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Erforschen Sie die Auswirkungen von Computer Vision auf die forensische Wissenschaft bei der Identifizierung von Beweisen, der Analyse von Filmmaterial und der Beschleunigung von strafrechtlichen Ermittlungen.
Ermittlungen hängen in hohem Maße von physischen Beweisen ab, die an Tatorten gesammelt werden, und ein Großteil dieser Beweise ist visuell. Traditionell wurden diese Hinweise manuell gesammelt - durch Fotografieren des Tatorts, Skizzieren von Grundrissen, Beschriften von Objekten und Verlassen auf das geschulte Auge des Ermittlers, um subtile Details zu erkennen.
Im Laufe der Jahre haben Werkzeuge wie Wärmebildkameras und Fingerabdruckscanner diese Arbeit unterstützt und eine Schlüsselrolle bei der Aufklärung von Verbrechen gespielt. Doch jetzt werden die Ermittlungen dank KI und Computer Vision immer fortschrittlicher. Maschinen können bei der Analyse visueller Beweise schneller, genauer und in viel größerem Umfang helfen.
Vor allem die Computer Vision ist eine wirkungsvolle Technologie, die es Maschinen ermöglicht, Bilder und Videos zu sehen und zu verstehen. Diese Systeme können große Mengen an visuellen Daten schnell verarbeiten und analysieren und so den Ermittlern helfen, Verbrechen schneller aufzuklären.
Die Vorteile von KI-gesteuerten Tools bei Ermittlungen haben dazu geführt, dass der globale Markt für KI-gesteuerte digitale Forensik-Tools im Jahr 2025 einen Wert von 4,98 Milliarden US-Dollar hat und bis 2031 voraussichtlich 17,7 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
Abb. 1. Globaler KI-gesteuerter Markt für digitale Forensik(Quelle).
In diesem Artikel wird untersucht, wie Computer Vision bei forensischen Untersuchungen eingesetzt werden kann und wie sie dabei helfen kann, visuelle Beweise zu identifizieren, zu analysieren und zu interpretieren.
Die Rolle von KI und Computer Vision in der Forensik
Mit Hilfe des maschinellen Sehens können Maschinen visuelle Informationen aus der realen Welt interpretieren und auf der Grundlage dieser Erkenntnisse Entscheidungen treffen. Speziell in der Forensik kann KI eingesetzt werden, um Elemente wie Waffen oder Verletzungen zu erkennen, Fahrzeuge zu verfolgen und sogar 3D-Modelle von Tatorten mit beeindruckender Geschwindigkeit und Genauigkeit zu rekonstruieren.
Forensische Untersuchungen stützen sich zwar immer noch auf manuelle Beobachtung und Expertenwissen, aber dieser Prozess kann zeitaufwändig sein und konzentriert sich in der Regel auf einen Fall zur gleichen Zeit. Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 bieten einen schnelleren, besser skalierbaren Ansatz. Diese Modelle sind in der Lage, Szenen zu scannen, wichtige Objekte zu identifizieren und Beweise mithilfe von Vision AI-Aufgaben wie Objekterkennung und Bildklassifizierung zu klassifizieren.
Anstatt Hunderte von Stunden an Überwachungsmaterial manuell zu überprüfen, kann ein Computer-Vision-Modell automatisch Video-Feeds scannen, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen - wie ungewöhnliche Bewegungen, Herumlungern oder zurückgelassene Gegenstände. Es kann bestimmte Zeiträume und Orte markieren, die von den Ermittlern überprüft werden müssen, was den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Suche nach relevanten Beweisen erheblich reduziert.
Anwendungen von Vision AI in der Forensik
Die Computer Vision verändert die Art und Weise, wie Ermittler visuelle Beweise sammeln und untersuchen. Hier ein genauerer Blick darauf, wie sie heute in der Forensik eingesetzt wird.
