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RESUMO

A transformação digital vem modificando a forma como os órgãos públicos podem monitorar, analisar e planejar a mobilidade urbana. Neste contexto, a inteligência artificial (IA) apresenta potencial para apoiar a fiscalização do trânsito por meio de videomonitoramento, reconhecimento automático de placas, análise de fluxo, identificação de pontos críticos e geração de alertas operacionais. Este trabalho analisa a aplicação dessas tecnologias como ferramentas de apoio à fiscalização, tomando Pirassununga-SP como referência para uma proposta de implantação gradual. A pesquisa possui abordagem qualitativa, aplicada, exploratória e documental, fundamentada no Código de Trânsito Brasileiro, em normas do CONTRAN e na legislação de proteção de dados. Defende-se que a IA não deve substituir o agente de trânsito, mas ampliar sua capacidade de observação e tomada de decisão. Também são discutidos riscos relacionados a falsos positivos, viés algorítmico, privacidade, segurança cibernética, transparência e dependência tecnológica. Como resultado, propõe-se um programa municipal estruturado em diagnóstico, projeto-piloto, integração, avaliação e expansão, com supervisão humana e indicadores de desempenho. Conclui-se que a inteligência artificial pode contribuir para uma fiscalização mais preventiva, eficiente e baseada em evidências, desde que sua utilização esteja subordinada à legislação, à proteção dos direitos fundamentais e ao interesse público.

Palavras-chave: inteligência artificial. fiscalização de trânsito. videomonitoramento. segurança viária. tecnologia. proteção de dados.

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO

2 PROBLEMA DE PESQUISA

3 HIPÓTESE

4 OBJETIVOS

5 JUSTIFICATIVA

6 METODOLOGIA

7 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA E LEGAL

8 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA AO TRÂNSITO

9 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E ATUAÇÃO DO AGENTE DE TRÂNSITO

10 BENEFÍCIOS POTENCIAIS

11 RISCOS, LIMITAÇÕES E CUIDADOS

12 PROPOSTA DE IMPLANTAÇÃO EM PIRASSUNUNGA-SP

13 APLICAÇÕES PRÁTICAS PROPOSTAS

14 GOVERNANÇA, SEGURANÇA E ÉTICA

15 INDICADORES PARA AVALIAÇÃO

16 DISCUSSÃO

17 CONSIDERAÇÕES FINAIS

1 INTRODUÇÃO

A mobilidade urbana é um componente essencial da vida social e econômica das cidades. O deslocamento de pessoas e mercadorias depende de vias adequadas, sinalização, fiscalização, educação e de um conjunto de decisões administrativas capazes de reduzir conflitos e sinistros. Nesse cenário, a transformação digital oferece novas ferramentas para apoiar os órgãos públicos na identificação de situações de risco e no planejamento das ações de fiscalização.

A inteligência artificial (IA) pode ser compreendida, para os fins deste trabalho, como um conjunto de técnicas computacionais capazes de reconhecer padrões, classificar informações, apoiar previsões e automatizar determinadas tarefas. No trânsito, essas técnicas podem ser empregadas em sistemas de videomonitoramento, reconhecimento de placas, análise de fluxo, detecção de comportamentos de risco, identificação de congestionamentos e apoio à gestão de recursos.

O objetivo deste TCC é analisar de que maneira a inteligência artificial pode apoiar a fiscalização do trânsito, especialmente em um município como Pirassununga-SP, sem substituir a autoridade ou o agente de trânsito. A proposta é demonstrar que a tecnologia deve funcionar como instrumento de apoio à decisão, com critérios de legalidade, transparência, segurança da informação, proteção de dados e supervisão humana.

O tema possui relevância prática porque o Código de Trânsito Brasileiro estabelece que o trânsito em condições seguras é direito de todos e dever dos órgãos e entidades integrantes do Sistema Nacional de Trânsito. O próprio CTB atribui aos órgãos executivos municipais funções de planejamento, operação, fiscalização, implantação de sinalização e coleta de dados sobre sinistros e suas causas (BRASIL, 1997).

2 PROBLEMA DE PESQUISA

Como a inteligência artificial pode ser utilizada como ferramenta de apoio à fiscalização do trânsito em Pirassununga-SP, contribuindo para a prevenção de infrações e sinistros, a otimização dos recursos públicos e a melhoria da segurança viária, sem eliminar a responsabilidade humana e sem violar direitos fundamentais?

