4 de julio de 2025
Explora el impacto de la visión artificial en la ciencia forense para identificar pruebas, analizar grabaciones y acelerar las investigaciones criminales.
Las investigaciones dependen en gran medida de las pruebas físicas recogidas en las escenas del crimen, y gran parte de esas pruebas son visuales. Tradicionalmente, la recopilación de estas pistas ha sido manual: fotografiar la escena, esbozar diseños, etiquetar objetos y confiar en el ojo entrenado del investigador para detectar detalles sutiles.
Con el paso de los años, herramientas como las cámaras térmicas y los escáneres de huellas dactilares han respaldado esta labor y han desempeñado un papel fundamental en la resolución de delitos. Pero ahora, gracias a la IA y la visión artificial, las investigaciones son cada vez más avanzadas. Las máquinas pueden ayudar a analizar pruebas visuales de forma más rápida, precisa y a mayor escala.
En particular, la visión artificial es una tecnología impactante que permite a las máquinas ver y comprender imágenes y videos. Estos sistemas pueden procesar y analizar rápidamente grandes cantidades de datos visuales, lo que ayuda a los investigadores a resolver crímenes más rápido.
Las ventajas de las herramientas impulsadas por IA en las investigaciones han hecho que el mercado global de herramientas forenses digitales impulsadas por IA se valore en 4.980 millones de dólares en 2025 y se espera que alcance los 17.700 millones de dólares en 2031.
En este artículo, exploraremos cómo se puede utilizar la visión artificial en investigaciones forenses y cómo puede ayudar a identificar, analizar e interpretar pruebas visuales.
La visión artificial permite a las máquinas interpretar información visual del mundo real y tomar decisiones basadas en esa comprensión. Específicamente, en la ciencia forense, la IA se puede utilizar para detectar elementos como armas o lesiones, rastrear vehículos e incluso reconstruir modelos 3D de escenas del crimen con una velocidad y precisión impresionantes.
Si bien las investigaciones forenses todavía se basan en la observación manual y el conocimiento de expertos, este proceso puede llevar mucho tiempo y, por lo general, se centra en un caso a la vez. Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 ofrecen un enfoque más rápido y escalable. Estos modelos pueden escanear escenas, identificar objetos clave y clasificar pruebas utilizando tareas de visión artificial como la detección de objetos y la clasificación de imágenes.
Por ejemplo, en lugar de revisar manualmente cientos de horas de grabaciones de vigilancia, un modelo de visión artificial puede escanear automáticamente las transmisiones de vídeo para detectar actividades sospechosas, como movimientos inusuales, merodeo o objetos abandonados. Puede señalar plazos y ubicaciones específicos para que los investigadores los revisen, lo que reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para encontrar pruebas relevantes.
La visión artificial está cambiando la forma en que los investigadores recopilan y estudian la evidencia visual. Aquí hay una mirada más de cerca a cómo se está utilizando en el trabajo forense hoy en día.
Una de las técnicas de visión artificial más comunes utilizadas en la vigilancia es el seguimiento de objetos: seguir a personas, vehículos u objetos a través de fotogramas de vídeo. En lugar de ser programados manualmente para cada situación, estos sistemas aprenden de vídeos del mundo real y captan rápidamente el aspecto de lo “normal”. De este modo, pueden detectar automáticamente comportamientos inusuales, como alguien que merodea en una zona tranquila, un vehículo en una zona restringida o una bolsa desatendida en un espacio público.
Esta tecnología puede ser útil durante las investigaciones. Por ejemplo, si un testigo dice que vio una camioneta roja en una intersección entre las 11 a.m. y la 1 p.m., la visión artificial puede escanear horas de metraje de CCTV, seleccionar cada instancia de una camioneta roja y evitar que los investigadores la revisen manualmente. Al automatizar lo que solía tomar horas o días, la visión artificial hace que tanto el monitoreo en vivo como la revisión de evidencia sean más rápidos, inteligentes y efectivos.
Tras incidentes relacionados con incendios, el tiempo es crucial y las pruebas físicas a menudo se ven comprometidas o destruidas. Las tecnologías de visión artificial ayudan a llenar este vacío analizando diversas fuentes de datos visuales, como imágenes de satélite, grabaciones de drones, CCTV y escaneos térmicos, para reconstruir la secuencia de eventos.
Estas herramientas pueden detectar el origen de un incendio, identificar posibles acelerantes y rastrear la actividad humana o de vehículos cerca de la escena. Cuando se combina con bases de datos criminales e informes de incidentes, el sistema puede descubrir patrones, como ubicaciones de incendios repetidas, comportamiento sospechoso o incendios provocados coordinados, en diferentes regiones.
Un ejemplo del mundo real proviene de Nueva Gales del Sur, Australia, donde la policía utilizó una plataforma de visión artificial llamada Insights durante las investigaciones de los incendios forestales de 2019-2020. La plataforma analizó imágenes de CCTV, datos geoespaciales y entradas ambientales como la dirección del viento y los registros de caída de rayos. También utilizó el reconocimiento de objetos para identificar elementos visuales relevantes, como vehículos o equipos, en grandes cantidades de metraje de vigilancia.
Al superponer estos datos con información de geolocalización de teléfonos móviles y mapas, los investigadores pudieron vincular la actividad humana con eventos de incendios específicos y presentar visualmente estos datos durante las investigaciones formales. Este enfoque aceleró el proceso de investigación.