Analyse von Überwachungsbildern mit Hilfe von Computer Vision
Eine der am häufigsten verwendeten Computer-Vision-Techniken in der Überwachung ist die Objektverfolgung - die Verfolgung von Personen, Fahrzeugen oder Gegenständen über Videobilder hinweg. Anstatt für jede Situation manuell programmiert zu werden, lernen diese Systeme von Videos aus der realen Welt und lernen schnell, wie "normal" aussieht. Auf diese Weise können sie automatisch ungewöhnliches Verhalten erkennen, z. B. jemanden, der in einem ruhigen Bereich herumlungert, ein Fahrzeug in einer Sperrzone oder eine unbeaufsichtigte Tasche an einem öffentlichen Ort.
Diese Technologie kann bei Ermittlungen nützlich sein. Wenn beispielsweise ein Zeuge angibt, zwischen 11 und 13 Uhr einen roten Pickup an einer Kreuzung gesehen zu haben, kann die Computervision stundenlanges Videomaterial scannen, jeden Fall eines roten Trucks herausfiltern und den Ermittlern die manuelle Überprüfung ersparen. Durch die Automatisierung von Vorgängen, die früher Stunden oder Tage in Anspruch nahmen, macht die Computer Vision sowohl die Live-Überwachung als auch die Überprüfung von Beweisen schneller, intelligenter und effektiver.
Abb. 2. Einsatz von Vision AI zur Analyse von CCTV-Aufnahmen und zur Verfolgung roter Pickups(Quelle).
Einsatz von AI bei der Untersuchung von Buschfeuern
Nach Brandkatastrophen ist Zeit ein kritischer Faktor, und physische Beweise sind oft gefährdet oder zerstört. Computer-Vision-Technologien helfen dabei, diese Lücke zu schließen, indem sie verschiedene visuelle Datenquellen wie Satellitenbilder, Drohnenaufnahmen, CCTV und Thermalscans analysieren, um den Ablauf der Ereignisse zu rekonstruieren.
Diese Werkzeuge können den Ursprung eines Brandes erkennen, potenzielle Brandbeschleuniger identifizieren und Aktivitäten von Menschen oder Fahrzeugen in der Nähe des Brandherdes verfolgen. In Kombination mit Kriminalitätsdatenbanken und Berichten über Vorfälle kann das System Muster aufdecken, z. B. wiederholte Brandorte, verdächtiges Verhalten oder koordinierte Brandstiftung in verschiedenen Regionen.
Ein Beispiel aus der Praxis stammt aus New South Wales, Australien, wo die Polizei bei den Ermittlungen zu den Buschbränden 2019-2020 eine Computer-Vision-Plattform namens Insights einsetzte. Die Plattform analysierte CCTV-Bilder, Geodaten und Umgebungsdaten wie Windrichtung und Aufzeichnungen von Blitzeinschlägen. Sie nutzte auch die Objekterkennung, um relevante visuelle Elemente wie Fahrzeuge oder Geräte in großen Mengen von Überwachungsmaterial zu identifizieren.
Durch die Überlagerung dieser Erkenntnisse mit Geolokalisierungsdaten und Karten von Mobiltelefonen konnten die Ermittler menschliche Aktivitäten mit bestimmten Brandereignissen in Verbindung bringen und diese Daten bei offiziellen Untersuchungen visuell darstellen. Dieser Ansatz beschleunigte den Untersuchungsprozess.
Abb. 3. Ein forensischer Ermittler bei der Untersuchung von Brandschutt(Quelle).
Rekonstruktion eines Tatorts mit Hilfe von Computer Vision
Die 3D-Rekonstruktion in der Forensik kombiniert Technologien wie Fotografie, Laserscanning, LiDAR und Computer Vision, um detaillierte, maßstabsgetreue Modelle von Tatorten zu erstellen. Diese Rekonstruktionen helfen den Ermittlern, die Platzierung von Objekten, Blutspritzer und Geschossflugbahnen mit einer Genauigkeit und Interaktivität zu visualisieren, die herkömmliche 2D-Fotos nicht bieten können. Diese Technologie verbessert die Analyse und die Präsentation im Gerichtssaal, da sie virtuelle Rundgänge und präzise Messungen ermöglicht.
