Sistemas de câmeras usam inteligência artificial e prometem se antecipar a crimes
Câmeras de monitoramento estão entre as soluções mais comuns para tentar desencorajar a ação de criminosos. Agora, em vez de apenas gravar o que acontece no local, esses equipamentos também são usados para prever roubos e outras ocorrências.
🔎 O chamado policiamento preditivo tenta identificar situações fora do padrão antes que elas resultem em delitos. Com apoio de inteligência artificial, essa tecnologia tem sido aplicada em cenários cada vez mais complexos.
Imagens de câmeras, antes analisadas por pessoas, passam a ser examinadas por sistemas capazes de emitir alertas quando alguém, por exemplo, permanece parado por muito tempo no mesmo local, em um comportamento considerado suspeito.
Esse tipo de ferramenta atrai o interesse de empresas que buscam reforçar a segurança em suas instalações, mas preocupa especialistas, que alertam para a falta de regulação e para o risco de um estado de vigilância permanente sobre pessoas que não estão praticando crimes.
Como funciona
Sistemas de monitoramento usam IA para identificar movimentações suspeitas
Divulgação/NoLeak
“O sistema se conecta à câmera, transforma a imagem em metadados e reconhece padrões. Se o padrão da imagem for alterado, ele emite um alerta”, explica Nicolau Ramalho, fundador da NoLeak, empresa que desenvolveu um sistema de policiamento preditivo para segurança privada.
🔎 Nesse contexto, metadados são o resultado da conversão de elementos do vídeo em sequências numéricas. Os sistemas são treinados com imagens de situações consideradas normais e, então, conseguem identificar quando algo foge desse padrão. (saiba mais abaixo)
No caso da NoLeak, por exemplo, o sistema não toma nenhuma ação por conta própria ao identificar uma situação suspeita. Em vez disso, recomenda que as imagens sejam revisadas por responsáveis, como chefes de segurança da empresa.
“Os alertas vão para um sistema de gestão de vídeo, e o operador toma a atitude que achar pertinente, seja acionar diretamente uma força policial ou o time de segurança privada”, afirma.
A empresa tem mais de 5 mil câmeras conectadas e 100 clientes, incluindo indústrias e condomínios. Segundo a NoLeak, o sistema reduz o cansaço visual dos operadores e permite monitorar até 10 vezes mais câmeras com o mesmo número de funcionários.
Outras empresas do setor incluem a Actuate, a AxxonSoft e a Coram, que prometem transformar câmeras de segurança convencionais em sistemas capazes de prever possíveis crimes.
Mas especialistas apontam que esse uso da tecnologia pode restringir o direito de ir e vir dos cidadãos.
“Não estamos falando somente de criminosos que vão ser efetivamente alcançados, mas também de cidadãos comuns que, a caminho do trabalho, podem passar por um sistema que levou a um erro”, alerta Fernanda Rodrigues, coordenadora de pesquisas do Instituto de Referência em Internet e Sociedade (IRIS-BH).
Para Fernanda, ferramentas desse tipo demonstram a expansão do uso da inteligência artificial na segurança, apesar das dúvidas sobre sua eficácia e seus impactos.
“O que temos visto é um crescimento na busca por ferramentas e tecnologias que vão servir como a solução de um problema da segurança pública, como se existisse uma bala de prata para resolver algo histórico da nossa sociedade.”
Sistemas de monitoramento com IA podem identificar funcionários sem equipamentos de proteção
Divulgação/NoLeak
Como é feita a ‘previsão’ de crimes
Os sistemas mais avançados de policiamento preditivo usam modelos de aprendizado de máquina treinados para reconhecer padrões em imagens.
Em vez de seguir apenas regras previamente programadas, eles analisam grandes volumes de vídeos para aprender quais comportamentos são considerados normais e, então, passam a emitir alertas quando detectam situações fora desse padrão.
Ao ser treinado com imagens de uma via pública, o sistema aprende a identificar onde fica a pista e por quais faixas os veículos devem circular. Se um carro passar pela contramão ou pela calçada, por exemplo, ele pode identificar essa mudança e indicar que algo está fora do padrão.
“O sistema precisa de cerca de duas semanas de análise desses metadados para formar uma base de dados suficiente para reconhecer o padrão da imagem”, afirma Ramalho, da NoLeak.
Para identificar possíveis crimes, a ferramenta analisa apenas movimentações suspeitas de pessoas, e não suas características físicas, explica. “Ele não identifica o rosto para analisar o comportamento. O que ele faz é transformar a imagem em metadados e reconhecer padrões.”
O fundador da empresa destacou que, além de reforçar a segurança patrimonial, a solução é capaz de verificar se há erros em uma linha de produção e se funcionários estão fora do posto de trabalho. Nesses casos, a ideia é evitar paradas não programadas e aumentar a eficiência das empresas.
