بالنقر على "قبول جميع ملفات تعريف الارتباط"، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين تصفح الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. المزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر على "قبول جميع ملفات تعريف الارتباط"، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين تصفح الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. المزيد من المعلومات
تعتمد التحقيقات بشكل كبير على الأدلة المادية التي يتم جمعها في مسرح الجريمة، والكثير من هذه الأدلة مرئية. وتقليديًا، كان جمع هذه الأدلة يدويًا - تصوير مسرح الجريمة، ورسم المخططات التخطيطية، ووضع علامات على الأشياء، والاعتماد على عين المحقق المدربة على اكتشاف التفاصيل الدقيقة.
على مر السنين، دعمت أدوات مثل الكاميرات الحرارية والماسحات الضوئية لبصمات الأصابع هذا العمل ولعبت دوراً رئيسياً في حل الجرائم. ولكن الآن، وبفضل الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية، أصبحت التحقيقات أكثر تقدماً. يمكن للآلات المساعدة في تحليل الأدلة البصرية بشكل أسرع وأكثر دقة وعلى نطاق أوسع بكثير.
على وجه الخصوص، الرؤية الحاسوبية هي تقنية مؤثرة تمكّن الآلات من رؤية وفهم الصور ومقاطع الفيديو. يمكن لهذه الأنظمة معالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات المرئية بسرعة، مما يساعد المحققين على حل الجرائم بشكل أسرع.
الشكل 1. سوق الطب الشرعي الرقمي العالمي القائم على الذكاء الاصطناعي(المصدر).
في هذه المقالة، سنستكشف كيف يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية في تحقيقات الطب الشرعي وكيف يمكن أن تساعد في تحديد الأدلة البصرية وتحليلها وتفسيرها.
دور الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية في الطب الشرعي
تمكّن الرؤية الحاسوبية الآلات من تفسير المعلومات المرئية من العالم الحقيقي واتخاذ القرارات بناءً على هذا الفهم. وعلى وجه التحديد، في علم الطب الشرعي، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن عناصر مثل الأسلحة أو الإصابات، وتتبع المركبات، وحتى إعادة بناء نماذج ثلاثية الأبعاد لمسارح الجريمة بسرعة ودقة مذهلة.
في حين أن تحقيقات الطب الشرعي لا تزال تعتمد على الملاحظة اليدوية ومعرفة الخبراء، إلا أن هذه العملية قد تستغرق وقتاً طويلاً وتركز عادةً على حالة واحدة في كل مرة. تقدم نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 نهجاً أسرع وأكثر قابلية للتطوير. يمكن لهذه النماذج مسح المشاهد، وتحديد الأشياء الرئيسية، وتصنيف الأدلة باستخدام مهام الذكاء الاصطناعي للرؤية مثل اكتشاف الأشياء وتصنيف الصور.
على سبيل المثال، بدلاً من مراجعة مئات الساعات من لقطات المراقبة يدويًا، يمكن لنموذج الرؤية الحاسوبية أن يفحص تلقائيًا لقطات الفيديو لاكتشاف الأنشطة المشبوهة - مثل الحركات غير المعتادة أو التسكع أو ترك الأشياء خلفها. ويمكنه وضع علامة على أطر زمنية ومواقع محددة للمحققين لمراجعتها، مما يقلل بشكل كبير من الوقت والجهد اللازمين للعثور على الأدلة ذات الصلة.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي البصري في الطب الشرعي
تعمل الرؤية الحاسوبية على تغيير طريقة جمع المحققين للأدلة البصرية ودراستها. إليك نظرة فاحصة على كيفية استخدامها في أعمال الطب الشرعي اليوم.
تحليل لقطات المراقبة باستخدام الرؤية الحاسوبية
إحدى تقنيات الرؤية الحاسوبية الأكثر شيوعًا المستخدمة في المراقبة هي تتبع الأجسام - تتبع الأشخاص أو المركبات أو العناصر عبر إطارات الفيديو. فبدلاً من برمجتها يدوياً لكل موقف، تتعلم هذه الأنظمة من الفيديو في العالم الحقيقي وتلتقط بسرعة ما يبدو عليه "الطبيعي". وبهذه الطريقة، يمكنها أن تكتشف تلقائيًا السلوك غير الاعتيادي، مثل شخص يتسكع في منطقة هادئة، أو مركبة في منطقة محظورة، أو حقيبة غير مراقبة في مكان عام.