3 HIPÓTESE

Parte-se da hipótese de que a utilização planejada de ferramentas de inteligência artificial, integrada a câmeras, sistemas de gestão e bases de dados, pode aumentar a capacidade de observação e priorização das ocorrências de trânsito. Entretanto, a tecnologia somente produzirá resultados adequados quando estiver associada à capacitação dos agentes, à manutenção da infraestrutura, à sinalização correta, à proteção de dados e à existência de protocolos claros de validação humana.

4 OBJETIVOS

4.1 Objetivo geral

Analisar o potencial da inteligência artificial como ferramenta de apoio à fiscalização do trânsito, propondo aplicações compatíveis com a realidade de Pirassununga-SP e com os princípios da administração pública, da segurança viária e da proteção de direitos.

4.2 Objetivos específicos

• Identificar aplicações de inteligência artificial relacionadas à fiscalização e à gestão do trânsito.

• Examinar como videomonitoramento, reconhecimento de placas e análise de fluxo podem auxiliar os agentes.

• Avaliar benefícios e riscos relacionados ao uso de sistemas automatizados.

• Relacionar o uso da tecnologia às normas do Código de Trânsito Brasileiro e às regras de videomonitoramento.

• Discutir proteção de dados, transparência, segurança cibernética e supervisão humana.

• Propor um modelo de implantação gradual para um município de porte semelhante ao de Pirassununga.

5 JUSTIFICATIVA

A fiscalização tradicional continua indispensável, mas enfrenta limitações relacionadas à extensão da malha viária, à disponibilidade de equipes, aos horários de maior movimento e à necessidade de acompanhar simultaneamente diferentes pontos da cidade. A tecnologia pode ampliar a capacidade de observação sem significar a substituição do trabalho humano.

Em vez de utilizar a IA exclusivamente para aumentar o número de autuações, a proposta deste trabalho prioriza prevenção, inteligência operacional e segurança. Um sistema capaz de indicar congestionamentos, quase acidentes, veículos parados em locais críticos ou padrões anormais de circulação pode permitir que a equipe seja direcionada antes que o problema se agrave.

A pesquisa também se justifica pela necessidade de discutir os limites da automação. Uma decisão que possa gerar consequência administrativa para o cidadão não deve depender exclusivamente de um algoritmo sem mecanismos de conferência, registro e responsabilização. A tecnologia precisa estar subordinada à legislação e aos procedimentos administrativos.

6 METODOLOGIA

Este trabalho adota abordagem qualitativa, de natureza aplicada, com caráter exploratório e descritivo. O procedimento metodológico combina pesquisa bibliográfica e documental, utilizando legislação de trânsito, normas do Conselho Nacional de Trânsito, legislação de proteção de dados e documentos institucionais relacionados à fiscalização eletrônica e ao videomonitoramento.

A análise também utiliza a realidade municipal de Pirassununga como referência para a elaboração de uma proposta de aplicação. Não se afirma que todos os recursos tecnológicos descritos estejam atualmente implantados no município. As aplicações apresentadas são propostas de utilização e devem ser submetidas a estudos técnicos, jurídicos, orçamentários e de impacto antes de eventual contratação.

A pesquisa foi organizada em quatro eixos: tecnologia e inteligência artificial; fiscalização e segurança viária; proteção de dados e direitos fundamentais; e proposta de implantação municipal.

7 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA E LEGAL

7.1 O trânsito seguro como direito

O art. 1º, § 2º, do Código de Trânsito Brasileiro estabelece que o trânsito em condições seguras é direito de todos e dever dos órgãos e entidades componentes do Sistema Nacional de Trânsito. A norma orienta uma visão de fiscalização que ultrapassa a simples aplicação de penalidades, incorporando planejamento, prevenção, engenharia, educação e coleta de dados.

7.2 Competência e fiscalização municipal

O CTB atribui aos órgãos executivos de trânsito dos Municípios competências relacionadas ao planejamento, projeto, regulamentação e operação do trânsito, à implantação e manutenção da sinalização, à coleta de dados sobre sinistros e à fiscalização dentro de sua circunscrição, observadas as competências legais. Assim, qualquer solução baseada em IA deve ser incorporada ao sistema institucional existente, com definição de responsabilidades.

7.3 Videomonitoramento

A Resolução CONTRAN nº 909/2022 consolida normas de fiscalização de trânsito por videomonitoramento. A norma prevê a possibilidade de fiscalização remota por sistemas de videomonitoramento e determina requisitos para a utilização desse mecanismo. Portanto, uma solução de IA aplicada a câmeras deve ser desenhada de forma compatível com a regulamentação vigente, não podendo o algoritmo, por si só, criar uma competência de fiscalização que a legislação não atribua.

