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Abusos policiais a partir de erros em câmeras de leitura de placas de veículos nos Estados Unidos
Leitor de Placas Flock Safety
Por Christopher Ingraham
Em fevereiro deste ano, uma câmera Flock em Sherwood, Arkansas, nos Estados Unidos, leu erroneamente a placa de um SUV, levando policiais a deterem um casal inocente sob a mira de armas, enquanto seu bebê de seis semanas estava sozinho em uma cadeirinha no banco de trás do veículo.
‘‘Essas câmeras estão por toda parte e registram as placas dos carros’’, explicou um dos policiais enquanto soltavam o casal após perceberem o erro minutos depois. ‘‘Não vou dizer que são completamente perfeitas, porque, você sabe, isso é tecnologia moderna.’’
Com o aumento exponencial do número de leitores automáticos de placas de veículos (ALPRs) em todo o país, erros como este estão se tornando cada vez mais comuns. Uma análise do Instituto para a Justiça (IJ) de reportagens da mídia e registros judiciais constatou que houve pelo menos 26 casos desse tipo desde 2018, sendo que a maioria ocorreu a partir de 2023.
O que acontece quando pessoas inocentes são impedidas de falar?
Nos últimos meses, proliferaram histórias sobre motoristas inocentes que sofrem a humilhação de serem parados repetidamente até que os departamentos de polícia descubram a causa raiz dos erros do sistema de reconhecimento automático de placas (ALPR). Mas esses motoristas têm uma situação relativamente fácil: em quase dois terços dos casos analisados pelo IJ, os policiais só perceberam o erro depois de já terem sacado e apontado suas armas para pessoas inocentes.
‘‘Cada uma dessas paradas é um encontro de alto risco, onde um movimento em falso, um mal-entendido ou um momento de medo podem se tornar fatais’’, disse Michael Soyfer, advogado do IJ que representa moradores de San Jose e Norfolk em ações judiciais que contestam as redes de vigilância ALPR de suas cidades. ‘‘Ninguém deveria ter que provar sua inocência na beira da estrada porque uma câmera não consegue diferenciar um zero de um O.’’
O recente aumento nos erros de reconhecimento automático de placas de veículos (ALPR) deve-se em grande parte à Flock Safety, que nos últimos anos se tornou a principal fornecedora de ALPR do mercado. A empresa afirma que suas câmeras capturam com precisão 93 em cada 100 placas de veículos que passam por elas.
Segundo o material de marketing da Flock, isso resulta em mais de 20 bilhões de leituras individuais de placas de veículos por mês. Mesmo considerando as afirmações da Flock como verdadeiras, uma taxa de precisão de 93% implica em bem mais de um bilhão de leituras incorretas por mês, o que é especialmente preocupante, visto que a grande maioria das placas escaneadas não é relevante para uma investigação.
Esses erros de máquina acontecem por diversos motivos. Obstruções menores, como sujeira ou suportes de placas, podem, às vezes, interferir no reconhecimento de caracteres dos dispositivos, por exemplo. E as máquinas frequentemente têm dificuldade em distinguir entre caracteres visualmente semelhantes, como 0 e O, ou 2 e 7.
Como os erros humanos contribuem
Mas esses erros de máquina representam cerca de um terço dos erros nos casos identificados pelo IJ. O restante envolveu erro humano, com policiais inserindo informações incorretas no sistema ou interpretando erroneamente os dados do ALPR.
No ano passado, em San Diego, por exemplo, policiais estavam procurando um Alfa Romeo vermelho ligado a uma tentativa de roubo de carro. Os policiais não tinham a placa e, em vez disso, estavam usando a tecnologia de ‘‘assinatura veicular’’ da Flock, que captura características detalhadas de carros individuais, como marca, modelo e cor.
O sistema Flock indicou um carro que parecia corresponder à descrição, mas tratava-se de um Alfa Romeo vermelho completamente diferente, localizado a oito quilômetros do local do crime. Mesmo assim, os policiais prenderam os três ocupantes do veículo. Um dos passageiros passou quase um mês atrás das grades durante o período de festas de fim de ano, até que os policiais perceberam o erro e o libertaram.
Em outros casos, os agentes inseriram várias variações da mesma placa no sistema, em parte para compensar erros de reconhecimento automático de caracteres (ALPR).
‘‘A Constituição exige suspeita real antes que o governo possa prender alguém sob a mira de uma arma, e uma ocorrência de crime cibernético que ninguém se deu ao trabalho de confirmar não chega nem perto disso’’, disse Soyfer.