يمكن أن تكون هذه التقنية مفيدة أثناء التحقيقات. على سبيل المثال، إذا قال أحد الشهود إنه رأى شاحنة صغيرة حمراء عند تقاطع طرق بين الساعة 11 صباحًا والواحدة ظهرًا، يمكن للرؤية الحاسوبية مسح ساعات من لقطات كاميرات المراقبة واختيار كل حالة لشاحنة حمراء وتوفير على المحققين مراجعة كل ذلك يدويًا. من خلال أتمتة ما كان يستغرق ساعات أو أيام، تجعل الرؤية الحاسوبية كلاً من المراقبة المباشرة ومراجعة الأدلة أسرع وأكثر ذكاءً وفعالية.
الشكل 2. استخدام الذكاء الاصطناعي البصري لتحليل لقطات كاميرات المراقبة وتتبع الشاحنات الصغيرة الحمراء(المصدر).
استخدام الذكاء الاصطناعي في تحقيقات حرائق الغابات
في أعقاب الحوادث المتعلقة بالحرائق، يكون الوقت حرجاً، وغالباً ما تتعرض الأدلة المادية للخطر أو التلف. تساعد تقنيات الرؤية الحاسوبية على سد هذه الفجوة من خلال تحليل مصادر متنوعة من البيانات المرئية، مثل صور الأقمار الصناعية ولقطات الطائرات بدون طيار وكاميرات المراقبة والمسح الحراري، لإعادة بناء تسلسل الأحداث.
يمكن لهذه الأدوات الكشف عن منشأ الحريق، وتحديد المسرعات المحتملة، وتتبع النشاط البشري أو نشاط المركبات بالقرب من مكان الحريق. عند دمجها مع قواعد البيانات الجنائية وتقارير الحوادث، يمكن للنظام الكشف عن الأنماط، مثل مواقع الحرائق المتكررة، أو السلوك المشبوه، أو الحرائق المتعمدة المنسقة، عبر مناطق مختلفة.
أحد الأمثلة الواقعية من نيو ساوث ويلز في أستراليا، حيث استخدمت الشرطة منصة رؤية حاسوبية تُدعى Insights أثناء التحقيقات في حرائق الغابات 2019-2020. قامت المنصة بتحليل لقطات كاميرات المراقبة والبيانات الجغرافية المكانية والمدخلات البيئية مثل اتجاه الرياح وسجلات ضربات البرق. واستخدمت المنصة أيضاً نظام التعرف على الأشياء لتحديد العناصر المرئية ذات الصلة، مثل المركبات أو المعدات، في كميات هائلة من لقطات المراقبة.
من خلال تراكب هذه الرؤى مع بيانات وخرائط تحديد الموقع الجغرافي للهاتف المحمول، يمكن للمحققين ربط النشاط البشري بأحداث حرائق محددة وعرض هذه البيانات بصرياً أثناء التحقيقات الرسمية. سرّع هذا النهج من عملية التحقيق.
تجمع إعادة البناء ثلاثي الأبعاد في مجال الطب الشرعي بين تقنيات مثل التصوير الفوتوغرافي والمسح بالليزر والليزر والرؤية الحاسوبية لإنشاء نماذج مفصلة وواقعية لمسارح الجريمة. وتساعد عمليات إعادة البناء هذه المحققين على تصور وضع الأجسام وأنماط بقع الدم ومسارات الرصاص بمستوى من الدقة والتفاعل لا يمكن أن توفره الصور التقليدية ثنائية الأبعاد. تعمل هذه التقنية على تحسين التحليل والعروض التقديمية في قاعة المحكمة من خلال إتاحة إمكانية إجراء عمليات تجول افتراضية وقياسات دقيقة.
بالإضافة إلى التحقيقات النشطة، فإن إعادة الإعمار ثلاثي الأبعاد والواقع الافتراضي (VR ) يعيدان أيضاً تصور تعليم الطب الشرعي. في البيئات الأكاديمية، يمكن للطلاب استخدام سماعات الواقع الافتراضي لاستكشاف مسرح جريمة محاكاة وتحديد الأدلة وممارسة تقنيات مثل مسح بصمات الأصابع وتحليل بقع الدم. هذا النهج التعليمي الغامر يبني مهارات التحقيق الأساسية في بيئة آمنة وقابلة للتكرار.
