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 termocamere e scanner per impronte digitali hanno supportato questo lavoro e giocato un ruolo chiave nella risoluzione dei crimini. Ma ora, grazie all'IA e alla computer vision, le indagini stanno diventando piu avanzate. Le macchine possono aiutare ad analizzare le prove visive piu velocemente, con maggiore precisione e su scala molto piu 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'AI nelle indagini hanno spinto il global market for AI-driven digital forensics a raggiungere un valore di 4,98 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede che toccherà i 17,7 miliardi di dollari entro il 2031.

Fig 1. Mercato globale della digital forensics guidata dall'AI (Source).

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.

Il ruolo dell'IA e della computer vision nella scienza forense#

La computer vision 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'AI può essere utilizzata per rilevare elementi come armi o lesioni, tracciare veicoli e persino ricostruire 3D models delle scene del crimine con velocità e precisione impressionanti.

Sebbene le indagini forensi si affidino ancora all'osservazione manuale e alla conoscenza di esperti, questo processo può richiedere molto tempo ed è tipicamente 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 prove utilizzando attività di Vision AI come object detection e image classification.

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.

Applicazioni 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.

Analisi 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 fotogrammi video. Invece di essere programmati manualmente per ogni situazione, questi sistemi imparano dai video del mondo reale e colgono rapidamente l'aspetto della "normalità". In questo modo, possono individuare automaticamente comportamenti insoliti, come qualcuno che bighellona in un'area tranquilla, un veicolo in una zona vietata 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 di telecamere a circuito chiuso e tracciare camioncini rossi (source).

Utilizzo 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 computer vision platform chiamata Insights durante le indagini sugli incendi boschivi del 2019-2020. La piattaforma ha analizzato filmati di telecamere a circuito chiuso, dati geospaziali e input ambientali come la direzione del vento e i record di fulmini. Ha anche utilizzato il riconoscimento degli oggetti per identificare elementi visivi pertinenti, come veicoli o attrezzature, in vaste 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 osserva i detriti di un incendio (source).

Ricostruzione 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 virtual reality (VR) stanno reinventando anche l'istruzione forense. In ambito accademico, 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 competenze investigative fondamentali in un ambiente sicuro e ripetibile.

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

Miglioramento delle immagini tramite Vision AI#

Un caso di 19 anni fa in Kerala, in India, è stato recentemente risolto con l'aiuto dell'AI-powered image enhancement. Gli investigatori hanno riesaminato le vecchie fotografie dell'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 sospettati. Un'immagine migliorata somigliava molto a una persona vista in una foto di matrimonio condivisa online, il che alla fine 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 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.

Utilizzo dell'instance segmentation per l'estrazione di prove#

L'instance segmentation è una computer vision task in grado di identificare singoli oggetti in un'immagine e delineare ciascuno di essi con una maschera dettagliata a livello di pixel. Questo aiuta gli investigatori a isolare pezzi di prova chiave con precisione, anche in ambienti disordinati o complessi.

Immagina che ci sia una scena del crimine in cui sono visibili più serie di impronte o tracce di pneumatici sovrapposte nella terra o nella neve: l'instance segmentation può distinguere e delineare ciascuna di esse separatamente. Ciò rende più facile analizzare i modelli di movimento, i percorsi dei veicoli o le traiettorie dei sospettati senza distrazioni dovute al disordine dello sfondo.

Oltre all'analisi della scena, l'instance segmentation viene applicata anche alle immagini forensi. In uno studio condotto dall'Istituto di Medicina Forense di Zurigo, i ricercatori hanno utilizzato questa tecnica per identificare diversi types of wounds. 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.

Riconoscimento automatico delle targhe abilitato dalla Vision AI#

L'Automatic Number Plate Recognition (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 tipicamente l'utilizzo di modelli di computer vision, come YOLO11, per l'object detection al fine di localizzare la targa all'interno di un fotogramma.

Una volta identificata la targa, viene applicata l'optical character recognition (OCR) per estrarre i caratteri alfanumerici. Queste informazioni possono quindi essere incrociate con database per identificare il proprietario del veicolo o tracciarne i movimenti passati. L'ANPR è particolarmente utile nelle indagini che coinvolgono persone scomparse, furti di veicoli, violazioni del codice stradale 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 delle targhe con Ultralytics YOLO11 (fonte).

Pro 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:

• Input quality: i modelli di visione dipendono fortemente dalla qualità dei dati che ricevono. Le soluzioni di computer vision potrebbero perdere o interpretare male dettagli importanti se le immagini sono sfocate, scarsamente illuminate o a bassa risoluzione. Questo problema può essere mitigato applicando la corretta strategia di data augmentation.
• Difficulty in unseen data: i Computer vision models possono trovarsi in difficoltà quando incontrano qualcosa di nuovo, come oggetti insoliti o scene del crimine che differiscono dai dati su cui sono stati addestrati. Questo fenomeno 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.

Punti 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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