4 de julho de 2025
Explore o impacto da visão computacional na ciência forense na identificação de evidências, análise de filmagens e aceleração de investigações criminais.
As investigações dependem muito de evidências físicas coletadas em cenas de crime, e grande parte dessa evidência é visual. Tradicionalmente, a coleta dessas pistas tem sido manual - fotografar a cena, esboçar layouts, rotular objetos e confiar no olhar treinado do investigador para identificar detalhes sutis.
Ao longo dos anos, ferramentas como câmeras térmicas e scanners de impressão digital apoiaram este trabalho e desempenharam um papel fundamental na solução de crimes. Mas agora, graças à IA e à visão computacional, as investigações estão se tornando mais avançadas. As máquinas podem ajudar na análise de evidências visuais de forma mais rápida, precisa e em uma escala muito maior.
Em particular, a visão computacional é uma tecnologia impactante que permite que as máquinas vejam e compreendam imagens e vídeos. Estes sistemas podem processar e analisar rapidamente grandes quantidades de dados visuais, ajudando os investigadores a resolver crimes mais rapidamente.
As vantagens das ferramentas orientadas por IA em investigações impulsionaram o mercado global de ferramentas forenses digitais orientadas por IA a ser avaliado em US$ 4,98 bilhões em 2025 e espera-se que atinja US$ 17,7 bilhões até 2031.
Neste artigo, exploraremos como a visão computacional pode ser usada em investigações forenses e como ela pode ajudar a identificar, analisar e interpretar evidências visuais.
A visão por computador permite que as máquinas interpretem informações visuais do mundo real e tomem decisões com base nessa compreensão. Especificamente, na ciência forense, a IA pode ser utilizada para detect elementos como armas ou ferimentos, track veículos e até reconstruir modelos 3D de cenas de crime com uma velocidade e precisão impressionantes.
Embora as investigações forenses ainda se baseiem na observação manual e no conhecimento de peritos, este processo pode ser moroso e, normalmente, concentra-se num caso de cada vez. Modelos de visão por computador como o Ultralytics YOLO11 oferecem uma abordagem mais rápida e escalável. Estes modelos podem analisar cenas, identificar objectos-chave e classify provas utilizando tarefas de IA de visão, como a deteção de objectos e a classificação de imagens.
Por exemplo, em vez de analisar manualmente centenas de horas de filmagens de vigilância, um modelo de visão computacional pode analisar automaticamente os feeds de vídeo para detect actividades suspeitas - como movimentos invulgares, vadiagem ou objectos deixados para trás. Pode assinalar períodos de tempo e locais específicos para os investigadores analisarem, reduzindo significativamente o tempo e o esforço necessários para encontrar provas relevantes.
A visão computacional está mudando a forma como os investigadores coletam e estudam evidências visuais. Aqui está uma análise mais detalhada de como ela está sendo usada no trabalho forense hoje.
Uma das técnicas de visão computacional mais comuns usadas em vigilância é o rastreamento de objetos - seguir pessoas, veículos ou itens em quadros de vídeo. Em vez de serem programados manualmente para cada situação, esses sistemas aprendem com vídeos do mundo real e rapidamente identificam o que parece “normal”. Dessa forma, eles podem detectar automaticamente comportamentos incomuns, como alguém vagando em uma área tranquila, um veículo em uma zona restrita ou uma bolsa não supervisionada em um espaço público.
Esta tecnologia pode ser útil durante as investigações. Por exemplo, se uma testemunha disser que viu uma carrinha vermelha num cruzamento entre as 11h e as 13h, a visão computacional pode analisar horas de filmagens de CCTV, selecionar todas as ocorrências de uma carrinha vermelha e evitar que os investigadores tenham de rever tudo manualmente. Ao automatizar o que costumava levar horas ou dias, a visão computacional torna tanto a monitorização em direto como a revisão de provas mais rápidas, inteligentes e eficazes.
Após incidentes relacionados a incêndios, o tempo é essencial e as evidências físicas são frequentemente comprometidas ou destruídas. As tecnologias de visão computacional ajudam a preencher essa lacuna, analisando diversas fontes de dados visuais, como imagens de satélite, filmagens de drones, CCTV e varreduras térmicas, para reconstruir a sequência de eventos.
Estas ferramentas podem detect a origem de um incêndio, identificar potenciais aceleradores e track atividade humana ou de veículos perto do local. Quando combinado com bases de dados criminais e relatórios de incidentes, o sistema pode revelar padrões, como locais de incêndio repetidos, comportamento suspeito ou fogo posto coordenado, em diferentes regiões.
Um exemplo do mundo real vem de Nova Gales do Sul, Austrália, onde a polícia usou uma plataforma de visão computacional chamada Insights durante as investigações sobre os incêndios florestais de 2019–2020. A plataforma analisou imagens de CFTV, dados geoespaciais e entradas ambientais, como direção do vento e registros de raios. Ela também usou reconhecimento de objetos para identificar elementos visuais relevantes, como veículos ou equipamentos, em grandes quantidades de filmagens de vigilância.
Ao sobrepor essas informações com dados de geolocalização de telefones celulares e mapas, os investigadores puderam vincular a atividade humana a eventos de incêndio específicos e apresentar visualmente esses dados durante inquéritos formais. Esta abordagem acelerou o processo de investigação.
