Компьютерное зрение в криминалистике: обнаружение скрытых улик

Расследования во многом зависят от вещественных доказательств, собранных на местах преступлений, и значительная часть этих доказательств имеет визуальный характер. Традиционно сбор таких улик выполнялся вручную: фотографирование места происшествия, создание схем, маркировка объектов и полагание на натренированный глаз следователя, способный заметить малозаметные детали.

На протяжении многих лет такие инструменты, как тепловизионные камеры и сканеры отпечатков пальцев, помогали в этой работе и играли важную роль в раскрытии преступлений. Но теперь благодаря AI и компьютерному зрению расследования становятся более передовыми. Машины могут помогать анализировать визуальные доказательства быстрее, точнее и в гораздо больших масштабах.

В частности, компьютерное зрение — это эффективная технология, которая позволяет машинам видеть и понимать изображения и видео. Такие системы могут быстро обрабатывать и анализировать большие объемы визуальных данных, помогая следователям быстрее раскрывать преступления.

Преимущества инструментов на основе AI в расследованиях привели к тому, что стоимость мирового рынка инструментов цифровой криминалистики на основе AI в 2025 году достигла 4,98 млрд долларов, а к 2031 году, как ожидается, вырастет до 17,7 млрд долларов.

Рис. 1. Мировой рынок цифровой криминалистики на основе AI (источник).

В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение может использоваться в судебных расследованиях и помогать выявлять, анализировать и интерпретировать визуальные доказательства.

Роль AI и компьютерного зрения в судебной экспертизе#

Компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию из реального мира и принимать решения на основе этого понимания. В частности, в судебной экспертизе AI можно использовать для обнаружения таких элементов, как оружие или травмы, отслеживания транспортных средств и даже построения 3D-моделей мест преступлений с впечатляющей скоростью и точностью.

Хотя судебные расследования по-прежнему опираются на ручное наблюдение и экспертные знания, этот процесс может занимать много времени и обычно сосредоточен на одном деле за раз. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, обеспечивают более быстрый и масштабируемый подход. Эти модели могут сканировать места происшествий, выявлять ключевые объекты и классифицировать доказательства с помощью задач Vision AI, таких как обнаружение объектов и классификация изображений.

Например, вместо ручного просмотра сотен часов записей с камер наблюдения модель компьютерного зрения может автоматически сканировать видеопотоки и обнаруживать подозрительную активность — необычные движения, длительное нахождение в одном месте или оставленные предметы. Она может отмечать конкретные временные отрезки и места для проверки следователями, значительно сокращая время и усилия, необходимые для поиска релевантных доказательств.

Применение Vision AI в судебной экспертизе#

Компьютерное зрение меняет способы сбора и изучения визуальных доказательств следователями. Рассмотрим подробнее, как оно используется в судебной экспертизе сегодня.

Анализ записей с камер наблюдения с помощью компьютерного зрения#

Один из наиболее распространенных методов компьютерного зрения, используемых в системах наблюдения, — это отслеживание объектов, то есть сопровождение людей, транспортных средств или предметов в разных кадрах видео. Вместо ручного программирования для каждой ситуации такие системы обучаются на видео из реального мира и быстро усваивают, что считается «нормальным». Благодаря этому они могут автоматически обнаруживать необычное поведение: например, человека, долго находящегося в тихом районе, автомобиль в закрытой зоне или оставленную без присмотра сумку в общественном месте.

Эта технология может быть полезна во время расследований. Например, если свидетель говорит, что видел красный пикап на перекрестке между 11:00 и 13:00, компьютерное зрение может просканировать несколько часов записей CCTV, найти каждый случай появления красного грузовика и избавить следователей от необходимости просматривать все записи вручную. Автоматизируя то, что раньше занимало часы или дни, компьютерное зрение делает как мониторинг в реальном времени, так и проверку доказательств более быстрыми, интеллектуальными и эффективными.

Рис. 2. Использование Vision AI для анализа записей CCTV и отслеживания красных пикапов (источник).

Использование AI в расследованиях лесных пожаров#

После пожаров время имеет критическое значение, а вещественные доказательства часто оказываются повреждены или уничтожены. Технологии компьютерного зрения помогают восполнить этот пробел, анализируя различные источники визуальных данных, такие как спутниковые снимки, записи с дронов, CCTV и тепловизионные изображения, чтобы восстановить последовательность событий.

