Компьютерное зрение для криминалистики: Обнаружение скрытых улик

Расследования в значительной степени зависят от вещественных доказательств, собранных на месте преступления, и многие из этих доказательств являются визуальными. Традиционно сбор этих улик осуществлялся вручную: фотографирование места происшествия, зарисовка макетов, маркировка объектов и полагание на натренированный глаз следователя, который может заметить тонкие детали.

На протяжении многих лет такие инструменты, как тепловизоры и сканеры отпечатков пальцев, помогали в этой работе и играли ключевую роль в раскрытии преступлений. Но теперь, благодаря искусственному интеллекту и компьютерному зрению, расследования становятся все более совершенными. Машины могут помочь в анализе визуальных улик быстрее, точнее и в гораздо больших масштабах.

В частности, компьютерное зрение - это эффективная технология, позволяющая 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, управляемых искусственным интеллектом, в расследованиях привели к тому, что мировой рынок инструментов цифровой криминалистики, управляемых искусственным интеллектом, оценивается в 4,98 млрд долларов в 2025 году и, как ожидается, достигнет 17,7 млрд долларов к 2031 году. 

‍

В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение может быть использовано в судебной экспертизе и как оно может помочь в идентификации, анализе и интерпретации визуальных доказательств.

Роль искусственного интеллекта и компьютерного зрения в криминалистике

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

Хотя судебные расследования все еще опираются на ручное наблюдение и знания экспертов, этот процесс может занимать много времени и, как правило, сосредоточен на одном деле 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 улики, используя задачи Vision AI, такие как обнаружение объектов и классификация изображений.

Например, вместо того чтобы вручную просматривать сотни часов записей с камер наблюдения, модель компьютерного зрения может автоматически сканировать видеопоток, чтобы обнаружить подозрительную активность - например, необычные движения, безделье или оставленные предметы. Она может отметить конкретные временные интервалы и места, которые следователи должны просмотреть, что значительно сокращает время и усилия, необходимые для поиска соответствующих улик.

Применение искусственного интеллекта в криминалистике 

Компьютерное зрение меняет способы сбора и изучения визуальных улик. Вот более подробный обзор того, как оно используется в криминалистике сегодня.

Анализ видеозаписей с камер наблюдения с помощью компьютерного зрения

Одним из наиболее распространенных методов компьютерного зрения, используемых в видеонаблюдении, является отслеживание объектов - слежение за людьми, транспортными средствами или предметами на протяжении всего видеокадра. Вместо того чтобы вручную программировать системы для каждой ситуации, они учатся на реальном видео и быстро определяют, как выглядит "нормальный" объект. Таким образом, они могут автоматически выявлять необычное поведение, например, бездельников в тихом месте, автомобили в запретной зоне или сумки без присмотра в общественных местах.

Эта технология может быть полезна при расследовании. Например, если свидетель говорит, что видел красный пикап на перекрестке между 11 и 13 часами, компьютерное зрение может просканировать многочасовые записи камер видеонаблюдения, выделить каждый случай красного грузовика и избавить следователей от необходимости просматривать все вручную. Автоматизируя то, на что раньше уходили часы или дни, компьютерное зрение делает мониторинг в реальном времени и проверку доказательств быстрее, умнее и эффективнее.

‍

Использование искусственного интеллекта при расследовании пожаров в кустах

При ликвидации последствий пожаров время имеет решающее значение, а вещественные доказательства часто оказываются под угрозой или уничтожаются. Технологии компьютерного зрения помогают восполнить этот пробел, анализируя различные источники визуальных данных, такие как спутниковые снимки, записи с беспилотников, камеры видеонаблюдения и тепловые сканы, чтобы восстановить последовательность событий.

Эти инструменты позволяют обнаружить очаг возгорания, выявить потенциальные катализаторы и отследить действия людей или транспортных средств вблизи места происшествия. В сочетании с криминальными базами данных и отчетами о происшествиях система может выявить закономерности, такие как повторяющиеся места пожаров, поведение подозреваемых или скоординированные поджоги в разных регионах.

Реальный пример - австралийский штат Новый Южный Уэльс, где полиция использовала платформу компьютерного зрения Insights при расследовании пожаров в кустах в 2019-2020 годах. Платформа анализировала записи камер видеонаблюдения, геопространственные данные и данные об окружающей среде, такие как направление ветра и записи ударов молнии. Она также использовала распознавание объектов для определения соответствующих визуальных элементов, таких как транспортные средства или оборудование, в огромном количестве записей с камер видеонаблюдения.

Наложив эти данные на геолокационные данные мобильных телефонов и карты, следователи смогли связать деятельность людей с конкретными пожарами и наглядно представить эти данные в ходе официального расследования. Такой подход ускорил процесс расследования.

‍

Реконструкция места преступления с помощью компьютерного зрения

3D-реконструкция в криминалистике объединяет такие технологии, как фотография, лазерное сканирование, LiDAR и компьютерное зрение, для создания детальных, достоверных моделей мест преступлений. Такие реконструкции помогают следователям визуализировать расположение объектов, рисунки брызг крови и траектории полета пуль с такой точностью и интерактивностью, которую не могут обеспечить традиционные 2D-фотографии. Эта технология повышает эффективность анализа и презентаций в суде, позволяя проводить виртуальные осмотры и точные измерения.

Помимо активных расследований, 3D-реконструкция и виртуальная реальность (VR) также меняют представление о судебно-медицинском образовании. В учебных заведениях студенты могут использовать гарнитуры виртуальной реальности для исследования смоделированных мест преступлений, идентификации улик и отработки таких методов, как сканирование отпечатков пальцев и анализ брызг крови. Такой подход к обучению с погружением формирует основные следственные навыки в безопасной, повторяемой среде.

