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As grandes cidades de todo o mundo convivem há anos com um problema recorrente no trânsito: motoristas que insistem em ocupar as faixas exclusivas de ônibus, atrapalhando a fluidez do transporte público. Para enfrentar esse desafio, a Filadélfia, cidade da Pensilvânia, adotou recentemente um sistema pioneiro de câmeras com inteligência artificial instaladas diretamente nos ônibus, capazes de flagrar os infratores e automatizar a aplicação de multas.
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A ideia é simples, mas poderosa: reduzir atrasos, melhorar a confiabilidade do transporte coletivo e, de quebra, incentivar mais pessoas a deixarem o carro em casa. Pesquisas indicam que bloqueios em corredores exclusivos aumentam em até 30% os atrasos no horário de pico.
Agora, com visão computacional e aprendizado constante do sistema, os veículos fiscalizam em tempo real, sem depender do custo e das limitações da supervisão humana.
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Como funciona a IA em ônibus
Diferente das câmeras fixas já conhecidas, o sistema nos ônibus se adapta às condições do ambiente, como iluminação, chuva ou situações inesperadas nas ruas. Além de liberar as faixas, a tecnologia coleta dados que ajudam a otimizar rotas, ajustar o tempo dos semáforos e melhorar a eficiência do transporte público como um todo.
Na Filadélfia, a iniciativa começou em abril de 2025, em parceria entre a autoridade de transporte local (SEPTA) e o órgão de estacionamento da cidade (PPA). Mais de 150 ônibus e bondes foram equipados com as câmeras, que passaram a emitir multas de US$ 100 após um período educativo de 30 dias. Os primeiros resultados foram claros: menos obstruções e maior pontualidade das viagens.
Do outro lado do país, a LA Metro, em Los Angeles (California) implantou tecnologia semelhante em parceria com o LADOT. Nos primeiros meses, 10 mil multas foram emitidas. A consequência foi uma melhora significativa: velocidade média dos ônibus subiu até 36% e acidentes caíram 34%.
Impacto nas cidades e próximos passos
Chicago, Nova York e outras metrópoles americanas também estão testando a fiscalização automatizada. Relatórios iniciais apontam redução de 10% a 30% nos tempos de viagem, com ganhos de até 25% nos horários de maior movimento. Em Nova York, por exemplo, os dados coletados ajudaram a sincronizar melhor os sinais de trânsito, diminuindo em 5% os atrasos em corredores estratégicos.
A escalabilidade é outro ponto forte: Washington e São Francisco planejam adotar a tecnologia ainda em 2025, com planos de compartilhar dados entre cidades vizinhas, criando sistemas de transporte integrados regionalmente.
Desafios e preocupações
Nem tudo, porém, é simples. Questões sobre privacidade e retenção de dados preocupam parte da população. Para reduzir a resistência, as cidades têm limitado o armazenamento das informações a 30 dias e promovido campanhas de esclarecimento.
Ainda assim, autoridades reforçam que a melhor forma de não ter problemas é direta: não entrar nas faixas exclusivas. No longo prazo, especialistas acreditam que a fiscalização automatizada será tão comum quanto os radares de velocidade, consolidando-se como peça-chave para um transporte coletivo mais rápido, confiável e eficiente.
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