4 luglio 2025
Esplora l'impatto della computer vision sulla scienza forense nell'identificazione delle prove, nell'analisi dei filmati e nell'accelerazione delle indagini criminali.
Le indagini dipendono molto dalle prove fisiche raccolte sulle scene del crimine e molte di queste prove sono di tipo visivo. Tradizionalmente, la raccolta di questi indizi è stata manuale: fotografare la scena del crimine, fare schizzi, etichettare gli oggetti e affidarsi all'occhio esperto dell'investigatore per individuare i dettagli più sottili.
Nel corso degli anni, strumenti come le termocamere e gli scanner di impronte digitali hanno supportato questo lavoro e svolto un ruolo fondamentale nella risoluzione dei crimini. Ma ora, grazie all'intelligenza artificiale e alla computer vision, le indagini stanno diventando più avanzate. Le macchine possono aiutare ad analizzare le prove visive in modo più rapido, accurato e su 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 più velocemente i crimini.
I vantaggi degli strumenti guidati dall'intelligenza artificiale nelle indagini hanno spinto il mercato globale degli strumenti di digital forensics guidati dall'intelligenza artificiale a essere valutato a 4,98 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede che raggiunga i 17,7 miliardi di dollari entro il 2031.
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.
La computer vision consente alle macchine di interpretare le informazioni visive del mondo reale e di prendere decisioni in base a tale comprensione. In particolare, nelle scienze forensi, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per rilevare elementi come armi o ferite, tracciare veicoli e persino ricostruire modelli 3D di scene del crimine con una velocità e una precisione impressionanti.
Sebbene le indagini forensi si basino ancora sull'osservazione manuale e sulle conoscenze degli esperti, questo processo può richiedere molto tempo e si concentra tipicamente su un caso alla volta. I modelli di visione computerizzata come Ultralytics YOLO11 offrono un approccio più rapido e scalabile. Questi modelli sono in grado di scansionare le scene, identificare gli oggetti chiave e classificare le prove utilizzando compiti di Vision AI come il rilevamento degli oggetti e la classificazione delle immagini.
Ad esempio, invece di esaminare manualmente centinaia di ore di filmati di sorveglianza, un modello di visione computerizzata è in grado di scansionare automaticamente i feed video per rilevare attività sospette, come movimenti insoliti, vagabondaggio o oggetti abbandonati. Può segnalare orari e luoghi specifici da esaminare per gli investigatori, riducendo in modo significativo il tempo e l'impegno necessari per trovare prove rilevanti.
La computer vision sta cambiando il modo in cui gli investigatori raccolgono e studiano le prove visive. Ecco un approfondimento su come viene utilizzata oggi nel lavoro forense.
Una delle tecniche di visione computerizzata più comunemente utilizzate nella sorveglianza è il tracciamento degli oggetti: seguire persone, veicoli o oggetti attraverso i fotogrammi del video. Invece di essere programmati manualmente per ogni situazione, questi sistemi apprendono dai video del mondo reale e individuano rapidamente l'aspetto "normale". In questo modo, possono individuare automaticamente comportamenti insoliti, come una persona che si aggira 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. Per esempio, se un testimone dice di aver visto un furgone rosso a un incrocio tra le 11 e le 13, la computer vision può scansionare ore di filmati delle telecamere a circuito chiuso, individuare ogni caso di furgone rosso ed evitare agli investigatori di esaminare tutto manualmente. Automatizzando ciò che prima richiedeva ore o giorni, la computer vision rende il monitoraggio in tempo reale e la revisione delle prove più veloci, intelligenti ed efficaci.
In seguito a incidenti legati agli incendi, il tempo è fondamentale e le prove fisiche sono spesso compromesse o distrutte. Le tecnologie di visione artificiale aiutano a colmare questa lacuna analizzando diverse fonti di dati visivi, come immagini satellitari, filmati di droni, telecamere a circuito chiuso e scansioni termiche, per ricostruire la sequenza degli eventi.
Questi strumenti sono in grado di rilevare l'origine di un incendio, di identificare potenziali acceleranti e di tracciare l'attività umana o dei veicoli nei pressi della scena. Se combinato con i database criminali e i rapporti sugli incidenti, il sistema può scoprire schemi, come luoghi ripetuti di incendio, comportamenti sospetti o incendi dolosi coordinati, in diverse regioni.
