsito EAD

A Inteligência Artificial na Fiscalização de Trânsito

                                         Lavras-MG 

                                                2025

                                      Ana Carolina de Souza 

                                  Cláudio Henrique Mesquita 

                                  Iago Teixeira Sampaio Dias

A Inteligência Artificial na Fiscalização de Trânsito

Trabalho de Conclusão de Curso Formação de Agente de Trânsito EAD Portal da Gestão Pública Professor Ilo Jorge - Diretor Pedagógico

                                              Lavras - MG 

                                                    2025

AGRADECIMENTOS

Agradecemos a todos que nos apoiaram e instruíram direta e indiretamente e que, dessa forma, possibilitaram a realização desse trabalho.

Com a ajuda de todos adquirimos maior conhecimento teórico e prático para desempenharmos com primazia nosso trabalho e contribuir com eficiência e eficácia para um trânsito mais seguro.

RESUMO

Este trabalho analisa o impacto e a integração da Inteligência Artificial (IA) no contexto da fiscalização de trânsito no Brasil. Motivada pelos altos índices de sinistros e mortalidade viária, a pesquisa investiga a aplicação de tecnologias emergentes, tais como radares inteligentes com OCR, videomonitoramento, drones e sistemas Free Flow. O objetivo central é compreender a reconfiguração do papel do agente de trânsito diante da automação, demonstrando que a tecnologia atua como ferramenta de suporte e não de substituição. A metodologia aborda desde os fundamentos da gestão viária e o Sistema Nacional de Trânsito até as implicações éticas e operacionais da IA. Conclui-se que, embora a automação aumente a eficiência da fiscalização, a validação humana (human-in-the-loop) permanece indispensável para garantir a legalidade do processo administrativo e para a tomada de decisões em situações complexas que exigem discernimento além da capacidade algorítmica.

Palavras-chave: Inteligência Artificial. Fiscalização de Trânsito. Agente de Trânsito. Tecnologia da Informação. Gestão Viária.

Sumário

1. Introdução.......................................................................................... 6

2.Problematização................................................................................. 7

3. Justificativa e Objetivos..................................................................... 8

4. Referencial Teórico............................................................................ 9

4.1. Fundamentos da Gestão Viária no Brasil........................................ 9

4.1.1. O Sistema Nacional de Trânsito................................................... 9

4.1.2.Definição de Inteligência Artificial.................................................. 9

5. Principais Tecnologias usadas na Fiscalização de Trânsito.,.......... 10

5.1. Radares Inteligentes..................................................................... 10

5.2. Sistemas de Vídeomonitoramento e Câmeras Integradas........... 10

5.3. Radares de Velocidade Média...................................................... 11

5.4. Drones............................................................................................11

5.5. Sistemas "Free Flow".................................................................... 11

6. O papel do agente de trânsito x Inteligência artificial..................... 13

7. Conclusão....................................................................................... 14

8.Bibliografia....................................................................................... 15

Segundo dados do Registro Nacional de Sinistros e Estatísticas do Trânsito (Renaest), o Brasil enfrenta um grave desafio de segurança viária com mais de 453 mil sinistros e cerca de 7,5 mil mortes no trânsito anualmente. Esses dados demonstram a exigência de uma fiscalização cada vez mais abrangente e eficiente.

O crescimento acelerado das Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) e, mais recentemente, da Inteligência Artificial (IA), promove uma grande mudança de paradigma na forma como a fiscalização é executada, atuando como complementos para as operações humanas.

No entanto, apesar desse crescimento, o agente de trânsito continua sendo a peça principal dessa fiscalização, atuando presencialmente na educação viária, na identificação de infrações e na gestão do fluxo.

A incorporação da IA em Sistemas Inteligentes de Transportes (ITS) – como o vídeo monitoramento com análise de visão computacional, sistemas de reconhecimento de placas (OCR) e detecção automática de infrações não metrológicas (uso de celular e cinto) – tem demonstrado grande eficácia na automação das tarefas de fiscalização e gera algumas indagações: como a automação da fiscalização por IA reconfigura o papel e as competências do agente de trânsito, e quais são os desafios éticos e operacionais dessa transformação?

O motivo dessa indagação se dá por conta do significado básico do que é a Inteligência Artificial. Ela é uma tecnologia que capacita máquinas a simular a inteligência humana, aprendendo, raciocinando e tomando decisões para realizar tarefas complexas.

