Reconhecimento facial em cidade pequena: o que Nova Petrópolis e o programa de Goiás mostram sobre escala

A ideia de que reconhecimento facial é tecnologia de metrópole grande, com orçamento de capital, vem sendo desmentida por dois projetos que saíram do papel em 2026, e nenhum dos dois é São Paulo. Um é de uma cidade da Serra Gaúcha que a maioria dos gestores públicos de fora do Rio Grande do Sul nunca ouviu nomear. O outro é um programa estadual de Goiás que soma câmeras não numa cidade, mas em nove municípios ao mesmo tempo, ligados entre si.

Os dois casos usam a mesma base tecnológica, reconhecimento facial somado a leitura automática de placas. A diferença entre eles não está no equipamento, está na arquitetura que cada um escolheu para o problema que precisava resolver. Entender essa diferença ajuda mais um gestor municipal do que qualquer especificação de câmera.

Nova Petrópolis: torres em pontos críticos, sem pretensão de cobertura total

Em setembro de 2026, a Prefeitura de Nova Petrópolis instalou um novo conjunto de equipamentos de videomonitoramento com inteligência artificial, capaz de reconhecer rostos e placas veiculares. O projeto usa dois modelos de estrutura. O primeiro é uma torre ostensiva, com sinalizador luminoso de alerta, câmeras de transmissão ao vivo e gravação contínua. O segundo é um poste com câmera fixa equipada com tecnologia OCR, de reconhecimento óptico de caracteres, dedicada a ler placas. Parte dessas torres soma reconhecimento facial aos dois recursos.

O que chama atenção não é a tecnologia em si, já descrita neste blog em outros contextos, mas onde a cidade escolheu instalar. Os pontos com reconhecimento facial incluem a entrada do Ninho das Águias, a UBS Centro, o Centro de Eventos, a Praça das Flores e todas as escolas municipais de educação infantil e ensino fundamental, além das escolas estaduais no município. Não há tentativa de cobrir toda a malha urbana. A escolha foi concentrar reconhecimento facial em equipamentos públicos de grande fluxo de pessoas e em locais historicamente sensíveis, como escolas, deixando o restante da cidade sob o CFTV convencional que já operava.

O objetivo declarado pela prefeitura é apoiar a Brigada Militar e a Polícia Civil com uma ferramenta capaz de emitir alertas automáticos em tempo real, sem depender de um centro de operações do porte que uma capital manteria. É um desenho pensado para um município que não tem, nem precisa ter, uma central de comando com dezenas de operadores em turnos.

Goiás: uma rede pensada para atravessar fronteira de município

O programa IA Contra o Crime, do Governo de Goiás, resolve um problema de outra natureza. A Secretaria-Geral de Governo, em parceria com a Secretaria de Segurança Pública, contratou a instalação de 564 câmeras com reconhecimento facial e leitura de placas em vias e espaços públicos de nove municípios goianos. A distribuição não é uniforme: 499 câmeras vão para os sete municípios do Entorno do Distrito Federal, entre eles Águas Lindas de Goiás, Formosa, Luziânia, Planaltina, Cidade Ocidental, Valparaíso e Santo Antônio do Descoberto. A Região da 44, em Goiânia, recebe 22 câmeras, viabilizadas por emenda parlamentar. A Cidade de Goiás, município histórico, recebe 43 câmeras como projeto piloto para se tornar um modelo de cidade inteligente.

A peça que diferencia esse projeto de uma simples soma de câmeras municipais é a integração. As câmeras se conectam por fibra óptica, o que garante velocidade e segurança na transmissão, e alimentam quatro Centros Integrados de Inteligência, Comando e Controle, os CIICC, distribuídos para cobrir a região Metropolitana do Entorno do DF, a Região da 44 e a Cidade de Goiás. O contrato de implantação e operação foi assinado com a empresa Paladium, em consórcio com a L8, para um prazo de cinco anos. Segundo reportagem publicada em setembro de 2026, o programa já vem se expandindo para além do escopo inicial de nove municípios, num ritmo de crescimento que reforça o quanto o desenho de rede, e não o número de câmeras do primeiro contrato, é o que sustenta esse tipo de expansão.

Nenhum dos sete municípios do Entorno do DF isoladamente teria escala para justificar um centro de comando e controle próprio. É exatamente esse o argumento para uma arquitetura estadual: um alerta de pessoa desaparecida gerado numa câmera de Luziânia pode ser útil para a Guarda Civil de Valparaíso, e o contrário também é verdadeiro. Câmera isolada por município, sem essa camada de integração, não resolveria esse tipo de situação.

A mesma tecnologia, dois problemas de arquitetura diferentes

Colocados lado a lado, os dois casos deixam claro que reconhecimento facial não é um produto único que se compra em uma versão só. Nova Petrópolis precisava de alerta direto, rápido, para uma força de segurança que já conhece o território e não depende de coordenação entre cidades. Um sistema simples, sem central própria, atende essa necessidade sem gastar mais do que o problema exige.

Goiás precisava de outra coisa: visibilidade compartilhada entre municípios que, antes do programa, não tinham nenhuma forma estruturada de trocar informação de segurança em tempo real. Um projeto pequeno, torre por torre, sem integração de dados, não resolveria esse problema, por mais câmeras que somasse. A resposta correta ali não era mais equipamento, era uma camada de rede e um centro de comando por região: a decisão de arquitetura pesa mais do que a quantidade de câmeras anunciada.

