Изучите влияние компьютерного зрения на криминалистику в идентификации доказательств, анализе видеоматериалов и ускорении уголовных расследований.
Настраивайтесь на YOLO Vision 2025!
25 сентября 2025 г.
10:00 — 18:00 BST
Гибридное мероприятие
Изучите влияние компьютерного зрения на криминалистику в идентификации доказательств, анализе видеоматериалов и ускорении уголовных расследований.
Расследования в значительной степени зависят от вещественных доказательств, собранных на местах преступлений, и большая часть этих доказательств является визуальной. Традиционно сбор этих улик осуществлялся вручную — фотографирование места происшествия, составление эскизов, маркировка объектов и опора на натренированный глаз следователя для выявления мельчайших деталей.
На протяжении многих лет такие инструменты, как тепловизионные камеры и сканеры отпечатков пальцев, поддерживали эту работу и играли ключевую роль в раскрытии преступлений. Но теперь, благодаря искусственному интеллекту и компьютерному зрению, расследования становятся более продвинутыми. Машины могут помогать в анализе визуальных доказательств быстрее, точнее и в гораздо большем масштабе.
В частности, компьютерное зрение — это эффективная технология, которая позволяет машинам видеть и понимать изображения и видео. Эти системы могут быстро обрабатывать и анализировать большие объемы визуальных данных, помогая следователям быстрее раскрывать преступления.
Преимущества инструментов на основе ИИ в расследованиях привели к тому, что мировой рынок инструментов цифровой криминалистики на основе ИИ оценивается в 4,98 миллиарда долларов США в 2025 году и, как ожидается, достигнет 17,7 миллиарда долларов США к 2031 году.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение может использоваться в судебно-медицинских расследованиях и как оно может помочь в идентификации, анализе и интерпретации визуальных доказательств.
Компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию из реального мира и принимать решения на основе этого понимания. В частности, в судебной экспертизе ИИ можно использовать для обнаружения таких элементов, как оружие или травмы, отслеживания транспортных средств и даже для реконструкции 3D-моделей мест преступлений с впечатляющей скоростью и точностью.
В то время как судебно-медицинские расследования по-прежнему полагаются на ручное наблюдение и знания экспертов, этот процесс может занимать много времени и обычно сосредоточен на одном случае за раз. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, предлагают более быстрый и масштабируемый подход. Эти модели могут сканировать сцены, идентифицировать ключевые объекты и классифицировать доказательства, используя задачи Vision AI, такие как обнаружение объектов и классификация изображений.
Например, вместо ручного просмотра сотен часов отснятого материала видеонаблюдения модель компьютерного зрения может автоматически сканировать видеопотоки для обнаружения подозрительной активности — такой как необычные движения, праздношатание или оставленные предметы. Она может отмечать конкретные временные рамки и местоположения для проверки следователями, что значительно сокращает время и усилия, необходимые для поиска соответствующих доказательств.
Компьютерное зрение меняет способы сбора и изучения визуальных доказательств следователями. Вот более пристальный взгляд на то, как оно используется в судебно-медицинской экспертизе сегодня.
Одним из наиболее распространенных методов компьютерного зрения, используемых в системах наблюдения, является отслеживание объектов — отслеживание людей, транспортных средств или предметов в видеокадрах. Вместо того чтобы программироваться вручную для каждой ситуации, эти системы учатся на реальном видео и быстро усваивают, как выглядит “норма”. Таким образом, они могут автоматически выявлять необычное поведение, например, человека, слоняющегося в тихом месте, транспортное средство в запретной зоне или бесхозную 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 часы видеозаписей с камер видеонаблюдения, выбрать каждый случай появления красного грузовика и избавить следователей от необходимости просматривать все это вручную. Автоматизируя то, что раньше занимало часы или дни, компьютерное зрение делает как оперативный мониторинг, так и просмотр доказательств более быстрыми, интеллектуальными и эффективными.
После инцидентов, связанных с пожаром, время имеет решающее значение, и физические доказательства часто бывают скомпрометированы или уничтожены. Технологии компьютерного зрения помогают восполнить этот пробел, анализируя различные источники визуальных данных, такие как спутниковые снимки, кадры с дронов, видеонаблюдение и тепловые сканы, чтобы восстановить последовательность событий.
Эти инструменты могут обнаруживать источник пожара, выявлять потенциальные ускорители и отслеживать деятельность людей или транспортных средств вблизи места происшествия. В сочетании с криминальными базами данных и отчетами об инцидентах система может выявлять закономерности, такие как повторяющиеся места пожаров, подозрительное поведение или скоординированные поджоги, в разных регионах.
Реальный пример: в Новом Южном Уэльсе, Австралия, полиция использовала платформу компьютерного зрения под названием Insights при расследовании лесных пожаров 2019–2020 годов. Платформа анализировала записи с камер видеонаблюдения, геопространственные данные и данные об окружающей среде, такие как направление ветра и записи об ударах молний. Она также использовала распознавание объектов для идентификации соответствующих визуальных элементов, таких как транспортные средства или оборудование, в огромном количестве отснятого материала.
Сопоставляя эти данные с данными геолокации мобильных телефонов и картами, следователи могли связать деятельность человека с конкретными пожарами и визуально представить эти данные во время официальных расследований. Этот подход ускорил процесс расследования.