7.4 Proteção de dados

O uso de câmeras e reconhecimento de placas envolve tratamento de informações que podem estar relacionadas a pessoas identificadas ou identificáveis. A Lei nº 13.709/2018 (LGPD) estabelece princípios e regras para o tratamento de dados pessoais. No setor público, o tratamento deve atender à finalidade pública e às competências legais, com medidas de segurança e governança adequadas. A implantação de sistemas de IA deve, portanto, incluir avaliação jurídica, controle de acesso, registros, retenção limitada e políticas de segurança da informação.

8 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA AO TRÂNSITO

8.1 Reconhecimento automático de placas

Uma das aplicações mais conhecidas é a leitura automática de placas por câmeras. O sistema pode auxiliar na localização de veículos de interesse operacional, na verificação de padrões de circulação e na organização das abordagens. A utilização deve respeitar a finalidade definida pelo órgão responsável, os acessos autorizados e as regras de proteção de dados.

8.2 Detecção de infrações e comportamentos de risco

Sistemas de visão computacional podem ser treinados para identificar eventos como avanço de sinal, circulação em faixa inadequada, parada em área proibida ou utilização indevida de determinadas áreas. Entretanto, a detecção automática deve ser tratada como evidência ou alerta sujeito a validação, conforme o tipo de procedimento e as normas aplicáveis.

8.3 Análise de fluxo

Algoritmos podem estimar volume de veículos, velocidade média, formação de filas e horários de maior demanda. Com essas informações, a administração consegue planejar posicionamento de agentes, tempos semafóricos, intervenções temporárias e campanhas educativas.

8.4 Identificação de pontos críticos

Quando dados históricos são associados a localização geográfica e horários, a IA pode auxiliar na identificação de padrões de risco. Um cruzamento com elevada frequência de sinistros, frenagens bruscas ou congestionamentos pode receber prioridade para vistoria de engenharia, reforço de sinalização ou presença de fiscalização.

8.5 Apoio à central de operações

Uma central pode receber alertas automáticos e apresentar os eventos em um painel único. O agente responsável passa a visualizar prioridades, confirmar ocorrências e encaminhar equipes. A tecnologia, nesse modelo, reduz tarefas repetitivas e aumenta a capacidade de resposta.

9 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E ATUAÇÃO DO AGENTE DE TRÂNSITO

A adoção de IA não deve ser compreendida como substituição do agente de trânsito. O profissional continua essencial para interpretar situações concretas, realizar abordagem quando cabível, orientar usuários, aplicar medidas administrativas dentro de sua competência e tomar decisões que exigem análise do contexto.

O modelo mais seguro é o chamado human-in-the-loop, ou seja, sistema no qual a automação gera alertas e informações, mas existe supervisão humana em etapas críticas. Isso reduz o risco de decisões baseadas em falsos positivos e permite que o agente considere condições que uma câmera não consegue compreender adequadamente.

A capacitação deve incluir operação de sistemas, leitura de indicadores, noções de proteção de dados, segurança cibernética, identificação de erros algorítmicos e procedimentos de auditoria. O agente do futuro precisará combinar conhecimento de trânsito com competência tecnológica.

10 BENEFÍCIOS POTENCIAIS

Entre os principais benefícios esperados estão: aumento da capacidade de monitoramento; melhor distribuição das equipes; identificação antecipada de congestionamentos; apoio à localização de pontos críticos; redução do tempo de resposta; produção de estatísticas; planejamento baseado em evidências; melhoria da segurança dos agentes em campo; e fortalecimento de campanhas educativas.

A IA também pode ajudar a reduzir a fiscalização aleatória. Em vez de distribuir recursos de maneira uniforme, a administração pode concentrar esforços nos locais e horários em que os dados indiquem maior risco. Essa abordagem pode tornar a fiscalização mais eficiente e racional.

11 RISCOS, LIMITAÇÕES E CUIDADOS

11.1 Falsos positivos e falsos negativos

Todo sistema de reconhecimento automático está sujeito a erros. Placas parcialmente encobertas, chuva, iluminação, baixa resolução e obstáculos podem gerar resultados incorretos. Por isso, o sistema deve apresentar indicadores de confiança e procedimentos de revisão.

11.2 Viés algorítmico

Modelos treinados com bases inadequadas podem apresentar desempenho desigual. A administração deve testar os sistemas em diferentes condições de iluminação, clima, tipos de veículos e cenários urbanos antes de colocá-los em operação.

11.3 Privacidade e proteção de dados

A captura de imagens de veículos e pessoas exige governança. Devem ser definidos finalidade, acesso, armazenamento, prazo de retenção, compartilhamento, auditoria e descarte. A segurança da informação deve ser considerada desde a fase de projeto.

