4 Temmuz 2025
Kanıtların belirlenmesi, görüntülerin analiz edilmesi ve cezai soruşturmaların hızlandırılmasında bilgisayarla görmenin adli bilimler üzerindeki etkisini keşfedin.
Soruşturmalar büyük ölçüde olay yerlerinde toplanan fiziksel kanıtlara dayanır ve bu kanıtların çoğu görseldir. Geleneksel olarak, bu ipuçlarını toplamak manueldir - olay yerinin fotoğrafını çekmek, planları çizmek, nesneleri etiketlemek ve ince ayrıntıları tespit etmek için araştırmacının eğitimli gözüne güvenmek.
Yıllar boyunca, termal kameralar ve parmak izi tarayıcıları gibi araçlar bu çalışmayı destekledi ve suçların çözülmesinde önemli bir rol oynadı. Ancak şimdi, yapay zeka ve bilgisayar görüşü sayesinde soruşturmalar daha gelişmiş hale geliyor. Makineler görsel kanıtların daha hızlı, daha doğru ve çok daha büyük ölçekte analiz edilmesine yardımcı olabiliyor.
Özellikle bilgisayarla görme, makinelerin görüntüleri ve videoları görmesini ve anlamasını sağlayan etkili bir teknolojidir. Bu sistemler büyük miktarda görsel veriyi hızlı bir şekilde işleyip analiz ederek araştırmacıların suçları daha hızlı çözmesine yardımcı olabilir.
Yapay zeka odaklı araçların soruşturmalarda sağladığı avantajlar, yapay zeka odaklı dijital adli tıp araçlarına yönelik küresel pazarın 2025 yılında 4,98 milyar dolar değerinde olmasını sağlamıştır ve 2031 yılına kadar 17,7 milyar dolara ulaşması beklenmektedir.
Bu makalede, bilgisayarla görmenin adli soruşturmalarda nasıl kullanılabileceğini ve görsel kanıtların tanımlanmasına, analiz edilmesine ve yorumlanmasına nasıl yardımcı olabileceğini inceleyeceğiz.
Bilgisayarla görme, makinelerin gerçek dünyadan görsel bilgileri yorumlamasını ve bu anlayışa dayalı kararlar almasını sağlar. Özellikle adli bilimlerde yapay zeka, silah veya yaralanma gibi unsurları tespit etmek, araçları izlemek ve hatta suç mahallerinin 3D modellerini etkileyici bir hız ve doğrulukla yeniden oluşturmak için kullanılabilir.
Adli soruşturmalar hala manuel gözlem ve uzman bilgisine dayanıyor olsa da, bu süreç zaman alıcı olabilir ve genellikle her seferinde tek bir vakaya odaklanır. Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri daha hızlı, daha ölçeklenebilir bir yaklaşım sunar. Bu modeller sahneleri tarayabilir, önemli nesneleri tanımlayabilir ve nesne algılama ve görüntü sınıflandırma gibi Vision AI görevlerini kullanarak kanıtları sınıflandırabilir.
Örneğin, yüzlerce saatlik güvenlik kamerası görüntülerini manuel olarak incelemek yerine, bir bilgisayarla görme modeli, olağandışı hareketler, aylaklık veya geride bırakılan nesneler gibi şüpheli etkinlikleri tespit etmek için video akışlarını otomatik olarak tarayabilir. Müfettişlerin incelemesi için belirli zaman dilimlerini ve konumları işaretleyerek ilgili kanıtları bulmak için gereken süreyi ve çabayı önemli ölçüde azaltabilir.
Bilgisayar görüşü, araştırmacıların görsel kanıt toplama ve inceleme yöntemlerini değiştiriyor. İşte bugün adli tıp çalışmalarında nasıl kullanıldığına daha yakından bir bakış.
Gözetimde kullanılan en yaygın bilgisayarla görme tekniklerinden biri nesne takibidir - insanları, araçları veya nesneleri video kareleri boyunca takip etmek. Her durum için manuel olarak programlanmak yerine, bu sistemler gerçek dünya videolarından öğrenir ve "normal "in neye benzediğini hızlı bir şekilde algılar. Bu şekilde, sessiz bir alanda dolaşan biri, kısıtlı bir bölgede bir araç veya kamusal bir alanda sahipsiz bir çanta gibi olağandışı davranışları otomatik olarak tespit edebilirler.
Bu teknoloji soruşturmalar sırasında faydalı olabilir. Örneğin, bir tanık sabah 11 ile öğlen 1 arasında bir kavşakta kırmızı bir kamyonet gördüğünü söylerse, bilgisayarlı görü saatlerce süren CCTV görüntülerini tarayabilir, kırmızı bir kamyonetin her örneğini seçebilir ve araştırmacıları hepsini manuel olarak incelemekten kurtarabilir. Bilgisayarlı görü, eskiden saatler veya günler süren işlemleri otomatikleştirerek hem canlı izlemeyi hem de kanıt incelemesini daha hızlı, daha akıllı ve daha etkili hale getirir.
