100 câmeras em motos do programa Smart Sampa: em 1 mês, só 2 pessoas foram presas em flagrante por placas adulteradas 🧵 A tecnologia usada é OCR embarcada em motos da GCM e PM, segundo a SMSU. Vamos entender por que os números não batem com o volume de registros.

Imagem indisponível

O contraste é grande: as câmeras registraram 10.901 ocorrências de placas falsas na cidade (dados entre julho e julho deste ano), mas só 2 prisões em flagrante. A pasta diz que 52 motocicletas foram apreendidas, mas não esclarece se todas usaram OCR.

Tecnologia = ferramenta, não prova absoluta. OCR tem limites: ângulo, sujeira na placa, iluminação, velocidade e até fontes de caractere diferentes causam erro. Sistemas de IA podem gerar falsos positivos e precisam de validação em campo.

Imagem indisponível

Além da precisão técnica, há questões operacionais: como esses alertas viram ação policial? Há fluxo claro de verificação, cadeia de custódia e padrão legal para prisões em flagrante? Baixa conversão sugere gargalos entre alerta e provação.

O caminho pra melhorar: auditorias independentes, métricas públicas de acerto/erro, testes em condições reais, e treinamentos para agentes. Transparência evita abuso, reduz viés e fortalece a confiança pública na tecnologia.

Imagem indisponível

Também vale pensar impacto social: vigilância ampliada pode atingir mais quem já é mais vigiado. Custos, sustentabilidade (vida útil do equipamento) e quem controla os dados são decisões públicas — regulação e participação são essenciais.

Reflexão final: câmeras e OCR podem ajudar, mas só se houver avaliação independente, métricas claras e uso responsável. Tecnologia sem governança vira ruído — medir impacto real é o primeiro passo para proteger segurança e direitos.

Imagem indisponível