Sistemas podem usar inteligência artificial para monitorar nível de ocupação em esteiras industriais
Divulgação/NoLeak
Alerta sobre falta de transparência
Para Fernanda, do IRIS-BH, avaliar a precisão de um sistema de policiamento preditivo e a ausência de vieses depende de estudos independentes sobre seu funcionamento.
“A opacidade é um dos principais problemas, principalmente por a gente não saber a eficiência dessas ferramentas. Na verdade, o que sabemos é que há estudos que as apontam como significativamente falhas”, diz.
Essas limitações já foram identificadas em soluções usadas em outros países. “Há muitos exemplos nos Estados Unidos de tecnologias que buscaram usar dados sobre os locais com maior índice de criminalidade, mas que acabaram potencializando a vigilância”, afirma.
Um dos casos mais conhecidos é o do PredPol, que reunia dados históricos, como data, hora e local de crimes, para orientar onde policiais deveriam fazer rondas nos momentos sem ocorrências.
O sistema levou policiais a patrulharem ainda mais bairros com renda familiar mais baixa e menor proporção de moradores brancos. Na prática, houve um aumento de abordagens policiais indevidas a moradores de conjuntos habitacionais de baixa renda, segundo reportagem do site The Markup.
O PredPol deixou de ser usado em 2020 pela polícia de Los Angeles, nos Estados Unidos, após pressão de grupos ativistas que criticaram a falta de eficiência do programa e a vigilância excessiva em comunidades negras e latinas.
Câmeras instaladas em pontos de maior aglomeração são utilizadas para reconhecimento facial e prender foragidos da justiça no Espírito Santo
Reprodução/TV Gazeta
O que diz a lei no Brasil
O Brasil não tem uma lei específica para regulamentar sistemas de policiamento preditivo, embora a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) estabeleça regras para o tratamento de informações sensíveis, como a biometria facial.
Uma portaria publicada em 2025 pelo Ministério da Justiça e Segurança Pública estabeleceu que as polícias podem usar inteligência artificial, mas devem realizar revisões humanas em casos de possíveis riscos a direitos fundamentais.
Um projeto de lei em discussão no Congresso também pode classificar como de alto risco os sistemas de IA usados por policiais para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões e perfis comportamentais.
O texto, aprovado no Senado e em discussão na Câmara, prevê que ferramentas classificadas como de alto risco tenham supervisão humana, passem por avaliação de impacto, garantam o direito à explicação às pessoas afetadas e adotem medidas para evitar discriminações.
Câmeras de monitoramento estão entre as soluções mais comuns para tentar desencorajar a ação de criminosos. Agora, em vez de apenas gravar o que acontece no local, esses equipamentos também são usados para prever roubos e outras ocorrências.
🔎 O chamado policiamento preditivo tenta identificar situações fora do padrão antes que elas resultem em delitos. Com apoio de inteligência artificial, essa tecnologia tem sido aplicada em cenários cada vez mais complexos.
Imagens de câmeras, antes analisadas por pessoas, passam a ser examinadas por sistemas capazes de emitir alertas quando alguém, por exemplo, permanece parado por muito tempo no mesmo local, em um comportamento considerado suspeito.
Esse tipo de ferramenta atrai o interesse de empresas que buscam reforçar a segurança em suas instalações, mas preocupa especialistas, que alertam para a falta de regulação e para o risco de um estado de vigilância permanente sobre pessoas que não estão praticando crimes.
Como funciona
Sistemas de monitoramento usam IA para identificar movimentações suspeitas
Divulgação/NoLeak
“O sistema se conecta à câmera, transforma a imagem em metadados e reconhece padrões. Se o padrão da imagem for alterado, ele emite um alerta”, explica Nicolau Ramalho, fundador da NoLeak, empresa que desenvolveu um sistema de policiamento preditivo para segurança privada.
🔎 Nesse contexto, metadados são o resultado da conversão de elementos do vídeo em sequências numéricas. Os sistemas são treinados com imagens de situações consideradas normais e, então, conseguem identificar quando algo foge desse padrão. (saiba mais abaixo)
No caso da NoLeak, por exemplo, o sistema não toma nenhuma ação por conta própria ao identificar uma situação suspeita. Em vez disso, recomenda que as imagens sejam revisadas por responsáveis, como chefes de segurança da empresa.
“Os alertas vão para um sistema de gestão de vídeo, e o operador toma a atitude que achar pertinente, seja acionar diretamente uma força policial ou o time de segurança privada”, afirma.
A empresa tem mais de 5 mil câmeras conectadas e 100 clientes, incluindo indústrias e condomínios. Segundo a NoLeak, o sistema reduz o cansaço visual dos operadores e permite monitorar até 10 vezes mais câmeras com o mesmo número de funcionários.
Outras empresas do setor incluem a Actuate, a AxxonSoft e a Coram, que prometem transformar câmeras de segurança convencionais em sistemas capazes de prever possíveis crimes.