A reconstrução 3D na área forense combina tecnologias como fotografia, escaneamento a laser, LiDAR e visão computacional para criar modelos detalhados e em escala real de cenas de crime. Essas reconstruções ajudam os investigadores a visualizar a disposição de objetos, padrões de respingos de sangue e trajetórias de balas com um nível de precisão e interatividade que as fotografias 2D tradicionais não conseguem fornecer. Essa tecnologia aprimora a análise e as apresentações em tribunais, permitindo visitas virtuais e medições precisas.
Além das investigações ativas, a reconstrução 3D e a realidade virtual (RV) também estão reinventando a educação forense. Em ambientes acadêmicos, os alunos podem usar headsets de RV para explorar cenas de crime simuladas, identificar evidências e praticar técnicas como escaneamento de impressões digitais e análise de padrões de respingos de sangue. Essa abordagem de aprendizado imersivo desenvolve habilidades investigativas essenciais em um ambiente seguro e repetível.
Um caso de 19 anos em Kerala, Índia, foi recentemente resolvido com a ajuda do aprimoramento de imagem alimentado por IA. Os investigadores revisitaram fotografias antigas da época do crime e usaram uma combinação de processamento de imagem e inteligência artificial para esclarecer as características faciais e gerar representações atualizadas dos suspeitos. Uma imagem aprimorada se assemelhava muito a uma pessoa vista em uma foto de casamento compartilhada online, o que acabou levando a um avanço no caso.
Este caso é um bom exemplo de como as ferramentas forenses modernas, particularmente a integração da IA com o aprimoramento de imagem tradicional, podem ajudar a polícia a revisitar e resolver investigações pendentes há muito tempo. Ao revelar detalhes obscurecidos ou identificar indivíduos que mudaram significativamente ao longo do tempo, essas tecnologias estão se mostrando ativos poderosos no campo da perícia digital.
A segmentação de instâncias é uma tarefa de visão computacional que pode identificar objetos individuais em uma imagem e delinear cada um com uma máscara detalhada no nível do pixel. Isso ajuda os investigadores a isolar as principais evidências com precisão, mesmo em ambientes confusos ou complexos.
Digamos que existe uma cena de crime onde vários conjuntos de pegadas ou rastos de pneus sobrepostos são visíveis na terra ou na neve - a segmentação de instâncias pode distinguir e delinear cada um separadamente. Isto facilita a análise de padrões de movimento, trajetos de veículos ou trajetórias de suspeitos sem distrações da confusão de fundo.
Além da análise de cenas, a segmentação de instâncias também está sendo aplicada a imagens forenses. Em um estudo do Instituto de Medicina Forense de Zurique, pesquisadores usaram essa técnica para identificar diferentes tipos de ferimentos. Eles treinaram um modelo de visão em 1.753 imagens forenses contendo 4.666 ferimentos.
O modelo treinado foi capaz de detect e classify sete tipos de lesões, incluindo feridas de facadas e queimaduras. Mostrou como a IA de visão pode apoiar os investigadores através da análise rápida e precisa de padrões de lesões, poupando tempo e melhorando a consistência nas avaliações de imagens forenses.
O Reconhecimento Automático de Matrículas (ANPR), ou Reconhecimento de Matrículas (LPR), é uma aplicação de visão por computador centrada na deteção, leitura e extração automáticas de números de matrículas a partir de imagens ou vídeos. Normalmente, isto implica a utilização de modelos de visão por computador, como o YOLO11, para a deteção de objectos, a fim de localizar a matrícula dentro de um fotograma.
Uma vez identificada a matrícula, é aplicado o reconhecimento ótico de caracteres (OCR) para extrair os caracteres alfanuméricos. Esta informação pode então ser cruzada com bases de dados para identificar o proprietário do veículo ou track seus movimentos passados. O ANPR é particularmente útil em investigações que envolvem pessoas desaparecidas, roubo de veículos, infracções de trânsito ou incidentes de atropelamento e fuga.
Por exemplo, num caso de pessoa desaparecida, as autoridades policiais podem introduzir o número da matrícula num sistema LPR. Se o veículo aparecer numa câmara de vigilância, o sistema pode sinalizar automaticamente a sua localização, ajudando os agentes a responder rapidamente. O LPR também desempenha um papel fundamental em casos como veículos roubados ou atropelamentos, fornecendo um rastreamento rápido e preciso através de redes de vigilância integradas.
A IA e a visão computacional oferecem vários benefícios importantes que aumentam a eficiência, a acessibilidade e a confiabilidade das investigações forenses. Aqui estão algumas das principais vantagens a serem consideradas:
Apesar de seu potencial, a visão computacional na área forense também apresenta alguns desafios a serem lembrados. Aqui estão alguns dos principais:
A visão computacional ainda está evoluindo, mas já está transformando a forma como a ciência forense opera. Desde a detecção e o delineamento de pequenos pedaços de evidência por meio da segmentação de instâncias até a construção de modelos 3D de cenas de crime e o aprimoramento de documentos, ela oferece suporte aos investigadores em todas as etapas de seu trabalho.
No futuro, a visão computacional provavelmente trabalhará ainda mais em estreita colaboração com a IA e o aprendizado de máquina para identificar padrões mais rapidamente e fazer melhores previsões usando dados de casos anteriores. À medida que a tecnologia continua a melhorar, ela continuará trazendo novas e melhores maneiras de resolver crimes.
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