Computer vision per la scienza forense: rilevare indizi nascosti

Le indagini dipendono pesantemente dalle prove fisiche raccolte sulla scena del crimine, e gran parte di tali prove è di natura visiva. Tradizionalmente, la raccolta di questi indizi è stata manuale: fotografare la scena, abbozzare planimetrie, etichettare oggetti e affidarsi all'occhio esperto dell'investigatore per individuare dettagli sottili.

Nel corso degli anni, strumenti come telecamere termiche e scanner per impronte digitali hanno supportato questo lavoro, giocando 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 permette 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'IA nelle indagini hanno spinto il mercato globale della digital forensics basata sull'IA a una valutazione di 4,98 miliardi di dollari nel 2025, con una previsione di raggiungere i 17,7 miliardi di dollari entro il 2031.

Fig 1. Mercato globale della digital forensics basata sull'IA (Fonte).

In questo articolo, esploreremo come la computer vision possa essere utilizzata nelle indagini forensi e come possa aiutare a identificare, analizzare e interpretare le prove visive.

Link to this sectionIl ruolo dell'IA e della computer vision nella scienza forense#

La computer vision permette 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 ed è solitamente focalizzato su un caso alla volta. 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 di immagini.

Ad esempio, invece di esaminare 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, stazionamento sospetto o oggetti lasciati incustoditi. Può segnalare intervalli di tempo e posizioni specifici affinché gli investigatori possano esaminarli, riducendo significativamente il tempo e lo sforzo necessari per trovare prove rilevanti.

Link to this sectionApplicazioni della Vision AI nella scienza forense#

La computer vision sta cambiando il modo in cui gli investigatori raccolgono e studiano le prove visive. Ecco uno sguardo più approfondito a come viene utilizzata oggi nel lavoro forense.

Link to this sectionAnalisi dei filmati di sorveglianza tramite computer vision#

Una delle tecniche di computer vision più comuni utilizzate nella sorveglianza è l'object tracking: seguire persone, veicoli o oggetti attraverso i frame video. Invece di essere programmati manualmente per ogni situazione, questi sistemi imparano dai video del mondo reale e comprendono rapidamente come appare la "normalità". In questo modo, possono individuare automaticamente comportamenti insoliti, come qualcuno che staziona in un'area tranquilla, un veicolo in una zona riservata o una borsa incustodita in uno spazio pubblico.

Questa tecnologia può essere utile durante le indagini. Ad esempio, se un testimone dichiara di aver visto un pickup rosso a un incrocio tra le 11:00 e le 13:00, la computer vision può scansionare ore di filmati CCTV, isolare ogni istanza di un pickup rosso e risparmiare agli investigatori il lavoro di esaminare tutto manualmente. Automatizzando ciò che prima richiedeva ore o giorni, la computer vision rende sia il monitoraggio dal vivo che l'analisi delle prove più veloci, intelligenti ed efficaci.

Fig 2. Utilizzo della Vision AI per analizzare filmati CCTV e tracciare pickup rossi (fonte).

Link to this sectionUtilizzo dell'IA nelle indagini sugli incendi boschivi#

All'indomani di incidenti legati a incendi, il tempo è critico 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, filmati 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. Quando combinato con database criminali e rapporti sugli incidenti, il sistema può scoprire schemi, come luoghi di incendio ricorrenti, comportamento dei sospetti o incendi dolosi coordinati, attraverso 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 le registrazioni di fulmini. Ha inoltre utilizzato il riconoscimento degli oggetti per identificare elementi visivi rilevanti, come veicoli o attrezzature, in enormi quantità di filmati di sorveglianza.

Sovrapponendo queste analisi con i dati di geolocalizzazione dei telefoni cellulari e le mappe, gli investigatori hanno potuto collegare l'attività umana a specifici eventi di incendio e presentare visivamente questi dati durante le inchieste formali. Questo approccio ha accelerato il processo investigativo.

Fig 3. Un investigatore forense che esamina i detriti di un incendio (fonte).

Link to this sectionRicostruzione di una scena del crimine tramite computer vision#

La ricostruzione 3D nella scienza forense combina tecnologie come la fotografia, la scansione laser, il LiDAR e la computer vision per creare modelli dettagliati e in 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 precisione e interattività che le tradizionali fotografie 2D non possono fornire. Questa tecnologia migliora l'analisi e le presentazioni in tribunale consentendo tour virtuali e misurazioni precise.

Oltre alle indagini attive, la ricostruzione 3D e la realtà virtuale (VR) stanno reinventando anche la formazione forense. In contesti accademici, gli studenti possono utilizzare visori VR per esplorare scene del crimine simulate, identificare prove e praticare tecniche come la scansione delle impronte digitali e l'analisi delle macchie di sangue. Questo approccio di apprendimento immersivo sviluppa abilità investigative fondamentali in un ambiente sicuro e ripetibile.

Fig 4. Uno studente che osserva la scena del crimine usando un visore VR (fonte).