الشكل 4. طالب ينظر إلى مسرح الجريمة باستخدام سماعة رأس الواقع الافتراضي(المصدر).
تحسين الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي المرئي
تم مؤخراً حل قضية عمرها 19 عاماً في ولاية كيرالا في الهند بمساعدة تحسين الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي. فقد أعاد المحققون النظر في صور قديمة تعود إلى وقت وقوع الجريمة واستخدموا مزيجاً من معالجة الصور والذكاء الاصطناعي لتوضيح ملامح الوجه وتوليد صور محدثة للمشتبه بهم. وتشابهت إحدى الصور المحسّنة إلى حد كبير مع صورة زفاف تمت مشاركتها على الإنترنت، مما أدى في نهاية المطاف إلى تحقيق تقدم كبير في القضية.
هذه القضية مثال جيد على كيف يمكن لأدوات الطب الشرعي الحديثة، ولا سيما دمج الذكاء الاصطناعي مع التحسين التقليدي للصور، أن تساعد أجهزة إنفاذ القانون في إعادة النظر في التحقيقات المعلقة منذ فترة طويلة وحلها. من خلال الكشف عن التفاصيل المحجوبة أو تحديد الأفراد الذين تغيروا بشكل كبير بمرور الوقت، تثبت هذه التقنيات أنها أصول قوية في مجال الطب الشرعي الرقمي.
استخدام تجزئة المثيل لاستخراج الأدلة
تجزئة المثيل هي مهمة رؤية حاسوبية يمكنها تحديد الكائنات الفردية في الصورة وتحديد كل منها بقناع مفصل على مستوى البكسل. يساعد هذا الأمر المحققين على عزل الأجزاء الرئيسية من الأدلة بدقة، حتى في البيئات الفوضوية أو المعقدة.
لنفترض أن هناك مسرح جريمة حيث يمكن رؤية مجموعات متعددة من آثار الأقدام أو آثار الإطارات المتداخلة في التراب أو الثلج - يمكن أن يؤدي تجزئة المثال إلى تمييز وتحديد كل منها على حدة. هذا يجعل من السهل تحليل أنماط الحركة، أو مسارات المركبات، أو مسارات المشتبه بهم دون تشتيت الانتباه عن فوضى الخلفية.
بالإضافة إلى تحليل مسرح الجريمة، يتم تطبيق تجزئة المثيل أيضاً على صور الطب الشرعي. ففي دراسة أجراها معهد زيورخ للطب الشرعي، استخدم الباحثون هذه التقنية لتحديد أنواع مختلفة من الجروح. وقاموا بتدريب نموذج رؤية على 1,753 صورة من صور الطب الشرعي تحتوي على 4,6666 جرحاً.
تمكّن النموذج المدرّب من اكتشاف وتصنيف سبعة أنواع من الإصابات وتصنيفها، بما في ذلك جروح الطعنات والحروق. وقد أظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المرئي أن يدعم المحققين من خلال تحليل أنماط الإصابات بسرعة ودقة، وتوفير الوقت، وتحسين الاتساق في تقييمات صور الطب الشرعي.
التعرّف التلقائي على لوحة الأرقام الممكّنة بواسطة الذكاء الاصطناعي المرئي
التعرّف التلقائي على لوحات الأرقام (ANPR)، أو التعرّف على لوحات الترخيص (LPR)، هو تطبيق رؤية حاسوبية يركّز على اكتشاف أرقام لوحات الترخيص وقراءتها واستخراجها تلقائياً من الصور أو لقطات الفيديو. يتضمن ذلك عادةً استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية، مثل YOLO11، للكشف عن الكائنات لتحديد موقع لوحة الترخيص داخل الإطار.
وبمجرد التعرف على اللوحة، يتم تطبيق التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لاستخراج الأحرف الأبجدية الرقمية. ويمكن بعد ذلك مقارنة هذه المعلومات مع قواعد البيانات لتحديد مالك السيارة أو تتبع تحركاتها السابقة. ويفيد نظام التعرف الضوئي على اللوحات بشكل خاص في التحقيقات المتعلقة بالأشخاص المفقودين أو سرقة المركبات أو مخالفات المرور أو حوادث الدهس والهروب.