3D-реконструкция в криминалистике сочетает в себе такие технологии, как фотография, лазерное сканирование, LiDAR и компьютерное зрение, для создания детальных, выполненных в истинном масштабе моделей мест преступлений. Эти реконструкции помогают следователям визуализировать размещение объектов, картины разбрызгивания крови и траектории пуль с уровнем точности и интерактивности, которые не могут обеспечить традиционные 2D-фотографии. Эта технология улучшает анализ и презентации в зале суда, позволяя проводить виртуальные обходы и точные измерения.
Помимо активных расследований, 3D-реконструкция и виртуальная реальность (VR) также меняют представление о криминалистическом образовании. В академической среде студенты могут использовать VR-гарнитуры для изучения смоделированных мест преступлений, идентификации улик и отработки таких методов, как сканирование отпечатков пальцев и анализ брызг крови. Этот иммерсивный подход к обучению формирует основные навыки расследования в безопасной, воспроизводимой среде.
19-летнее дело в Керале, Индия, было недавно раскрыто с помощью улучшения изображений на основе ИИ. Следователи пересмотрели старые фотографии со времени преступления и использовали комбинацию обработки изображений и искусственного интеллекта, чтобы прояснить черты лица и сгенерировать обновленные изображения подозреваемых. Одно улучшенное изображение очень напоминало человека, замеченного на свадебной фотографии, опубликованной в Интернете, что в конечном итоге привело к прорыву в деле.
Этот случай является хорошим примером того, как современные криминалистические инструменты, особенно интеграция ИИ с традиционным улучшением изображений, могут помочь правоохранительным органам пересмотреть и раскрыть давно нераскрытые дела. Выявляя скрытые детали или идентифицируя людей, которые значительно изменились с течением времени, эти технологии оказываются мощным активом в области цифровой криминалистики.
Сегментация экземпляров — это задача компьютерного зрения, которая позволяет идентифицировать отдельные объекты на изображении и выделять каждый из них с помощью детальной маски на уровне пикселей. Это помогает исследователям точно изолировать ключевые улики даже в сложных или запутанных условиях.
Предположим, есть место преступления, где в грязи или снегу видны многочисленные наборы следов или перекрывающиеся следы шин — сегментация экземпляров может различать и выделять каждый из них по отдельности. Это упрощает анализ схем движения, траекторий транспортных средств или траекторий подозреваемых, не отвлекаясь на фоновый шум.
Помимо анализа сцен, сегментация экземпляров также применяется к судебно-медицинским изображениям. В исследовании, проведенном Цюрихским институтом судебной медицины, исследователи использовали этот метод для идентификации различных типов ран. Они обучили модель машинного зрения на 1753 судебно-медицинских изображениях, содержащих 4666 ран.
Обученная модель смогла обнаружить и классифицировать семь типов повреждений, включая колотые раны и ожоги. Это продемонстрировало, как Vision AI может помочь следователям, быстро и точно анализируя характер повреждений, экономя время и повышая согласованность судебно-медицинской экспертизы изображений.
Автоматическое распознавание номерных знаков (ANPR), или распознавание номерных знаков (LPR), - это приложение компьютерного зрения, ориентированное на автоматическое обнаружение, считывание и извлечение номеров номерных знаков из изображений или видеоматериалов. Обычно это включает в себя использование моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11, для обнаружения объектов, чтобы определить местоположение номерного знака в кадре.
После идентификации номерного знака применяется оптическое распознавание символов (OCR) для извлечения буквенно-цифровых символов. Затем эта информация может быть сопоставлена с базами данных для идентификации владельца транспортного средства или отслеживания его прошлых перемещений. ANPR особенно полезен при расследованиях, связанных с пропавшими без вести, угоном транспортных средств, нарушениями правил дорожного движения или дорожно-транспортными происшествиями.
Например, в случае пропажи человека правоохранительные органы могут ввести номерной знак в систему LPR. Если транспортное средство появляется на камере наблюдения, система может автоматически отметить его местоположение, помогая офицерам быстро реагировать. LPR также играет ключевую роль в таких случаях, как угнанные автомобили или наезды, обеспечивая быстрое и точное отслеживание через интегрированные сети наблюдения.
Искусственный интеллект и компьютерное зрение предлагают несколько ключевых преимуществ, которые повышают эффективность, доступность и надежность судебно-медицинских расследований. Вот некоторые из основных преимуществ, которые следует учитывать:
Несмотря на свой потенциал, компьютерное зрение в криминалистике также сопряжено с рядом проблем, о которых следует помнить. Вот некоторые из основных:
Компьютерное зрение все еще развивается, но оно уже преобразует методы работы судебной медицины. От обнаружения и выделения небольших вещественных доказательств с помощью сегментации экземпляров до построения трехмерных моделей места преступления и улучшения документов, оно поддерживает следователей на каждом этапе их работы.
В будущем компьютерное зрение, вероятно, будет работать еще более тесно с ИИ и машинным обучением, чтобы быстрее выявлять закономерности и делать более точные прогнозы, используя данные прошлых дел. По мере того, как технологии продолжают совершенствоваться, они будут приносить новые и лучшие способы раскрытия преступлений.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и репозиторию GitHub, чтобы узнать больше о компьютерном зрении. Изучите такие приложения, как искусственный интеллект в производстве и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на страницах с нашими решениями. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните создавать решения на основе компьютерного зрения уже сегодня!