11.4 Dependência tecnológica

Uma cidade não deve ficar dependente de um único fornecedor. Contratos devem prever portabilidade, continuidade do serviço, segurança, manutenção, atualização, níveis de serviço e possibilidade de auditoria.

11.5 Transparência

Quanto maior o impacto de uma tecnologia sobre os cidadãos, maior deve ser a preocupação com transparência e explicabilidade. A administração deve conseguir demonstrar como o sistema funciona em nível suficiente para permitir controle institucional, auditoria e correção de erros.

12 PROPOSTA DE IMPLANTAÇÃO EM PIRASSUNUNGA-SP

Propõe-se a criação de um programa municipal denominado, para fins deste trabalho, Programa Inteligência de Trânsito Seguro. O programa seria implantado de forma gradual, iniciando por diagnóstico e projeto-piloto antes de qualquer expansão.

12.1 Fase 1 – Diagnóstico

Mapear os principais corredores, cruzamentos, pontos de congestionamento, locais com histórico de sinistros e áreas de circulação intensa. Levantar infraestrutura existente, câmeras disponíveis, sistemas utilizados e capacidade da central de operações.

12.2 Fase 2 – Projeto-piloto

Selecionar poucos pontos de maior relevância para testar videomonitoramento analítico, contagem de fluxo e leitura automática de placas. O piloto deve possuir indicadores de desempenho e avaliação jurídica e técnica.

12.3 Fase 3 – Integração

Integrar as informações úteis à central de operações, permitindo que os agentes recebam alertas e confirmem os eventos. Sistemas diferentes devem utilizar padrões de segurança e controles de acesso.

12.4 Fase 4 – Avaliação

Medir resultados antes e depois da implantação, considerando tempo de resposta, número de ocorrências detectadas, redução de conflitos de trânsito, disponibilidade do sistema, quantidade de falsos alertas e percepção dos agentes.

12.5 Fase 5 – Expansão

Somente após a avaliação técnica e jurídica o município deverá ampliar a tecnologia para outros pontos. A expansão deve acompanhar capacitação dos servidores, manutenção da infraestrutura e atualização dos procedimentos.

13 APLICAÇÕES PRÁTICAS PROPOSTAS

Para Pirassununga, um projeto inicial poderia priorizar corredores com grande circulação nos horários de entrada e saída de trabalhadores e estudantes, acessos a equipamentos públicos e áreas de maior concentração de veículos. A seleção definitiva, entretanto, deve ser baseada em dados oficiais de fluxo e sinistros, e não apenas em percepção.

Outra aplicação seria a análise de filas e retenções. O sistema poderia emitir alerta quando determinado trecho permanecesse congestionado acima de um limite previamente definido. A equipe poderia então verificar a causa: acidente, veículo quebrado, obra, evento, estacionamento irregular ou problema semafórico.

Em eventos de grande circulação, o sistema poderia auxiliar na contagem de veículos e na identificação de pontos de saturação. A informação permitiria posicionar equipes preventivamente, melhorar desvios e reforçar a comunicação com a população.

Também seria possível utilizar os dados agregados para educação de trânsito. Se os registros demonstrarem aumento de comportamentos de risco em determinado local, o município poderia desenvolver campanha específica, combinando presença educativa, sinalização e fiscalização.

14 GOVERNANÇA, SEGURANÇA E ÉTICA

A governança de IA deve definir quem pode acessar os dados, quem pode alterar parâmetros, quem audita o sistema e quem responde por incidentes. A existência de uma trilha de auditoria é importante para identificar quando um dado foi consultado, por quem e com qual finalidade.

É recomendável que a administração publique informações gerais sobre o programa, tais como finalidade, tipos de tecnologia empregados, órgão responsável, critérios de segurança e canais de atendimento. Isso aumenta a confiança pública sem expor dados operacionais sensíveis.

Também é necessário estabelecer procedimentos para contestação e revisão de resultados. Um cidadão não deve ficar sem mecanismo de defesa porque um sistema automatizado produziu um alerta ou uma classificação. A automação deve fortalecer, e não enfraquecer, o devido processo administrativo.

15 INDICADORES PARA AVALIAÇÃO

Um projeto de IA no trânsito precisa ser mensurado. Entre os indicadores sugeridos estão: redução de sinistros nos pontos monitorados; tempo médio de resposta das equipes; disponibilidade das câmeras; precisão dos alertas; quantidade de falsos positivos; redução do tempo de identificação de ocorrências; melhoria do fluxo; número de ações preventivas realizadas; e percepção dos agentes usuários do sistema.