Neben aktiven Ermittlungen stellen 3D-Rekonstruktionen und virtuelle Realität (VR) auch die forensische Ausbildung auf eine neue Grundlage. Im akademischen Umfeld können Studenten mit VR-Headsets simulierte Tatorte erkunden, Beweise identifizieren und Techniken wie das Scannen von Fingerabdrücken und die Analyse von Blutspritzern üben. Dieser immersive Lernansatz vermittelt grundlegende Ermittlungsfähigkeiten in einer sicheren, wiederholbaren Umgebung.
Abb. 4. Ein Student, der sich den Tatort mit einem VR-Headset ansieht(Quelle).
Bildverbesserung mit Vision AI
Ein 19 Jahre alter Fall im indischen Bundesstaat Kerala wurde kürzlich mit Hilfe von KI-gestützter Bildverbesserung aufgeklärt. Die Ermittler griffen auf alte Fotos aus der Zeit des Verbrechens zurück und nutzten eine Kombination aus Bildverarbeitung und künstlicher Intelligenz, um Gesichtszüge zu verdeutlichen und aktualisierte Ähnlichkeiten mit den Verdächtigen zu erstellen. Ein verbessertes Bild hatte große Ähnlichkeit mit einer Person, die auf einem online geteilten Hochzeitsfoto zu sehen war, was schließlich zu einem Durchbruch in dem Fall führte.
Dieser Fall ist ein gutes Beispiel dafür, wie moderne forensische Werkzeuge, insbesondere die Integration von KI mit traditioneller Bildverbesserung, den Strafverfolgungsbehörden helfen können, seit langem laufende Ermittlungen zu überprüfen und zu lösen. Durch die Aufdeckung verdeckter Details oder die Identifizierung von Personen, die sich im Laufe der Zeit stark verändert haben, erweisen sich diese Technologien als leistungsstarke Hilfsmittel im Bereich der digitalen Forensik.
Verwendung der Instanzsegmentierung für die Beweisextraktion
Bei der Instanzsegmentierung handelt es sich um eine Computer-Vision-Aufgabe, die einzelne Objekte in einem Bild identifizieren und jedes mit einer detaillierten Maske auf Pixelebene umreißen kann. Dies hilft den Ermittlern, selbst in unübersichtlichen oder komplexen Umgebungen wichtige Beweisstücke präzise zu isolieren.
Nehmen wir an, an einem Tatort sind mehrere Fußabdrücke oder sich überschneidende Reifenspuren im Schmutz oder Schnee zu sehen - die Instance-Segmentierung kann jede einzelne unterscheiden und umreißen. Dies erleichtert die Analyse von Bewegungsmustern, Fahrzeugwegen oder verdächtigen Flugbahnen ohne Ablenkungen durch Hintergrundgeräusche.
Neben der Szenenanalyse wird die Instanzsegmentierung auch auf forensische Bilder angewandt. In einer Studie des Zürcher Instituts für Rechtsmedizin verwendeten die Forscher diese Technik, um verschiedene Arten von Wunden zu identifizieren. Sie trainierten ein Bildverarbeitungsmodell auf 1.753 forensischen Bildern mit 4.666 Wunden.
Das trainierte Modell war in der Lage, sieben Arten von Verletzungen zu erkennen und zu klassifizieren, darunter Stichwunden und Verbrennungen. Es zeigte, wie Vision AI Ermittler durch die schnelle und genaue Analyse von Verletzungsmustern unterstützen, Zeit sparen und die Konsistenz bei forensischen Bildbewertungen verbessern kann.
Automatische Nummernschilderkennung durch Vision AI
Automatische Nummernschilderkennung (ANPR) oder Nummernschilderkennung (LPR) ist eine Bildverarbeitungsanwendung, die sich auf das automatische Erkennen, Lesen und Extrahieren von Nummernschildern aus Bildern oder Videomaterial konzentriert. Dazu werden in der Regel Computer-Vision-Modelle wie YOLO11 zur Objekterkennung verwendet, um das Nummernschild innerhalb eines Bildes zu lokalisieren.