A lista abaixo inclui apenas casos envolvendo sistemas de reconhecimento automático de placas (ALPR) fixos, como o de Flock. Casos de erro de identificação envolvendo ALPRs veiculares, câmeras de trânsito ou câmeras de pedágio não estão incluídos. A revisão se baseia em esforços anteriores para contabilizar erros de ALPR, incluindo os da CBS News e da Electronic Frontier Foundation.
É muito provável que esses 26 casos representem uma subnotificação, talvez por uma margem significativa. Não existe um banco de dados abrangente sobre erros de reconhecimento automático de placas, e o IJ identificou apenas uma jurisdição que publica relatórios regulares sobre esses erros: Oak Park, Illinois. Esses relatórios mostram que, em um período típico de relatório, um terço ou mais das abordagens de trânsito motivadas por um alerta do Flock resultaram na liberação dos motoristas devido a problemas com os dados.
‘‘Não há qualquer evidência de que os sistemas ALPR da Flock Safety tenham desempenhado um papel significativo em qualquer investigação criminal em Oak Park desde a sua instalação em 2022’’, concluiu o conselho de supervisão que publicou esses relatórios em 2025 .
Oak Park encerrou seu contrato com a Flock em agosto daquele ano.
Lista de casos conhecidos
erro da máquina
Junho de 2026
Plymouth, Minnesota
A polícia de Plymouth rastreou um jornalista automotivo por dias e, em seguida, o deteve, juntamente com sua esposa, no estacionamento de uma loja Kohl’s, depois que as câmeras Flock não conseguiram detectar caracteres pequenos na placa de um veículo de teste Range Rover.
Câmera: Flock
erro humano
Abril de 2026
Cherry Hills, Colorado
Um motorista do Colorado foi parado repetidamente depois que policiais, por engano, incluíram a placa do seu veículo em uma lista de veículos procurados do sistema Flock.
Câmera: Flock
erro humano
Abril de 2026
Condado de Volusia, Flórida
Com base na captura de um veículo da polícia rodoviária, os agentes confundiram o carro de um motorista inocente com um veículo envolvido em um acidente fatal. O motorista foi preso por 13 dias.
Câmera: Flock
erro da máquina
Fevereiro de 2026
Sherwood, Arkansas
Uma câmera Flock interpretou erroneamente um dígito no veículo de um casal inocente, levando os policiais a pará-los e ordená-los a sair do carro sob a mira de armas.
Câmera: Flock
erro humano
Dezembro de 2025
Condado de Boulder, Colorado
Outra motorista do Colorado foi parada repetidamente depois que os policiais, por engano, incluíram a placa do seu veículo em uma lista negra do Flock.
Câmera: Flock
erro humano
Novembro de 2025
San Diego, Califórnia
Com base na captura de um veículo Flock, os policiais confundiram o carro de um motorista inocente com um veículo que estava no local de uma tentativa de roubo de carro. O motorista foi preso por quase um mês.
Câmera: Flock
erro humano
Setembro de 2025
Denver, Colorado
Um policial interpretou erroneamente as capturas de Flock para culpar uma mulher inocente por uma série de roubos.
Câmera: Flock
erro humano
Agosto de 2025
Condado de Jefferson, Colorado
Mais uma motorista do Colorado foi parada repetidamente depois que os policiais, por engano, incluíram a placa do seu veículo em uma lista negra do Flock.
Câmera: Flock
erro da máquina
Agosto de 2025
Redmond, Washington
Após os dados do sistema Flock terem vinculado incorretamente o veículo de um suspeito ao seu pai inocente, os policiais detiveram o homem errado .
Câmera: Flock
erro da máquina
Julho de 2024
Lafayette, Indiana
Agentes detiveram um homem inocente sob a mira de armas depois que uma câmera Flock leu erroneamente a placa do seu veículo.
Câmera: Flock
erro da máquina
Junho de 2024
Morristown, Tennessee
Após uma câmera Flock interpretar erroneamente um ‘‘O’’ como um ‘‘0’’, policiais detiveram dois avós sob a mira de armas enquanto sua neta de três anos assistia a tudo do carro.
Câmera: Flock
erro humano
Maio de 2024
North Myrtle Beach, Carolina do Sul
Agentes identificaram erroneamente um veículo com base em um alerta do sistema de reconhecimento automático de placas (ALPR), detendo um adolescente inocente sob a mira de armas.
Câmera: não especificada
erro da máquina
Abril de 2024
Toledo, Ohio
Após uma câmera Flock interpretar erroneamente um ‘‘7’’ como um ‘‘2’’, policiais detiveram um motorista inocente sob a mira de armas, soltaram o cão policial contra ele e o mantiveram preso por várias horas.