Mas especialistas apontam que esse uso da tecnologia pode restringir o direito de ir e vir dos cidadãos.
“Não estamos falando somente de criminosos que vão ser efetivamente alcançados, mas também de cidadãos comuns que, a caminho do trabalho, podem passar por um sistema que levou a um erro”, alerta Fernanda Rodrigues, coordenadora de pesquisas do Instituto de Referência em Internet e Sociedade (IRIS-BH).
Para Fernanda, ferramentas desse tipo demonstram a expansão do uso da inteligência artificial na segurança, apesar das dúvidas sobre sua eficácia e seus impactos.
“O que temos visto é um crescimento na busca por ferramentas e tecnologias que vão servir como a solução de um problema da segurança pública, como se existisse uma bala de prata para resolver algo histórico da nossa sociedade.”
Sistemas de monitoramento com IA podem identificar funcionários sem equipamentos de proteção
Divulgação/NoLeak
Como é feita a ‘previsão’ de crimes
Os sistemas mais avançados de policiamento preditivo usam modelos de aprendizado de máquina treinados para reconhecer padrões em imagens.
Em vez de seguir apenas regras previamente programadas, eles analisam grandes volumes de vídeos para aprender quais comportamentos são considerados normais e, então, passam a emitir alertas quando detectam situações fora desse padrão.
Ao ser treinado com imagens de uma via pública, o sistema aprende a identificar onde fica a pista e por quais faixas os veículos devem circular. Se um carro passar pela contramão ou pela calçada, por exemplo, ele pode identificar essa mudança e indicar que algo está fora do padrão.
“O sistema precisa de cerca de duas semanas de análise desses metadados para formar uma base de dados suficiente para reconhecer o padrão da imagem”, afirma Ramalho, da NoLeak.
Para identificar possíveis crimes, a ferramenta analisa apenas movimentações suspeitas de pessoas, e não suas características físicas, explica. “Ele não identifica o rosto para analisar o comportamento. O que ele faz é transformar a imagem em metadados e reconhecer padrões.”
O fundador da empresa destacou que, além de reforçar a segurança patrimonial, a solução é capaz de verificar se há erros em uma linha de produção e se funcionários estão fora do posto de trabalho. Nesses casos, a ideia é evitar paradas não programadas e aumentar a eficiência das empresas.
Sistemas podem usar inteligência artificial para monitorar nível de ocupação em esteiras industriais
Divulgação/NoLeak
Alerta sobre falta de transparência
Para Fernanda, do IRIS-BH, avaliar a precisão de um sistema de policiamento preditivo e a ausência de vieses depende de estudos independentes sobre seu funcionamento.
“A opacidade é um dos principais problemas, principalmente por a gente não saber a eficiência dessas ferramentas. Na verdade, o que sabemos é que há estudos que as apontam como significativamente falhas”, diz.
Essas limitações já foram identificadas em soluções usadas em outros países. “Há muitos exemplos nos Estados Unidos de tecnologias que buscaram usar dados sobre os locais com maior índice de criminalidade, mas que acabaram potencializando a vigilância”, afirma.
Um dos casos mais conhecidos é o do PredPol, que reunia dados históricos, como data, hora e local de crimes, para orientar onde policiais deveriam fazer rondas nos momentos sem ocorrências.
O sistema levou policiais a patrulharem ainda mais bairros com renda familiar mais baixa e menor proporção de moradores brancos. Na prática, houve um aumento de abordagens policiais indevidas a moradores de conjuntos habitacionais de baixa renda, segundo reportagem do site The Markup.
O PredPol deixou de ser usado em 2020 pela polícia de Los Angeles, nos Estados Unidos, após pressão de grupos ativistas que criticaram a falta de eficiência do programa e a vigilância excessiva em comunidades negras e latinas.
Câmeras instaladas em pontos de maior aglomeração são utilizadas para reconhecimento facial e prender foragidos da justiça no Espírito Santo
Reprodução/TV Gazeta
O que diz a lei no Brasil
O Brasil não tem uma lei específica para regulamentar sistemas de policiamento preditivo, embora a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) estabeleça regras para o tratamento de informações sensíveis, como a biometria facial.
Uma portaria publicada em 2025 pelo Ministério da Justiça e Segurança Pública estabeleceu que as polícias podem usar inteligência artificial, mas devem realizar revisões humanas em casos de possíveis riscos a direitos fundamentais.
Um projeto de lei em discussão no Congresso também pode classificar como de alto risco os sistemas de IA usados por policiais para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões e perfis comportamentais.
O texto, aprovado no Senado e em discussão na Câmara, prevê que ferramentas classificadas como de alto risco tenham supervisão humana, passem por avaliação de impacto, garantam o direito à explicação às pessoas afetadas e adotem medidas para evitar discriminações.