O presente estudo se justifica pela necessidade de analisar o elemento humano em um cenário crescente de automação, afastando a visão de que a tecnologia substitui o agente. A pesquisa busca demonstrar que a IA atua como uma ferramenta que permite que o agente foque em atividades de maior valor agregado, como educação viária, gestão de crises, análise de dados de sinistros e, sobretudo, a validação humana (human-in-the-loop) das autuações, deixando as tarefas mais rotineiras por conta do sistema inteligente, e assim é possível garantir a transparência algorítmica e o direito à ampla defesa do cidadão, conforme preconiza a legislação brasileira.

O objetivo geral desta pesquisa é analisar a reconfiguração das funções, desafios e necessidades de capacitação do agente de trânsito diante da implementação da fiscalização automatizada por Inteligência Artificial no contexto urbano brasileiro.

Para tal, são propostos os seguintes objetivos específicos:

- Identificar as principais tecnologias de IA utilizadas na fiscalização de trânsito e as infrações que estão na programação

- Mapear as novas competências e habilidades necessárias para o agente de trânsito atuar como validador, supervisor e analista de dados gerados pela IA. Discutir as implicações éticas e jurídicas da fiscalização por IA, enfatizando o papel insubstituível do agente na garantia da legalidade e da transparência do processo administrativo.

O Código de Trânsito Brasileiro (CTB), em seu artigo 5º estabelece que o Sistema Nacional de Trânsito (SNT) é o conjunto de órgãos e entidades da União, dos Estados, do Distrito Federal e dos Municípios que tem por finalidade o exercício das atividades de planejamento, administração, normatização, pesquisa, registro e licenciamento de veículos, formação, habilitação e reciclagem de condutores, educação, engenharia, operação do sistema viário, policiamento, fiscalização, julgamento de infrações e de recursos e aplicação de penalidades.

Ainda segundo o CTB, em seu anexo I uma das figuras centrais do SNT é o agente da autoridade de trânsito. São agentes de trânsito e policiais rodoviários federais que atuam na fiscalização, no controle e na operação de trânsito e no patrulhamento. Compete a eles lavrar os autos de infração e dar prosseguimento aos procedimentos deles decorrentes.

Russell e Norvig (2016) conceituam a Inteligência Artificial como a capacidade de sistemas computacionais ou máquinas em executar tarefas que tradicionalmente exigem inteligência humana, tais como aprendizado, tomada de decisões resolução de problemas complexos. Dois ramos essenciais se destacam dentro desse campo: o aprendizado de máquina (machine learning) e as redes neurais artificiais. Eles se complementam para possibilitar uma análise inteligente e eficiente de dados.

Aplicações e dispositivos equipados com IA podem ver e identificar objetos. Eles podem entender e responder à linguagem humana e também são capazes de aprender com novas informações e experiências. Podem fazer recomendações detalhadas para usuários e especialista e agir de forma independente, substituindo a necessidade de inteligência ou intervenção humana. Um exemplo clássico é um carro autônomo.

Essas tecnologias visam tornar o trânsito mais seguro e eficiente, utilizando a coleta e análise de dados em tempo real para gerenciar a mobilidade urbana e rodoviária. Algumas delas já estão implementadas e em funcionamento.

Vão além da simples medição de velocidade. Usando tecnologia de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR), eles podem ler placas de veículos automaticamente e detectar múltiplas infrações, como avanço de sinal vermelho, falta de cinto de segurança, uso de celular ao volante e até mesmo comportamentos de direção agressiva.

Desde 2023, cidades como São Paulo, Curitiba e Fortaleza iniciaram a troca de radares fixos por dispositivos dotados de LPR (License Plate Recognition), uma tecnologia de reconhecimento automático de placas de veículos. O objetivo seria reduzir infrações graves e melhorar a gestão do tráfego.

Segundo o DETRAN-SP, números preliminares apontam uma queda de 22% nos acidentes com vítimas em vias que contam com radares inteligentes. Em vias com radares convencionais essa queda foi de 11%.

Câmeras de alta resolução e sensores instalados em pontos estratégicos das cidades e rodovias tais como interseções complexas, vias congestionadas ou áreas frequentemente atingidas por condições climáticas extremas. São conectadas a centrais de controle ou rede. Conseguem detectar situações de risco, infrações e crimes de trânsito. Eles auxiliam não só na fiscalização como também na gestão do fluxo de tráfego nas vias ao permitir que os semáforos se adaptem de forma automática às condições do trânsito, podendo ser monitoradas em tempo real por engenheiros ou agentes de tráfego.

Para isso, são usadas tecnologias como o efeito Doppler, que emitem sinais de rádio na direção dos veículos, refletem e retornam, assim como em um sonar. Essa tecnologia pode ainda monitorar veículos no acostamento, tráfego pela contramão, ultrapassagem do semáforo vermelho e ocupação excessiva do banco de passageiros, paradas sobre faixa de pedestre e conversões proibidas, possuindo um grande alcance.