Link to this sectionMiglioramento delle immagini tramite Vision AI#

Un caso di 19 anni fa nel Kerala, in India, è stato recentemente risolto con l'aiuto del miglioramento delle immagini potenziato dall'IA. Gli investigatori hanno riesaminato vecchie fotografie risalenti all'epoca del crimine e utilizzato una combinazione di elaborazione delle immagini e intelligenza artificiale per chiarire i tratti del viso e generare rappresentazioni aggiornate dei sospettati. Un'immagine migliorata assomigliava molto a una persona vista in una foto di matrimonio condivisa online, il che ha infine 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 tradizionale miglioramento delle immagini, possano aiutare le forze dell'ordine a riesaminare e risolvere indagini rimaste aperte a lungo. Rivolando dettagli oscurati o identificando individui che sono cambiati significativamente nel tempo, queste tecnologie si stanno rivelando risorse potenti nel campo della digital forensics.

Link to this sectionUtilizzo dell'instance segmentation per l'estrazione di prove#

L'instance segmentation è un'attività di computer vision in grado di identificare singoli oggetti in un'immagine e contornare ciascuno di essi con una maschera dettagliata a livello di pixel. Ciò aiuta gli investigatori a isolare prove chiave con precisione, anche in ambienti caotici o complessi.

Supponiamo che ci sia una scena del crimine in cui siano visibili diverse impronte o tracce di pneumatici sovrapposte nel terreno o nella neve: l'instance segmentation può distinguere e contornare ciascuna separatamente. Questo rende più facile analizzare i modelli di movimento, i percorsi dei veicoli o le traiettorie dei sospetti senza distrazioni dovute al disordine di fondo.

Oltre all'analisi della scena, l'instance segmentation viene applicata anche all'immaginografia forense. In uno studio condotto dallo Zurich Institute of Forensic Medicine, 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 possa supportare gli investigatori analizzando rapidamente e accuratamente i modelli di lesione, risparmiando tempo e migliorando la coerenza nelle valutazioni delle immagini forensi.

Link to this sectionRiconoscimento automatico delle targhe abilitato dalla Vision AI#

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 solitamente l'utilizzo di modelli di computer vision, come YOLO11, per il rilevamento di oggetti al fine di localizzare la targa all'interno di un frame.

Una volta identificata la targa, viene applicato l'optical character recognition (OCR) per estrarre i caratteri alfanumerici. Queste informazioni possono quindi essere incrociate con i database per identificare il proprietario del veicolo o tracciarne i movimenti passati. L'ANPR è particolarmente utile in indagini riguardanti persone scomparse, furti 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 segnalarne automaticamente la posizione, aiutando gli agenti a rispondere rapidamente. L'LPR gioca anche un ruolo chiave in casi come furti di veicoli o omissioni di soccorso fornendo un tracciamento rapido e accurato tramite reti di sorveglianza integrate.

Fig 5. Rilevamento di targhe usando YOLO11 (fonte).

Link to this sectionPro e contro dell'utilizzo dell'IA nella scienza forense#

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 vantaggi principali da considerare:

• Analisi da remoto: La computer vision permette agli investigatori forensi di visualizzare scene del crimine e prove, come immagini, video e modelli 3D, da qualsiasi luogo senza essere presenti di persona.
• Archivi a lungo termine: I dati elaborati dai sistemi di visione possono essere ben organizzati e facilmente ricercabili. Se necessario in futuro, possono essere riesaminati e rianalizzati utilizzando modelli migliorati su casi datati.
• Coerenza: A differenza degli umani, che possono interpretare le informazioni visive in modo diverso in base alla propria esperienza, i modelli di computer vision applicano le stesse regole ogni volta, risultando in un'analisi più coerente e uniforme.

Nonostante il suo potenziale, la computer vision nella scienza forense presenta anche alcune sfide da tenere a mente. Ecco alcune delle principali:

• Qualità dell'input: I modelli di visione si basano pesantemente sulla qualità dei dati che ricevono. Le soluzioni di computer vision potrebbero mancare o interpretare erroneamente dettagli importanti se le immagini sono sfocate, scarsamente illuminate o a bassa risoluzione. Questo può essere mitigato applicando la corretta strategia di data augmentation.
• Difficoltà con dati mai visti: I modelli di computer vision possono avere difficoltà quando incontrano qualcosa di nuovo, come oggetti insoliti o scene del crimine che differiscono dai dati su cui sono stati addestrati. Questo è noto come “drift”.
• Sfide legali: L'utilizzo della computer vision nelle indagini può sollevare questioni legali, come se la prova sia ammissibile in tribunale, quanto siano privati i dati e quanto siano trasparenti le decisioni del sistema.

Link to this sectionPunti chiave#

La computer vision è ancora in evoluzione, ma sta già trasformando il modo in cui opera la scienza forense. Dal rilevamento e contornamento di piccoli frammenti di prove tramite instance segmentation alla creazione di modelli 3D di scene del crimine e al miglioramento di documenti, supporta gli investigatori in ogni fase del loro lavoro.

In futuro, la computer vision lavorerà probabilmente ancora più a stretto contatto con l'IA e il machine learning per individuare schemi più velocemente e fare previsioni migliori utilizzando i dati dei casi passati. Poiché la tecnologia continua a migliorare, continuerà a portare modi nuovi e migliori per risolvere i crimini.

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