Эти инструменты могут определить очаг пожара, выявить возможные ускорители горения и отследить активность людей или транспортных средств рядом с местом происшествия. В сочетании с базами данных о преступлениях и отчетами об инцидентах система может обнаруживать закономерности в разных регионах: повторяющиеся места возгораний, поведение подозреваемых или скоординированные поджоги.

Реальный пример связан с Новым Южным Уэльсом в Австралии, где полиция использовала платформу компьютерного зрения Insights во время расследований лесных пожаров 2019–2020 годов. Платформа анализировала записи CCTV, геопространственные данные и экологические показатели, такие как направление ветра и данные о разрядах молнии. Она также использовала распознавание объектов для выявления релевантных визуальных элементов, например транспортных средств или оборудования, в огромных объемах записей с камер наблюдения.

Накладывая эти данные на сведения о геолокации мобильных телефонов и карты, следователи могли связывать активность людей с конкретными пожарами и наглядно представлять эти данные во время официальных расследований. Такой подход ускорил процесс расследования.

Рис. 3. Судебный эксперт осматривает остатки после пожара (источник).

Реконструкция места преступления с помощью компьютерного зрения#

3D-реконструкция в судебной экспертизе объединяет такие технологии, как фотографирование, лазерное сканирование, LiDAR и компьютерное зрение, чтобы создавать подробные модели мест преступлений в истинном масштабе. Эти реконструкции помогают следователям визуализировать расположение объектов, рисунок брызг крови и траектории пуль с уровнем точности и интерактивности, недостижимым для традиционных 2D-фотографий. Эта технология улучшает анализ и презентации в суде, позволяя выполнять виртуальные обходы и точные измерения.

Помимо текущих расследований, 3D-реконструкция и виртуальная реальность (VR) также меняют подход к обучению судебной экспертизе. В академической среде студенты могут использовать VR-гарнитуры для изучения смоделированных мест преступлений, выявления доказательств и отработки таких методов, как сканирование отпечатков пальцев и анализ брызг крови. Такой иммерсивный подход к обучению помогает развивать базовые навыки расследования в безопасной и воспроизводимой среде.

Рис. 4. Студент изучает место преступления с помощью VR-гарнитуры (источник).

Улучшение изображений с помощью Vision AI#

Дело, которому в индийской Керале было 19 лет, недавно удалось раскрыть с помощью улучшения изображений на основе AI. Следователи повторно изучили старые фотографии со времени преступления и использовали сочетание обработки изображений и искусственного интеллекта, чтобы уточнить черты лиц и создать обновленные изображения подозреваемых. Одно улучшенное изображение оказалось очень похожим на человека, запечатленного на свадебной фотографии, опубликованной в интернете, что в итоге стало прорывом в расследовании.

Это дело служит хорошим примером того, как современные инструменты судебной экспертизы, особенно интеграция AI с традиционным улучшением изображений, могут помогать правоохранительным органам возвращаться к давно нераскрытым делам и доводить их до конца. Выявляя скрытые детали или устанавливая личности людей, которые со временем значительно изменились, эти технологии становятся мощными инструментами цифровой криминалистики.

Использование instance-сегментации для извлечения доказательств#

Instance-сегментация — это задача компьютерного зрения, которая позволяет выявлять отдельные объекты на изображении и обводить каждый из них подробной маской на уровне пикселей. Это помогает следователям точно выделять ключевые вещественные доказательства даже в беспорядочной или сложной обстановке.

Представь место преступления, где в грязи или снегу видны несколько наборов следов или перекрывающиеся следы шин: instance-сегментация может различить и отдельно обвести каждый из них. Это упрощает анализ моделей перемещения, маршрутов транспортных средств или траекторий подозреваемых, не отвлекаясь на фоновые помехи.

Помимо анализа места происшествия, instance-сегментация также применяется к судебно-медицинским изображениям. В исследовании Цюрихского института судебной медицины ученые использовали этот метод для выявления различных типов ран. Они обучили модель компьютерного зрения на 1 753 судебно-медицинских изображениях, содержащих 4 666 ран.

