4 luglio 2025
Scopri l'impatto della computer vision sulla scienza forense nell'identificazione di prove, nell'analisi di filmati e nell'accelerazione delle indagini penali.
Le indagini dipendono fortemente dalle prove fisiche raccolte sulla scena del crimine e gran parte di queste prove sono visive. Tradizionalmente, la raccolta di questi indizi è stata manuale: fotografare la scena, disegnare schemi, etichettare oggetti e fare affidamento sull'occhio allenato dell'investigatore per individuare dettagli sottili.
Nel corso degli anni, strumenti come le termocamere e gli scanner di impronte digitali hanno supportato questo lavoro e hanno svolto un ruolo chiave nella risoluzione dei crimini. Ma ora, grazie all'IA e alla computer vision, le indagini stanno diventando più avanzate. Le macchine possono aiutare ad analizzare le prove visive più velocemente, con maggiore precisione e su una scala molto più ampia.
In particolare, la computer vision è una tecnologia di grande impatto che consente alle macchine di vedere e comprendere immagini e video. Questi sistemi possono elaborare e analizzare rapidamente grandi quantità di dati visivi, aiutando gli investigatori a risolvere i crimini più velocemente.
I vantaggi degli strumenti basati sull'intelligenza artificiale nelle indagini hanno spinto il mercato globale per gli strumenti di digital forensics basati sull'intelligenza artificiale a essere valutato a 4,98 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede che raggiungerà i 17,7 miliardi di dollari entro il 2031.
In questo articolo esploreremo come la computer vision può essere utilizzata nelle indagini forensi e come può aiutare a identificare, analizzare e interpretare le prove visive.
La visione artificiale consente alle macchine di interpretare le informazioni visive dal mondo reale e di prendere decisioni basate su tale comprensione. Nello specifico, nella scienza forense, l'IA può essere utilizzata per rilevare elementi come armi o lesioni, tracciare veicoli e persino ricostruire modelli 3D di scene del crimine con velocità e precisione impressionanti.
Sebbene le indagini forensi si basino ancora sull'osservazione manuale e sulla conoscenza degli esperti, questo processo può richiedere molto tempo e in genere si concentra su un caso alla volta. I modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 offrono un approccio più rapido e scalabile. Questi modelli possono scansionare scene, identificare oggetti chiave e classificare le prove utilizzando attività di Vision AI come il rilevamento di oggetti e la classificazione delle immagini.
Ad esempio, invece di rivedere manualmente centinaia di ore di filmati di sorveglianza, un modello di computer vision può scansionare automaticamente i feed video per rilevare attività sospette, come movimenti insoliti, persone che si attardano o oggetti abbandonati. Può segnalare specifici intervalli di tempo e luoghi da far esaminare agli investigatori, riducendo significativamente il tempo e gli sforzi necessari per trovare prove rilevanti.
La computer vision sta cambiando il modo in cui gli investigatori raccolgono e studiano le prove visive. Ecco uno sguardo più da vicino a come viene utilizzata oggi nel lavoro forense.
Una delle tecniche di computer vision più comuni utilizzate nella sorveglianza è il tracciamento degli oggetti: seguire persone, veicoli o oggetti attraverso i fotogrammi video. Invece di essere programmati manualmente per ogni situazione, questi sistemi imparano dai video del mondo reale e acquisiscono rapidamente l'aspetto della “normalità”. In questo modo, possono individuare automaticamente comportamenti insoliti, come qualcuno che si aggira in una zona tranquilla, un veicolo in una zona riservata o una borsa incustodita in un luogo pubblico.
Questa tecnologia può essere utile durante le indagini. Ad esempio, se un testimone dice di aver visto un camioncino rosso a un incrocio tra le 11:00 e le 13:00, la computer vision può scansionare ore di filmati CCTV, individuare ogni istanza di un camion rosso e risparmiare agli investigatori la revisione manuale di tutto. Automatizzando ciò che prima richiedeva ore o giorni, la computer vision rende più veloci, intelligenti ed efficaci sia il monitoraggio in tempo reale sia la revisione delle prove.
In seguito a incidenti legati a incendi, il tempo è fondamentale e le prove fisiche sono spesso compromesse o distrutte. Le tecnologie di computer vision aiutano a colmare questa lacuna analizzando diverse fonti di dati visivi, come immagini satellitari, riprese di droni, CCTV e scansioni termiche, per ricostruire la sequenza degli eventi.
Questi strumenti possono rilevare l'origine di un incendio, identificare potenziali acceleranti e tracciare l'attività umana o dei veicoli vicino alla scena. Se combinato con database criminali e rapporti sugli incidenti, il sistema può scoprire modelli, come luoghi di incendio ripetuti, comportamenti sospetti o incendi dolosi coordinati, in diverse regioni.
Un esempio reale proviene dal Nuovo Galles del Sud, in Australia, dove la polizia ha utilizzato una piattaforma di computer vision chiamata Insights durante le indagini sugli incendi boschivi del 2019-2020. La piattaforma ha analizzato filmati CCTV, dati geospaziali e input ambientali come la direzione del vento e i registri dei fulmini. Ha anche utilizzato il riconoscimento degli oggetti per identificare elementi visivi rilevanti, come veicoli o attrezzature, in grandi quantità di filmati di sorveglianza.
Sovrapponendo queste informazioni con i dati di geolocalizzazione dei telefoni cellulari e le mappe, gli investigatori potrebbero collegare l'attività umana a specifici eventi di incendio e presentare visivamente questi dati durante le inchieste formali. Questo approccio ha accelerato il processo di indagine.