La reconstrucción 3D en la ciencia forense combina tecnologías como la fotografía, el escaneo láser, el LiDAR y la visión artificial para crear modelos detallados y a escala real de escenas del crimen. Estas reconstrucciones ayudan a los investigadores a visualizar la colocación de objetos, los patrones de salpicaduras de sangre y las trayectorias de las balas con un nivel de precisión e interactividad que las fotografías 2D tradicionales no pueden proporcionar. Esta tecnología mejora el análisis y las presentaciones en los tribunales al permitir recorridos virtuales y mediciones precisas.
Más allá de las investigaciones activas, la reconstrucción 3D y la realidad virtual (RV) también están reinventando la educación forense. En entornos académicos, los estudiantes pueden usar cascos de RV para explorar escenas de crímenes simuladas, identificar pruebas y practicar técnicas como el escaneo de huellas dactilares y el análisis de salpicaduras de sangre. Este enfoque de aprendizaje inmersivo desarrolla habilidades básicas de investigación en un entorno seguro y repetible.
Un caso de hace 19 años en Kerala, India, fue resuelto recientemente con la ayuda de mejora de imagen impulsada por IA. Los investigadores revisaron viejas fotografías de la época del crimen y utilizaron una combinación de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial para aclarar los rasgos faciales y generar representaciones actualizadas de los sospechosos. Una imagen mejorada se parecía mucho a una persona vista en una foto de boda compartida en línea, lo que finalmente condujo a un avance en el caso.
Este caso es un buen ejemplo de cómo las herramientas forenses modernas, en particular la integración de la IA con la mejora de imagen tradicional, pueden ayudar a las fuerzas del orden a revisar y resolver investigaciones pendientes desde hace mucho tiempo. Al revelar detalles ocultos o identificar a personas que han cambiado significativamente con el tiempo, estas tecnologías están demostrando ser activos poderosos en el campo de la forense digital.
La segmentación de instancias es una tarea de visión artificial que puede identificar objetos individuales en una imagen y delinear cada uno con una máscara detallada a nivel de píxel. Esto ayuda a los investigadores a aislar piezas clave de evidencia con precisión, incluso en entornos desordenados o complejos.
Digamos que hay una escena del crimen donde varios conjuntos de huellas o marcas de neumáticos superpuestas son visibles en la tierra o la nieve - la segmentación de instancias puede distinguir y delinear cada una por separado. Esto facilita el análisis de los patrones de movimiento, las rutas de los vehículos o las trayectorias de los sospechosos sin distracciones del desorden de fondo.
Más allá del análisis de la escena, la segmentación de instancias también se está aplicando a las imágenes forenses. En un estudio realizado por el Instituto de Medicina Forense de Zúrich, los investigadores utilizaron esta técnica para identificar diferentes tipos de heridas. Entrenaron un modelo de visión con 1.753 imágenes forenses que contenían 4.666 heridas.
El modelo entrenado pudo detectar y clasificar siete tipos de lesiones, incluidas puñaladas y quemaduras. Demostró cómo la IA de visión puede ayudar a los investigadores analizando de forma rápida y precisa los patrones de lesiones, ahorrando tiempo y mejorando la consistencia en las evaluaciones forenses de imágenes.
El Reconocimiento Automático de Matrículas (ANPR), o Reconocimiento de Matrículas (LPR), es una aplicación de visión artificial centrada en detectar, leer y extraer automáticamente los números de matrícula de imágenes o secuencias de video. Esto generalmente implica el uso de modelos de visión artificial, como YOLO11, para la detección de objetos con el fin de localizar la matrícula dentro de un fotograma.
Una vez identificada la placa, se aplica el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer los caracteres alfanuméricos. Esta información puede cotejarse con bases de datos para identificar al propietario del vehículo o rastrear sus movimientos pasados. El ANPR es particularmente útil en investigaciones relacionadas con personas desaparecidas, robo de vehículos, infracciones de tráfico o incidentes de atropello y fuga.
Por ejemplo, en un caso de persona desaparecida, las fuerzas del orden pueden introducir el número de matrícula en un sistema LPR. Si el vehículo aparece en una cámara de vigilancia, el sistema puede marcar automáticamente su ubicación, ayudando a los agentes a responder rápidamente. LPR también desempeña un papel clave en casos como vehículos robados o atropellos y fugas, proporcionando un seguimiento rápido y preciso a través de redes de vigilancia integradas.
La IA y la visión artificial ofrecen varias ventajas clave que mejoran la eficiencia, la accesibilidad y la fiabilidad de las investigaciones forenses. Estas son algunas de las principales ventajas a tener en cuenta:
A pesar de su potencial, la visión artificial en la ciencia forense también presenta algunos desafíos a tener en cuenta. Estos son algunos de los principales:
La visión artificial aún está evolucionando, pero ya está transformando la forma en que opera la ciencia forense. Desde la detección y el delineado de pequeñas pruebas a través de la segmentación de instancias hasta la construcción de modelos 3D de escenas del crimen y la mejora de documentos, apoya a los investigadores en cada etapa de su trabajo.
En el futuro, es probable que la visión artificial trabaje aún más estrechamente con la IA y el aprendizaje automático para detectar patrones más rápido y hacer mejores predicciones utilizando datos de casos anteriores. A medida que la tecnología siga mejorando, seguirá aportando formas nuevas y mejores de resolver delitos.
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