‍

Улучшение изображений с помощью искусственного интеллекта

Дело 19-летней давности в штате Керала, Индия, недавно было раскрыто с помощью улучшения изображений с помощью искусственного интеллекта. Следователи обратились к старым фотографиям, сделанным во время преступления, и использовали комбинацию обработки изображений и искусственного интеллекта, чтобы уточнить черты лица и создать обновленное сходство с подозреваемыми. Одно из улучшенных изображений очень напоминало человека на свадебной фотографии, выложенной в Интернете, что в конечном итоге привело к прорыву в деле.

Это дело - хороший пример того, как современные инструменты криминалистики, в частности интеграция искусственного интеллекта с традиционным улучшением изображений, могут помочь правоохранительным органам пересмотреть и разрешить давно начатые расследования. Выявляя скрытые детали или идентифицируя людей, которые значительно изменились с течением времени, эти технологии оказываются мощным инструментом в области цифровой криминалистики.

Использование сегментации экземпляров для извлечения доказательств

Сегментация объектов - это задача компьютерного зрения, которая позволяет выявить отдельные объекты на изображении и обрисовать каждый из них с помощью подробной маски на уровне пикселей. Это помогает следователям с точностью выделять ключевые фрагменты улик даже в грязной или сложной обстановке.

Допустим, на месте преступления в грязи или на снегу видны несколько наборов отпечатков ног или перекрывающихся следов шин - сегментация экземпляров позволяет выделить и очертить каждый из них отдельно. Это облегчает анализ моделей движения, траекторий движения транспортных средств или траекторий движения подозреваемых, не отвлекаясь на фоновые помехи.

Помимо анализа сцен, сегментация экземпляров применяется и в судебно-медицинской экспертизе. В исследовании, проведенном Цюрихским институтом судебной медицины, ученые использовали эту технику для определения различных типов ран. Они обучили модель зрения на 1 753 судебно-медицинских изображениях, содержащих 4 666 ран. 

Обученная модель смогла обнаружить и классифицировать семь типов повреждений, включая колотые раны и ожоги. Это продемонстрировало, как искусственный интеллект Vision AI может помочь следователям, быстро и точно анализируя модели повреждений, экономя время и повышая согласованность при оценке судебно-медицинских изображений.

Автоматическое 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 номерных знаков из изображений или видеозаписей. Обычно для этого используются модели компьютерного зрения, такие 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. Эта информация затем может быть сопоставлена с базами данных для установления владельца автомобиля или отслеживания его перемещения в прошлом. ANPR особенно полезен в расследованиях, связанных с пропажей людей, угоном автомобилей, нарушением правил дорожного движения или наездами.

Например, в случае пропажи человека правоохранительные органы могут ввести номер автомобиля в систему LPR. Если автомобиль попадает в поле зрения камеры наблюдения, система автоматически отмечает его местоположение, помогая полицейским быстро отреагировать. LPR также играет ключевую роль в таких делах, как угон автомобилей или наезд на пешехода, обеспечивая быстрое и точное отслеживание с помощью интегрированных сетей наблюдения.

‍

Плюсы и минусы использования искусственного интеллекта в криминалистике

ИИ и компьютерное зрение дают несколько ключевых преимуществ, которые повышают эффективность, доступность и надежность судебно-медицинских экспертиз. Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые следует рассмотреть:

• Удаленный анализ: Компьютерное зрение позволяет судебным следователям просматривать места преступлений и улики, такие как изображения, видео и 3D-модели, из любого места, не присутствуя лично.
  ‍
• Долгосрочные архивы: Данные, обработанные системами технического зрения, могут быть хорошо организованы и легко доступны для поиска. При необходимости в будущем их можно пересмотреть и повторно проанализировать, используя усовершенствованные модели на старых случаях.
  ‍
• Последовательность: В отличие от человека, который может по-разному интерпретировать визуальную информацию в зависимости от своего опыта, компьютерные модели зрения каждый раз применяют одни и те же правила, что приводит к более последовательному и единообразному анализу.

Несмотря на свой потенциал, компьютерное зрение в криминалистике также сопряжено с рядом проблем, о которых следует помнить. Вот некоторые из них:

• Качество входных данных: Модели зрения в значительной степени зависят от качества получаемых данных. Решения для компьютерного зрения могут упустить или неправильно интерпретировать важные детали, если изображения размыты, плохо освещены или имеют низкое разрешение. Эту проблему можно решить, применив правильную стратегию дополнения данных.
  ‍
• Трудности при работе с невидимыми данными: Модели компьютерного зрения могут испытывать трудности, когда сталкиваются с чем-то новым - например, с необычными объектами или местами преступлений, которые отличаются от данных, на которых они обучались. Это известно как "дрейф".
  ‍
• Юридические проблемы: Использование компьютерного зрения в расследованиях может вызвать юридические вопросы: допустимы ли доказательства в суде, насколько конфиденциальны данные и насколько прозрачны решения системы.

Основные выводы

Компьютерное зрение все еще развивается, но оно уже меняет методы работы криминалистов. От обнаружения и выделения небольших фрагментов улик с помощью сегментации экземпляров до построения 3D-моделей мест преступлений и улучшения документов - компьютерное зрение помогает следователям на всех этапах их работы.

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

Присоединяйтесь к нашему сообществу и репозиторию GitHub, чтобы узнать больше о компьютерном зрении. Изучите такие области применения, как искусственный интеллект в производстве и компьютерное зрение в сельском хозяйстве, на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните строить с помощью компьютерного зрения уже сегодня!