Обученная модель смогла обнаружить и классифицировать семь типов травм, включая колотые ранения и ожоги. Она продемонстрировала, как Vision AI может помогать следователям быстро и точно анализировать характер травм, экономить время и повышать единообразие при оценке судебно-медицинских изображений.

Распознавание номерных знаков с помощью Vision AI#

Автоматическое распознавание номерных знаков (ANPR), или распознавание номерных знаков (LPR), — это приложение компьютерного зрения, предназначенное для автоматического обнаружения, считывания и извлечения номеров с изображений или видеозаписей. Обычно для этого используются модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, для обнаружения номерного знака в кадре.

После обнаружения номерного знака применяется оптическое распознавание символов (OCR) для извлечения буквенно-цифровых символов. Затем эту информацию можно сопоставить с базами данных, чтобы установить владельца автомобиля или отследить его прошлые перемещения. ANPR особенно полезно в расследованиях, связанных с исчезновением людей, угоном автомобилей, нарушениями правил дорожного движения или ДТП с последующим скрытием с места происшествия.

Например, в деле о пропавшем человеке правоохранительные органы могут ввести номерной знак в систему LPR. Если автомобиль появляется в поле зрения камеры наблюдения, система может автоматически отметить его местоположение, помогая сотрудникам быстро отреагировать. LPR также играет важную роль в делах об угнанных автомобилях и ДТП с последующим скрытием с места происшествия, обеспечивая быстрое и точное отслеживание через интегрированные сети наблюдения.

Рис. 5. Обнаружение номерных знаков с помощью Ultralytics YOLO11 (источник).

Плюсы и минусы использования AI в судебной экспертизе#

AI и компьютерное зрение дают несколько ключевых преимуществ, повышающих эффективность, доступность и надежность судебных расследований. Вот некоторые из основных преимуществ, которые стоит учитывать:

• Удаленный анализ: компьютерное зрение позволяет судебным экспертам просматривать места преступлений и доказательства, такие как изображения, видео и 3D-модели, из любой точки, не присутствуя на месте лично.
• Долгосрочные архивы: данные, обработанные системами компьютерного зрения, могут быть хорошо организованы и легко доступны для поиска. При необходимости к ним можно вернуться в будущем и повторно проанализировать старые дела с помощью улучшенных моделей.
• Единообразие: в отличие от людей, которые могут по-разному интерпретировать визуальную информацию в зависимости от своего опыта, модели компьютерного зрения каждый раз применяют одни и те же правила, обеспечивая более последовательный и единообразный анализ.

Несмотря на потенциал, компьютерное зрение в судебной экспертизе также связано с некоторыми сложностями, которые важно учитывать. Вот основные из них:

• Качество входных данных: модели компьютерного зрения сильно зависят от качества получаемых данных. Решения на основе компьютерного зрения могут пропустить или неправильно интерпретировать важные детали, если изображения размыты, плохо освещены или имеют низкое разрешение. Это можно компенсировать применением правильной стратегии аугментации данных.
• Сложности с невиденными ранее данными: модели компьютерного зрения могут испытывать трудности при столкновении с чем-то новым — например, необычными объектами или местами преступлений, отличающимися от данных, на которых они обучались. Это явление известно как «дрейф».
• Юридические сложности: использование компьютерного зрения в расследованиях может вызывать юридические вопросы, например о допустимости доказательств в суде, конфиденциальности данных и прозрачности решений системы.

Основные выводы#

Компьютерное зрение продолжает развиваться, но уже сейчас оно меняет работу судебной экспертизы. От обнаружения и выделения небольших фрагментов доказательств с помощью instance-сегментации до создания 3D-моделей мест преступлений и улучшения документов — оно поддерживает следователей на каждом этапе работы.

В будущем компьютерное зрение, вероятно, будет еще теснее взаимодействовать с AI и машинным обучением, чтобы быстрее выявлять закономерности и делать более точные прогнозы на основе данных прошлых дел. По мере развития технологий будут появляться новые и более эффективные способы раскрытия преступлений.

Присоединяйся к нашему сообществу и репозиторию на GitHub, чтобы узнать больше о компьютерном зрении. Изучи такие применения, как AI в производстве и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на страницах наших решений. Ознакомься с вариантами лицензирования и начни создавать решения на основе компьютерного зрения уже сегодня!