Isso importa para qualquer gestor avaliando o próprio projeto. A pergunta certa não é "quantas câmeras nossa cidade precisa", é "qual problema de coordenação estamos tentando resolver". Cidade isolada, sem vizinhos que compartilham fluxo de pessoas e ocorrência, tende a se parecer mais com Nova Petrópolis. Região metropolitana ou conjunto de municípios contíguos, com deslocamento constante de gente entre eles, tende a precisar da lógica de Goiás.

Há ainda uma diferença de custo recorrente que costuma passar despercebida na hora de aprovar o projeto. Um sistema como o de Nova Petrópolis, sem central compartilhada, concentra o gasto de manutenção num único órgão municipal, o que facilita orçar e cobrar resultado. Um sistema como o de Goiás divide manutenção, atualização de software e suporte entre um contrato estadual de longo prazo e a operação de quatro centros de comando, uma estrutura mais cara de manter, mas que nenhum dos nove municípios sozinho teria condição de sustentar. Comparar os dois projetos pelo preço por câmera, sem considerar quem vai pagar a manutenção do quinto ano em diante, é o tipo de simplificação que derruba planejamento orçamentário depois que o equipamento já está instalado.

O que a lei já permite, e o que continua sendo tarefa do município

Os dois projetos declaram a mesma finalidade central para o uso de reconhecimento facial: localizar pessoas desaparecidas e identificar indivíduos procurados pela Justiça, além de, no caso goiano, apoiar a análise de características físicas em investigações. Não é coincidência que essa seja também uma das hipóteses expressamente previstas no substitutivo do PL 1.828/2023, aprovado pela Câmara dos Deputados em agosto de 2026, que autoriza reconhecimento facial em vias públicas e prédios públicos em todo o país, mas veda vigilância massiva e restringe o uso a finalidades específicas.

A lei federal, quando sancionada, cria uma moldura nacional sobre onde a câmera pode operar. O que ela não faz é dispensar cada município, seja um município de porte pequeno como Nova Petrópolis, seja um consórcio de nove cidades como o de Goiás, de ter finalidade documentada, avaliação de impacto à proteção de dados e protocolo de retenção definido antes de ligar a primeira câmera. Esse trabalho de governança continua sendo do controlador local, câmara por câmara, independentemente do tamanho do projeto.

Governança pesa mais do que o tamanho da rede

Um erro comum, ao comparar um projeto pequeno com um projeto estadual, é assumir que o menor é automaticamente mais simples de administrar. Não é bem assim. Nova Petrópolis, mesmo com uma rede pequena, colocou reconhecimento facial em escolas, o que na prática significa tratar dado biométrico de menor de idade, um cenário que exige cuidado redobrado independentemente do número de câmeras envolvidas. Já foi tratado neste blog o que muda quando o titular do dado capturado por uma câmera de segurança é uma criança, e a resposta não depende de a cidade ser grande ou pequena.

O mesmo raciocínio vale para o outro lado da escala. A governança de um sistema de videomonitoramento com inteligência artificial decide o resultado do projeto mais do que o número de câmeras anunciado no lançamento, e isso fica mais evidente, não menos, quando o sistema atravessa fronteira de município. Um protocolo de confirmação humana antes de qualquer abordagem, uma trilha de auditoria de quem consultou qual imagem, e um prazo de retenção definido para dado sem coincidência não são itens que a escala do projeto dispensa. São itens que a escala do projeto multiplica.

Por onde um gestor de cidade pequena ou média deve começar

Quem administra um município isolado, sem vizinhos com fluxo intenso de deslocamento compartilhado, encontra no caso de Nova Petrópolis um roteiro mais realista do que o de Goiás. Vale começar identificando um número pequeno de pontos onde reconhecimento facial resolve um problema concreto, como entrada de escola, posto de saúde ou praça de grande circulação, em vez de tentar replicar cobertura de capital sem o orçamento de capital. Onde o problema principal for veículo, não pessoa, a mesma lógica de concentração vale para câmeras de leitura automática de placas, que exigem posicionamento específico em pontos de entrada e saída da cidade, não distribuição uniforme pela malha viária.

Quem administra uma região com vários municípios vizinhos, com gente e veículo circulando entre eles todos os dias, tem um problema diferente, mais parecido com o de Goiás: nenhum município isolado vai resolver isso sozinho, por mais câmera que instale. Ali, a conversa certa não começa com fornecedor de câmera, começa com os municípios vizinhos e com o desenho de uma central de comando compartilhada antes de qualquer edital de equipamento.

Em qualquer um dos dois cenários, três decisões precisam estar fechadas antes da primeira câmera entrar em operação: qual órgão recebe o alerta e em quanto tempo precisa responder, quem tem autorização para consultar o histórico de imagens sem coincidência, e por quanto tempo esse histórico fica armazenado antes de ser descartado. Nenhuma dessas três decisões depende do tamanho da rede. Depende de alguém ter sentado para escrevê-las antes de assinar o contrato, não depois que a primeira reclamação de LGPD chegar à ouvidoria.

O que os dois casos de 2026 deixam claro, lado a lado, é que reconhecimento facial parou de ser uma decisão binária entre ter ou não ter. Virou uma decisão de desenho: para qual escala, resolvendo qual problema de coordenação, com qual governança sustentando o que a câmera captura depois que o alerta já foi disparado.