على سبيل المثال، في حالة وجود شخص مفقود، يمكن لجهات إنفاذ القانون إدخال رقم لوحة السيارة في نظام LPR. إذا ظهرت السيارة على كاميرا المراقبة، يمكن للنظام تحديد موقعها تلقائيًا، مما يساعد الضباط على الاستجابة بسرعة. يلعب نظام LPR أيضًا دورًا رئيسيًا في حالات مثل السيارات المسروقة أو حالات الصدم والفرار من خلال توفير تتبع سريع ودقيق من خلال شبكات المراقبة المتكاملة.
الشكل 5. الكشف عن لوحات الأرقام باستخدام YOLO11(المصدر).
إيجابيات وسلبيات استخدام الذكاء الاصطناعي في الطب الشرعي
يوفر الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية العديد من المزايا الرئيسية التي تعزز كفاءة تحقيقات الطب الشرعي وسهولة الوصول إليها وموثوقيتها. فيما يلي بعض المزايا الرئيسية التي يجب مراعاتها:
التحليل عن بُعد: تمكّن الرؤية الحاسوبية محققي الطب الشرعي من مشاهدة مسرح الجريمة والأدلة الجنائية، مثل الصور ومقاطع الفيديو والنماذج ثلاثية الأبعاد، من أي مكان دون التواجد شخصيًا.
أرشيفات طويلة الأجل: يمكن تنظيم البيانات التي تعالجها أنظمة الرؤية بشكل جيد ويمكن البحث فيها بسهولة. وإذا لزم الأمر في المستقبل، يمكن إعادة النظر فيها وإعادة تحليلها باستخدام نماذج محسنة على الحالات القديمة.
الاتساق: على عكس البشر، الذين قد يفسرون المعلومات المرئية بشكل مختلف بناءً على خبرتهم، تطبق نماذج الرؤية الحاسوبية نفس القواعد في كل مرة، مما يؤدي إلى تحليل أكثر اتساقاً وتوحيداً.
على الرغم من إمكانياتها، إلا أن الرؤية الحاسوبية في مجال الطب الشرعي تنطوي أيضاً على بعض التحديات التي يجب وضعها في الاعتبار. وفيما يلي بعض أهمها:
جودة المدخلات: تعتمد نماذج الرؤية بشكل كبير على جودة البيانات التي تتلقاها. قد تفوّت حلول الرؤية الحاسوبية تفاصيل مهمة أو تسيء تفسيرها إذا كانت الصور ضبابية أو ضعيفة الإضاءة أو منخفضة الدقة. يمكن التخفيف من ذلك من خلال تطبيق استراتيجية زيادة البيانات الصحيحة.
صعوبة في البيانات غير المرئية: يمكن أن تواجه نماذج الرؤية الحاسوبية صعوبة عندما تواجه شيئًا جديدًا - مثل الأجسام غير الاعتيادية أو مسارح الجريمة التي تختلف عن البيانات التي تم تدريبها عليها. يُعرف هذا باسم "الانجراف".
التحديات القانونية: يمكن أن يثير استخدام الرؤية الحاسوبية في التحقيقات أسئلة قانونية، مثل ما إذا كانت الأدلة مقبولة في المحكمة، ومدى خصوصية البيانات، ومدى شفافية قرارات النظام.
الوجبات الرئيسية
لا تزال الرؤية الحاسوبية في طور التطور، ولكنها بدأت بالفعل في تغيير طريقة عمل علم الطب الشرعي. بدءًا من اكتشاف وتحديد قطع صغيرة من الأدلة من خلال تجزئة المثيل إلى بناء نماذج ثلاثية الأبعاد لمسرح الجريمة وتحسين الوثائق، فهي تدعم المحققين في كل مرحلة من مراحل عملهم.
في المستقبل، من المرجح أن تعمل الرؤية الحاسوبية بشكل أوثق مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في المستقبل لاكتشاف الأنماط بشكل أسرع والتنبؤ بشكل أفضل باستخدام بيانات القضايا السابقة. ومع استمرار تحسن التكنولوجيا، ستستمر في تقديم طرق جديدة وأفضل لحل الجرائم.
.webp)