No caso do excesso de velocidade, esta é calculada conforme o tempo de resposta do sinal do rádio.

Diferente dos radares fixos que medem a velocidade em um único ponto, esses sistemas calculam a velocidade média de um veículo entre dois pontos específicos da via. O sistema registra o horário exato da passagem do veículo ao passar pelo primeiro ponto de fiscalização. Um outro equipamento faz a mesma captura alguns quilômetros à frente. Baseado nesses dois registros é feito o cálculo do tempo que o carro levou para percorrer a distância entre as duas câmeras. Isso desencoraja a prática de frear bruscamente apenas na proximidade do radar, promovendo uma velocidade constante e mais segura ao longo de todo o trecho.

O sistema já estava passando por testes na BR-050, no triângulo mineiro, e começou a operar em carácter educativo na BR-040, entre os Kms 545 e 551, sentido Belo Horizonte/Juiz de Fora. Apesar da aplicação de multas ainda aguardar uma definição nacional a proposta é aumentar a segurança.

Essa tecnologia permite o videomonitoramento aéreo e a fiscalização remota de áreas de difícil acesso, com a possibilidade de envio das equipes de solo para abordar os motoristas infratores. A legalidade da fiscalização por drones no país está amparada na resolução do Contran n°909/22, desde que as vias estejam devidamente sinalizadas e a fiscalização seja feita em tempo real por agentes de trânsito.

Tecnologia que permite a passagem de veículos por praças de pedágio ou vias rápidas sem a necessidade de parar. A leitura automática da placa ou de um tag eletrônico agiliza o fluxo e a cobrança. Esse sistema é regulamentado pelo Contran através da Resolução nº 1.013/2024.

Ao contrário do que normalmente possa parecer, a IA não veio para acabar com a profissão de agentes de trânsito e sim transformar definitivamente a forma como eles executam suas funções e a dinâmica de trabalho.

O cenário mais provável é de uma complementaridade. A IA assumiria as funções de fiscalização passiva e coleta de dados deixando o agente de trânsito livre para se concentrar em atividades que exijam interação social, julgamento humano e uma intervenção mais complexa. O agente deixará de ser um mero fiscalizador de rotina e se transformará em um tomador de decisões mais específicas baseadas na proporcionalidade e razoabilidade e um gestor de tecnologias.

A partir deste estudo, conclui-se que, apesar dos significativos avanços nas tecnologias baseadas em Inteligência Artificial e de suas aplicações na fiscalização de trânsito, devidamente amparadas pelas resoluções do Contran, a atuação do agente de trânsito permanece indispensável. A presença humana mostra-se essencial especialmente em cenários onde a IA ainda não apresenta plena efetividade, seja por limitações evolutivas da tecnologia ou por desafios relacionados à implantação e recursos.

Dessa forma, entende-se que, independentemente dos patamares que a IA venha a alcançar nos próximos anos, os agentes de fiscalização continuarão sendo parte fundamental do sistema. A capacidade de decisão diante de situações complexas transcende a lógica algorítmica, exigindo discernimento e sensibilidade emocional — atributos humanos difíceis de serem simulados por sistemas computacionais.

• BRASIL. Conselho Nacional de Trânsito. Resolução CONTRAN nº 909, de 28 de março de 2022. Dispõe sobre a utilização de aeronaves remotamente pilotadas (ARP) na fiscalização de trânsito. Diário Oficial da União: seção 1, Brasília, DF, 30 mar. 2022.
• BRASIL. Lei nº 9.503, de 23 de setembro de 1997. Institui o Código de Trânsito Brasileiro. Brasília, DF: Presidência da República. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/L9503.htm. Acesso em: 28 nov. 2025.
• CÂMARA, F. S. Radar de velocidade média em Minas: como funciona e onde ele está. Estado de Minas, Belo Horizonte, 13 nov. 2025. Disponível em: https://www.em.com.br/gerais/2025/11/7291998-radar-de-velocidade-media-em- minas-como-funciona-e-onde-ele-esta.html. Acesso em: 27 Nov. 2025.
• JUNIOR, Helio. APLICAÇÕES DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA FISCALIZAÇÃO DE TRÂNSITO: EFICIÊNCIA OPERACIONAL E RESPEITO AOS LIMITES LEGAIS. Revista Tópicos, v. 3, n. 23, 2025. ISSN: 2965-6672.
• LUCHO, I. R. Inteligência artificial no trânsito. Revista Fit, v. 29, n. 140, p. nov. 2024. Acesso em: 28 Nov. 2025.