La ricostruzione 3D in ambito forense combina tecnologie come la fotografia, la scansione laser, il LiDAR e la computer vision per creare modelli dettagliati e in vera scala delle scene del crimine. Queste ricostruzioni aiutano gli investigatori a visualizzare la posizione degli oggetti, le macchie di sangue e le traiettorie dei proiettili con un livello di accuratezza e interattività che le tradizionali fotografie 2D non possono fornire. Questa tecnologia migliora l'analisi e le presentazioni in tribunale, consentendo walkthrough virtuali e misurazioni precise.
Oltre alle indagini attive, la ricostruzione 3D e la realtà virtuale (VR) stanno anche reinventando la formazione forense. In ambito accademico, gli studenti possono utilizzare visori VR per esplorare scene del crimine simulate, identificare prove e mettere in pratica tecniche come la scansione delle impronte digitali e l'analisi degli schizzi di sangue. Questo approccio di apprendimento immersivo sviluppa le competenze investigative di base in un ambiente sicuro e ripetibile.
Un caso di 19 anni fa in Kerala, India, è stato recentemente risolto con l'aiuto del miglioramento delle immagini basato sull'intelligenza artificiale. Gli investigatori hanno rivisitato vecchie fotografie risalenti all'epoca del crimine e hanno utilizzato una combinazione di elaborazione delle immagini e intelligenza artificiale per chiarire i tratti del viso e generare somiglianze aggiornate dei sospetti. Un'immagine migliorata assomigliava molto a una persona vista in una foto di matrimonio condivisa online, il che ha portato a una svolta nel caso.
Questo caso è un buon esempio di come gli strumenti forensi moderni, in particolare l'integrazione dell'IA con il miglioramento tradizionale delle immagini, possano aiutare le forze dell'ordine a rivisitare e risolvere indagini in sospeso da tempo. Rivelaando dettagli oscurati o identificando individui che sono cambiati in modo significativo nel tempo, queste tecnologie si stanno dimostrando risorse potenti nel campo della digital forensics.
La segmentazione di istanza è un compito di computer vision che può identificare singoli oggetti in un'immagine e delinearli ciascuno con una maschera dettagliata a livello di pixel. Questo aiuta gli investigatori a isolare elementi chiave di prova con precisione, anche in ambienti disordinati o complessi.
Supponiamo che ci sia una scena del crimine in cui sono visibili più serie di impronte o tracce di pneumatici sovrapposte nel fango o nella neve: la segmentazione di istanza può distinguere e delineare ciascuna di esse separatamente. Ciò semplifica l'analisi dei modelli di movimento, dei percorsi dei veicoli o delle traiettorie dei sospetti senza distrazioni dal disordine di fondo.
Oltre all'analisi della scena, la segmentazione delle istanze viene applicata anche all'imaging forense. In uno studio condotto dall'Istituto di Medicina Legale di Zurigo, i ricercatori hanno utilizzato questa tecnica per identificare diversi tipi di ferite. Hanno addestrato un modello di visione su 1.753 immagini forensi contenenti 4.666 ferite.
Il modello addestrato è stato in grado di rilevare e classificare sette tipi di lesioni, tra cui ferite da taglio e ustioni. Ha dimostrato come la Vision AI può supportare gli investigatori analizzando rapidamente e accuratamente i modelli di lesioni, risparmiando tempo e migliorando la coerenza nelle valutazioni delle immagini forensi.
Il riconoscimento automatico delle targhe (ANPR), o License Plate Recognition (LPR), è un'applicazione di computer vision focalizzata sul rilevamento, la lettura e l'estrazione automatica dei numeri di targa da immagini o filmati video. Ciò comporta in genere l'utilizzo di modelli di computer vision, come YOLO11, per l'object detection al fine di individuare la targa all'interno di un fotogramma.
Una volta identificata la targa, viene applicato il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per estrarre i caratteri alfanumerici. Queste informazioni possono quindi essere confrontate con i database per identificare il proprietario del veicolo o tracciare i suoi movimenti passati. L'ANPR è particolarmente utile nelle indagini che coinvolgono persone scomparse, furto di veicoli, violazioni del codice della strada o incidenti con omissione di soccorso.
Ad esempio, in un caso di persona scomparsa, le forze dell'ordine possono inserire il numero di targa in un sistema LPR. Se il veicolo appare su una telecamera di sorveglianza, il sistema può segnalare automaticamente la sua posizione, aiutando gli agenti a rispondere rapidamente. L'LPR svolge anche un ruolo chiave in casi come veicoli rubati o pirateria stradale, fornendo un tracciamento rapido e accurato attraverso reti di sorveglianza integrate.
L'IA e la computer vision offrono diversi vantaggi chiave che migliorano l'efficienza, l'accessibilità e l'affidabilità delle indagini forensi. Ecco alcuni dei principali vantaggi da considerare:
Nonostante il suo potenziale, la computer vision in ambito forense presenta anche alcune sfide da tenere a mente. Ecco alcune delle principali:
La computer vision è ancora in evoluzione, ma sta già trasformando il modo in cui opera la scienza forense. Dal rilevamento e dalla delineazione di piccoli elementi di prova attraverso la segmentazione delle istanze alla costruzione di modelli 3D della scena del crimine e al miglioramento dei documenti, supporta gli investigatori in ogni fase del loro lavoro.
In futuro, la computer vision probabilmente lavorerà ancora più a stretto contatto con l'IA e l'apprendimento automatico per individuare i modelli più velocemente e fare previsioni migliori utilizzando i dati dei casi passati. Man mano che la tecnologia continua a migliorare, continuerà a portare modi nuovi e migliori per risolvere i crimini.
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