Yangınla ilgili olayların ardından zaman kritik önem taşır ve fiziksel kanıtlar genellikle tehlikeye girer veya yok olur. Bilgisayarlı görü teknolojileri, olayların sırasını yeniden oluşturmak için uydu görüntüleri, drone görüntüleri, CCTV ve termal taramalar gibi çeşitli görsel veri kaynaklarını analiz ederek bu boşluğu doldurmaya yardımcı olur.
Bu araçlar bir yangının kaynağını tespit edebilir, potansiyel hızlandırıcıları belirleyebilir ve olay yeri yakınındaki insan veya araç faaliyetlerini izleyebilir. Kriminal veri tabanları ve olay raporları ile birleştirildiğinde, sistem farklı bölgelerde tekrarlanan yangın yerleri, şüpheli davranışlar veya koordineli kundaklama gibi kalıpları ortaya çıkarabilir.
Gerçek dünyadan bir örnek, polisin 2019-2020 orman yangınlarıyla ilgili soruşturmalar sırasında Insights adlı bir bilgisayarla görme platformunu kullandığı Avustralya'nın Yeni Güney Galler eyaletinden geliyor. Platform CCTV görüntülerini, coğrafi verileri ve rüzgar yönü ve yıldırım düşme kayıtları gibi çevresel girdileri analiz etti. Ayrıca, büyük miktarlardaki güvenlik kamerası görüntülerinde araç veya ekipman gibi ilgili görsel unsurları tanımlamak için nesne tanıma özelliğini kullandı.
Müfettişler bu bilgileri cep telefonu coğrafi konum verileri ve haritalarıyla birleştirerek insan faaliyetlerini belirli yangın olaylarıyla ilişkilendirebilir ve resmi soruşturma sırasında bu verileri görsel olarak sunabilir. Bu yaklaşım soruşturma sürecini hızlandırmıştır.
Adli tıpta 3D rekonstrüksiyon; fotoğraf, lazer tarama, LiDAR ve bilgisayar görüşü gibi teknolojileri bir araya getirerek suç mahallerinin ayrıntılı, gerçek ölçekli modellerini oluşturur. Bu rekonstrüksiyonlar, araştırmacıların nesne yerleşimini, kan sıçrama modellerini ve mermi yörüngelerini geleneksel 2D fotoğrafların sağlayamayacağı bir doğruluk ve etkileşim düzeyi ile görselleştirmelerine yardımcı olur. Bu teknoloji, sanal gezintiler ve hassas ölçümler sağlayarak analizleri ve mahkeme salonu sunumlarını geliştirir.
Aktif soruşturmaların ötesinde, 3D rekonstrüksiyon ve sanal gerçeklik (VR) adli tıp eğitimini de yeniden tasarlıyor. Akademik ortamlarda, öğrenciler simüle edilmiş suç mahallerini keşfetmek, kanıtları tanımlamak ve parmak izi taraması ve kan sıçrama analizi gibi teknikleri uygulamak için VR kulaklıklarını kullanabilirler. Bu sürükleyici öğrenme yaklaşımı, güvenli ve tekrarlanabilir bir ortamda temel soruşturma becerilerini geliştirir.
Hindistan'ın Kerala eyaletinde 19 yıl önce meydana gelen bir vaka, yakın zamanda yapay zeka destekli görüntü iyileştirme yardımıyla çözüldü. Müfettişler suçun işlendiği zamandan kalma eski fotoğrafları tekrar ziyaret ederek yüz hatlarını netleştirmek ve şüphelilerin güncellenmiş benzerliklerini oluşturmak için görüntü işleme ve yapay zeka kombinasyonunu kullandılar. Geliştirilmiş bir görüntü, internette paylaşılan bir düğün fotoğrafında görülen bir kişiye çok benziyordu ve bu da sonuçta davada bir atılım yapılmasını sağladı.
Bu vaka, modern adli tıp araçlarının, özellikle de yapay zekanın geleneksel görüntü iyileştirme ile entegrasyonunun, kolluk kuvvetlerinin uzun süredir devam eden soruşturmaları yeniden gözden geçirmesine ve çözmesine nasıl yardımcı olabileceğine iyi bir örnektir. Bu teknolojiler, gizlenmiş ayrıntıları ortaya çıkararak veya zaman içinde önemli ölçüde değişmiş bireyleri belirleyerek, dijital adli tıp alanında güçlü varlıklar olduklarını kanıtlamaktadır.