Câmera: Flock
erro da máquina
Fevereiro de 2024
Condado de York, Carolina do Sul
Um motorista inocente foi detido sob a mira de armas depois que o sistema de reconhecimento automático de placas (ALPR) da Flock interpretou erroneamente um caractere em sua placa, sinalizando o carro como roubado. O gabinete do xerife alegou que a leitura incorreta ocorreu devido a uma película escura na placa.
Câmera: FLOCK
erro da máquina
Outubro de 2023
Condado de Sedgwick, Kansas
Após uma câmera Flock não conseguir distinguir entre placas de veículos temporárias e permanentes, policiais do xerife detiveram um casal inocente sob a mira de armas.
Câmera: Flock
erro humano
Setembro de 2023
Detroit, Michigan
Os agentes interpretaram erroneamente os dados do sistema de reconhecimento automático de placas (ALPR) e detiveram uma mulher inocente sob a mira de armas, colocaram seu filho autista no banco de trás de uma viatura policial e apreenderam seu veículo por várias semanas.
Câmera: não especificada
erro humano
Agosto de 2023
Houston, Texas
Os agentes interpretaram erroneamente um alerta do sistema Flock sobre um carro roubado e detiveram dois homens inocentes sob a mira de armas.
Câmera: Flock
erro da máquina
Julho de 2023
Española, Novo México
Após uma câmera da Flock ter interpretado erroneamente um dígito da placa do veículo, policiais detiveram duas irmãs inocentes sob a mira de armas.
Câmera: Flock
erro humano
Julho de 2023
Española, Novo México
Após os agentes inserirem informações incorretas no sistema ALPR, eles detiveram um adolescente inocente sob a mira de armas.
Câmera: Flock
erro humano
Julho de 2023
Fayetteville, Carolina do Norte
Os agentes interpretaram erroneamente os dados do sistema de reconhecimento automático de placas de veículos (ALPR) e detiveram uma mulher inocente sob a mira de armas.
Câmera: Rekor
erro humano
Março de 2023
Jackson, Ohio
Após os policiais não conseguirem remover uma placa de um veículo da lista de suspeitos, eles pararam e detiveram um motorista inocente.
Câmera: Flock
erro humano
Julho de 2022
Charlotte, Carolina do Norte
Uma identificação incorreta por meio do sistema de reconhecimento automático de placas (ALPR) levou à prisão de uma mulher inocente depois que os policiais inseriram informações incorretas no sistema.
Câmera: NDI
erro humano
Fevereiro de 2022
Greenville, Carolina do Sul
Após os policiais não conseguirem retirar um veículo alugado recuperado da lista de procurados, eles detiveram duas mulheres inocentes.
Câmera: não especificada
erro da máquina
Abril de 2021
Vila Atherton, Califórnia
Após o sistema ALPR ter interpretado erroneamente uma placa de veículo parcialmente encoberta por sujeira, os policiais detiveram o motorista sob a mira de armas.
Câmera: não especificada
erro da máquina
Agosto de 2020
Aurora, Colorado
Após um sistema de reconhecimento automático de placas (ALPR) ter interpretado erroneamente a placa de uma minivan, policiais detiveram uma mulher e quatro crianças sob a mira de armas.
Câmera: não especificada
erro humano
Novembro de 2018
Hércules, Califórnia
Após os policiais não atualizarem uma lista de suspeitos sobre um veículo alugado roubado que havia sido recuperado, um sistema de reconhecimento automático de placas (ALPR) da Vigilant identificou o veículo e o motorista e seu irmão foram detidos sob a mira de armas.
Câmera: Vigilante
IJ defende as liberdades civis
O Institute for Justice (IJ) é um escritório de advocacia de interesse público, sem fins lucrativos, que defende a Primeira Emenda nos EUA. Trata-se de um artigo que estabelece a liberdade de expressão, de imprensa, de religião e de reunião pacífica. A emenda também garante o direito de pedir reparação ao governo.
O IJ representa pessoas comuns, gratuitamente, quando o governo viola os seus direitos constitucionais mais importantes.
‘‘Nós nos concentramos nas áreas do Direito que fornecem a base para uma sociedade livre e vencemos quase três em cada quatro casos que abrimos, apesar dos desafios inerentes ao litígio contra o governo’’, esclarece o site do IJ.
Christopher Ingraham é repórter investigativo da revista digital quinzenal do IJ, Liberty & Law