Também devem ser avaliados indicadores de proteção de dados e segurança, como incidentes de acesso indevido, cumprimento dos prazos de retenção e realização de auditorias. O sucesso do projeto não deve ser medido somente pela quantidade de infrações identificadas.

16 DISCUSSÃO

A análise realizada demonstra que a inteligência artificial possui potencial significativo para apoiar a fiscalização do trânsito, principalmente em atividades de observação, classificação, análise de dados e priorização de recursos. Seu maior valor não está em substituir o agente, mas em permitir que o profissional tenha informações mais rápidas e qualificadas para agir.

Por outro lado, a tecnologia não resolve problemas de engenharia, sinalização ou comportamento por si só. Uma câmera pode detectar uma situação de risco, mas não substitui uma intervenção viária adequada. Da mesma forma, um algoritmo pode identificar excesso de ocorrências em determinado ponto, mas a solução pode estar em iluminação, geometria da via, faixa de pedestres, semáforo ou educação.

Assim, a inteligência artificial deve ser inserida em uma política integrada de segurança viária, combinando fiscalização, engenharia, educação, atendimento ao cidadão e planejamento urbano. Essa visão evita que a tecnologia seja utilizada apenas como mecanismo arrecadatório e direciona seu uso para a prevenção.

Para um município como Pirassununga, a implantação gradual é mais adequada. O projeto-piloto permite avaliar custos, resultados e dificuldades antes de investimentos maiores. A participação dos agentes que utilizarão o sistema também é essencial para adaptar a solução à realidade operacional.

17 CONSIDERAÇÕES FINAIS

A inteligência artificial apresenta condições de se tornar uma importante ferramenta de apoio à fiscalização do trânsito. Aplicações como videomonitoramento analítico, reconhecimento de placas, análise de fluxo e identificação de pontos críticos podem aumentar a capacidade de observação e auxiliar a administração pública na tomada de decisões.

Entretanto, a tecnologia deve ser compreendida como instrumento de apoio e não como substituta da autoridade pública. A decisão administrativa deve permanecer submetida à legislação, aos procedimentos de fiscalização e à possibilidade de revisão. A implantação responsável exige capacitação, segurança da informação, proteção de dados, transparência e supervisão humana.

No contexto de Pirassununga-SP, recomenda-se iniciar por diagnóstico e projeto-piloto, utilizando dados oficiais para selecionar os pontos prioritários. A partir dos resultados, o município poderá decidir pela ampliação do sistema. O foco deve permanecer na redução de sinistros, na prevenção, na melhoria da mobilidade e na proteção da vida.

Conclui-se, portanto, que a inteligência artificial pode contribuir para uma fiscalização mais inteligente, preventiva e baseada em evidências, desde que sua utilização seja planejada, legalmente fundamentada, tecnicamente auditável e orientada pelo interesse público.

REFERÊNCIAS

BRASIL. Lei nº 9.503, de 23 de setembro de 1997. Institui o Código de Trânsito Brasileiro. Brasília, DF: Presidência da República, 1997. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l9503compilado.htm. Acesso em: 6 out. 2026.

BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais. Brasília, DF: Presidência da República, 2018. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm. Acesso em: 6 out. 2026.

CONSELHO NACIONAL DE TRÂNSITO. Resolução CONTRAN nº 909, de 28 de março de 2022. Consolida normas de fiscalização de trânsito por intermédio de videomonitoramento. Brasília, DF: Ministério dos Transportes, 2022. Disponível em: https://www.gov.br/transportes/pt-br/assuntos/transito/conteudo-contran/resolucao-contran-no-909-de-28-de-marco-de-2022. Acesso em: 6 out. 2026.

CONSELHO NACIONAL DE TRÂNSITO. Resoluções CONTRAN. Brasília, DF: Ministério dos Transportes. Disponível em: https://www.gov.br/transportes/pt-br/assuntos/transito/conteudo-Senatran/resolucoes-contran. Acesso em: 6 out. 2026.

MINISTÉRIO DOS TRANSPORTES. Perguntas sobre segurança de trânsito. Brasília, DF: Secretaria Nacional de Trânsito. Disponível em: https://www.gov.br/transportes/pt-br/assuntos/transito/noticias-senatran/perguntas-sobre-seguranca-de-transito. Acesso em: 6 out. 2026.

UNIÃO EUROPEIA. High-Level Expert Group on Artificial Intelligence. Ethics Guidelines for Trustworthy AI. Brussels: European Commission, 2019.

UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris: UNESCO, 2021.

Professor orientador:

Prof. Esp.: Ilo Jorge de Souza Pereira.