Un esempio reale viene dal Nuovo Galles del Sud, in Australia, dove la polizia ha utilizzato una piattaforma di computer vision chiamata Insights durante le indagini sugli incendi del 2019-2020. La piattaforma ha analizzato i filmati delle telecamere a circuito chiuso, i dati geospaziali e gli input ambientali come la direzione del vento e le registrazioni dei fulmini. Ha inoltre utilizzato il riconoscimento degli oggetti per identificare elementi visivi rilevanti, come veicoli o attrezzature, in una grande quantità di filmati di sorveglianza.
Sovrapponendo queste informazioni ai dati e alle mappe di geolocalizzazione dei telefoni cellulari, gli investigatori hanno potuto collegare l'attività umana a specifici eventi di incendio e presentare visivamente questi dati durante le indagini formali. Questo approccio ha accelerato il processo investigativo.
La ricostruzione 3D nella medicina legale combina tecnologie come la fotografia, la scansione laser, il LiDAR e la visione computerizzata per creare modelli dettagliati e in scala reale delle scene del crimine. Queste ricostruzioni aiutano gli investigatori a visualizzare la posizione degli oggetti, gli schizzi 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 di effettuare passeggiate virtuali e misurazioni precise.
Oltre alle indagini attive, la ricostruzione 3D e la realtà virtuale (VR) stanno reimmaginando l'educazione forense. In ambito accademico, gli studenti possono utilizzare cuffie VR per esplorare scene del crimine simulate, identificare le prove ed esercitarsi in tecniche come la scansione delle impronte digitali e l'analisi degli schizzi di sangue. Questo approccio di apprendimento coinvolgente permette di sviluppare le competenze investigative fondamentali in un ambiente sicuro e ripetibile.
Un caso di 19 anni fa nel Kerala, in India, è stato recentemente risolto con l'aiuto di un miglioramento delle immagini basato sull'intelligenza artificiale. Gli investigatori hanno rivisitato 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 sembianze 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 i moderni strumenti forensi, in particolare l'integrazione dell'intelligenza artificiale con il miglioramento tradizionale delle immagini, possano aiutare le forze dell'ordine a rivedere e risolvere indagini in corso da tempo. Rivelando dettagli oscuri o identificando individui che sono cambiati in modo significativo nel corso del tempo, queste tecnologie si stanno rivelando potenti risorse nel campo della digital forensics.
La segmentazione delle istanze è un'attività di computer vision in grado di identificare i singoli oggetti in un'immagine e di delineare ciascuno di essi con una maschera dettagliata a livello di pixel. Questo aiuta gli investigatori a isolare con precisione i pezzi chiave delle prove, anche in ambienti disordinati o complessi.
Supponiamo che su una scena del crimine siano visibili più serie di impronte o tracce di pneumatici sovrapposte nello sporco o nella neve: la segmentazione dell'istanza può distinguere e delineare ciascuna di esse separatamente. In questo modo è più facile analizzare i modelli di movimento, i percorsi dei veicoli o le traiettorie dei sospetti senza distrazioni dovute al disordine dello sfondo.
Oltre all'analisi della scena, la segmentazione delle istanze viene applicata anche alle immagini forensi. In uno studio dell'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. Il progetto ha mostrato come Vision AI possa supportare gli investigatori analizzando in modo rapido e accurato i modelli di lesioni, risparmiando tempo e migliorando la coerenza delle valutazioni delle immagini forensi.
L'Automatic Number Plate Recognition (ANPR), o License Plate Recognition (LPR), è un'applicazione di visione computerizzata incentrata sul rilevamento, la lettura e l'estrazione automatica dei numeri di targa da immagini o filmati. In genere, per individuare la targa all'interno di un'inquadratura, si utilizzano modelli di visione artificiale, come YOLO11, per il rilevamento degli oggetti.
Una volta identificata la targa, il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) viene applicato per estrarre i caratteri alfanumerici. Queste informazioni possono poi essere incrociate con i database per identificare il proprietario del veicolo o tracciarne i movimenti passati. L'ANPR è particolarmente utile nelle indagini su persone scomparse, furti di veicoli, violazioni del traffico 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 svolge un ruolo chiave anche in casi come i veicoli rubati o le omissioni di soccorso, fornendo una localizzazione rapida e precisa attraverso reti di sorveglianza integrate.
L'intelligenza artificiale 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 presenti. Ecco alcune delle principali:
La computer vision è ancora in evoluzione, ma sta già trasformando il modo di operare della scienza forense. Dall'individuazione e 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 lavorerà probabilmente ancora più a stretto contatto con l'IA e l'apprendimento automatico per individuare più velocemente gli schemi e fare previsioni migliori utilizzando i dati dei casi passati. Con il continuo miglioramento della tecnologia, continueranno ad arrivare nuovi e migliori modi per risolvere i crimini.
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