Sobald das Nummernschild identifiziert ist, wird eine optische Zeichenerkennung (OCR) angewandt, um die alphanumerischen Zeichen zu extrahieren. Diese Informationen können dann mit Datenbanken abgeglichen werden, um den Eigentümer des Fahrzeugs zu identifizieren oder dessen frühere Bewegungen zu verfolgen. ANPR ist besonders nützlich bei Ermittlungen im Zusammenhang mit vermissten Personen, Fahrzeugdiebstahl, Verkehrsverstößen oder Fahrerflucht.
Bei einer vermissten Person können die Strafverfolgungsbehörden beispielsweise das Nummernschild in ein LPR-System eingeben. Wenn das Fahrzeug auf einer Überwachungskamera auftaucht, kann das System automatisch seinen Standort markieren und den Beamten helfen, schnell zu reagieren. LPR spielt auch in Fällen wie gestohlenen Fahrzeugen oder Fahrerflucht eine wichtige Rolle, da es eine schnelle und genaue Verfolgung durch integrierte Überwachungsnetzwerke ermöglicht.
Abb. 5. Erkennung von Nummernschildern mit YOLO11(Quelle).
Vor- und Nachteile des Einsatzes von KI in der Forensik
KI und Computer Vision bieten mehrere entscheidende Vorteile, die die Effizienz, Zugänglichkeit und Zuverlässigkeit forensischer Untersuchungen verbessern. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die es zu berücksichtigen gilt:
Fernanalyse: Computer Vision ermöglicht es forensischen Ermittlern, Tatorte und Beweismittel wie Bilder, Videos und 3D-Modelle von überall aus zu betrachten, ohne persönlich anwesend zu sein.
Langfristige Archive: Die von Bildverarbeitungssystemen verarbeiteten Daten können gut organisiert und leicht durchsuchbar sein. Bei Bedarf können sie in der Zukunft mit verbesserten Modellen für ältere Fälle erneut geprüft und analysiert werden.
Konsistenz: Im Gegensatz zu Menschen, die visuelle Informationen je nach ihrer Erfahrung unterschiedlich interpretieren können, wenden Computer-Vision-Modelle jedes Mal dieselben Regeln an, was zu einer konsistenteren und einheitlicheren Analyse führt.
Trotz ihres Potenzials bringt die Computer Vision in der Forensik auch einige Herausforderungen mit sich, die es zu beachten gilt. Hier sind einige der wichtigsten davon:
Qualität der Eingaben: Bildverarbeitungsmodelle hängen stark von der Qualität der Daten ab, die sie erhalten. Bildverarbeitungslösungen können wichtige Details übersehen oder falsch interpretieren, wenn die Bilder unscharf, schlecht beleuchtet oder niedrig aufgelöst sind. Dies kann durch die Anwendung der richtigen Strategie zur Datenerweiterung gemildert werden.
Schwierigkeiten bei ungesehenen Daten: Computer-Vision-Modelle können Schwierigkeiten haben, wenn sie auf etwas Neues stoßen - wie ungewöhnliche Objekte oder Tatorte, die sich von den Daten unterscheiden, mit denen sie trainiert wurden. Dies wird als "Drift" bezeichnet.
Rechtliche Herausforderungen: Der Einsatz von Computer Vision bei Ermittlungen kann rechtliche Fragen aufwerfen, z. B. ob die Beweise vor Gericht zulässig sind, wie privat die Daten sind und wie transparent die Entscheidungen des Systems sind.
Die wichtigsten Erkenntnisse
Die Computer Vision befindet sich noch in der Entwicklung, aber sie verändert bereits die Arbeitsweise der Forensik. Von der Erkennung und Hervorhebung kleiner Beweisstücke über die Segmentierung von Instanzen bis hin zur Erstellung von 3D-Tatortmodellen und der Verbesserung von Dokumenten unterstützt sie die Ermittler in jeder Phase ihrer Arbeit.
In Zukunft wird die Computer Vision wahrscheinlich noch enger mit der künstlichen Intelligenz und dem maschinellen Lernen zusammenarbeiten, um Muster schneller zu erkennen und bessere Vorhersagen anhand früherer Falldaten zu treffen. Da die Technologie immer besser wird, wird sie auch immer neue und bessere Möglichkeiten zur Aufklärung von Verbrechen bieten.
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