Örnek segmentasyonu, bir görüntüdeki nesneleri tek tek tanımlayabilen ve her birini ayrıntılı, piksel düzeyinde bir maskeyle özetleyebilen bir bilgisayarla görme görevidir. Bu, araştırmacıların dağınık veya karmaşık ortamlarda bile önemli kanıt parçalarını hassas bir şekilde izole etmelerine yardımcı olur.
Diyelim ki toprakta veya karda birden fazla ayak izinin veya üst üste binen lastik izlerinin görüldüğü bir suç mahalli var - örnek segmentasyonu her birini ayrı ayrı ayırt edebilir ve ana hatlarını belirleyebilir. Bu, hareket modellerini, araç yollarını veya şüpheli yörüngelerini arka plan karmaşasından kaynaklanan dikkat dağıtıcı unsurlar olmadan analiz etmeyi kolaylaştırır.
Sahne analizinin ötesinde, örnek segmentasyonu adli görüntülere de uygulanmaktadır. Zürih Adli Tıp Enstitüsü tarafından yapılan bir çalışmada, araştırmacılar bu tekniği farklı yara türlerini tanımlamak için kullandılar. Bir görüntü modelini 4.666 yara içeren 1.753 adli görüntü üzerinde eğittiler.
Eğitilen model, bıçak yaraları ve yanıklar da dahil olmak üzere yedi tür yaralanmayı tespit edip sınıflandırabildi. Vision AI'ın yaralanma modellerini hızlı ve doğru bir şekilde analiz ederek, zamandan tasarruf ederek ve adli görüntü değerlendirmelerinde tutarlılığı artırarak araştırmacıları nasıl destekleyebileceğini gösterdi.
Otomatik Plaka Tan ıma (ANPR) veya Plaka Tanıma (LPR), görüntülerden veya video kayıtlarından plaka numaralarını otomatik olarak tespit etmeye, okumaya ve çıkarmaya odaklanan bir bilgisayarla görme uygulamasıdır. Bu, tipik olarak, bir çerçeve içindeki plakayı bulmak için nesne algılama için YOLO11 gibi bilgisayarla görme modellerinin kullanılmasını içerir.
Plaka tanımlandıktan sonra, alfanümerik karakterleri çıkarmak için optik karakter tanıma (OCR) uygulanır. Bu bilgiler daha sonra aracın sahibini belirlemek veya geçmiş hareketlerini izlemek için veri tabanlarıyla çapraz referanslanabilir. ANPR özellikle kayıp kişiler, araç hırsızlığı, trafik ihlalleri veya vur-kaç olaylarını içeren soruşturmalarda faydalıdır.
Örneğin, bir kayıp vakasında, kolluk kuvvetleri plaka numarasını bir LPR sistemine girebilir. Araç bir güvenlik kamerasında görünürse, sistem otomatik olarak yerini işaretleyerek memurların hızlı bir şekilde müdahale etmesine yardımcı olabilir. LPR ayrıca entegre gözetim ağları aracılığıyla hızlı ve doğru takip sağlayarak çalıntı araçlar veya vur-kaç gibi vakalarda da önemli bir rol oynar.
Yapay zeka ve bilgisayarla görme, adli soruşturmaların verimliliğini, erişilebilirliğini ve güvenilirliğini artıran çeşitli önemli avantajlar sunar. İşte dikkate alınması gereken bazı önemli avantajlar:
Potansiyeline rağmen, adli tıpta bilgisayarlı görü, akılda tutulması gereken bazı zorlukları da beraberinde getirir. İşte bunlardan başlıcaları:
Bilgisayarlı görü hala gelişiyor, ancak adli bilimin işleyişini şimdiden dönüştürüyor. Örnek segmentasyonu yoluyla küçük kanıt parçalarını tespit etmek ve ana hatlarını belirlemekten 3D olay yeri modelleri oluşturmaya ve belgeleri geliştirmeye kadar, araştırmacıları çalışmalarının her aşamasında destekliyor.
Gelecekte, bilgisayarla görme, örüntüleri daha hızlı tespit etmek ve geçmiş vaka verilerini kullanarak daha iyi tahminler yapmak için muhtemelen yapay zeka ve makine öğrenimi ile daha da yakın çalışacaktır. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, suçları çözmek için yeni ve daha iyi yollar getirmeye devam edecektir.
Bilgisayarla görme hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza ve GitHub depomuza katılın. Çözüm sayfalarımızda üretimde yapay zeka ve tarımda bilgisayarla görme gibi uygulamaları keşfedin. Lisanslama seçenek lerimize göz atın ve bilgisayarlı görü ile geliştirmeye bugün başlayın!
.webp)