Ana Carolina de Souza
Cláudio Henrique Mesquita
Iago Teixeira Sampaio Dias
A
Inteligência Artificial na Fiscalização de Trânsito
Lavras-MG
2025
A Inteligência Artificial na Fiscalização de Trânsito
Trabalho de Conclusão de Curso
Formação de Agente de Trânsito
EAD ao 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.
1. Introdução
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.
2. Problematização
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.
3. Justificativa e Objetivos
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.
4. Referencial
Teórico
4.1. Fundamentos
da Gestão Viária
no Brasil
4.1.1. O Sistema Nacional
de Trânsito
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.
4.1.2. Definição
de Inteligência Artificial
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.
5. Principais
Tecnologias usadas na Fiscalização de Trânsito
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.
5.1. Radares Inteligentes
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%.
5.2.Sistemas de Vídeomonitoramento e Câmeras Integradas
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.
5.3. Radares de Velocidade Média
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.
5.4. Drones
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.
5.5. Sistemas "Free Flow"
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.
6.
O papel do agente de trânsito x Inteligência artificial
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.
7. Conclusão
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.
8.
Bibliografia
· 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.
