Ngày 4 tháng 7 năm 2025
Khám phá tác động của công nghệ thị giác máy tính lên khoa học pháp y trong việc xác định bằng chứng, phân tích cảnh quay và đẩy nhanh quá trình điều tra tội phạm.
Các cuộc điều tra phụ thuộc rất nhiều vào bằng chứng vật lý thu thập được tại hiện trường vụ án, và rất nhiều bằng chứng đó là trực quan. Theo truyền thống, việc thu thập các manh mối này là thủ công - chụp ảnh hiện trường, phác thảo bố cục, dán nhãn đồ vật và dựa vào con mắt được đào tạo của điều tra viên để phát hiện ra các chi tiết tinh tế.
Trong nhiều năm qua, các công cụ như camera nhiệt và máy quét dấu vân tay đã hỗ trợ công việc này và đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết tội phạm. Nhưng hiện nay, nhờ AI và thị giác máy tính, các cuộc điều tra đang trở nên tiên tiến hơn. Máy móc có thể hỗ trợ phân tích bằng chứng trực quan nhanh hơn, chính xác hơn và ở quy mô lớn hơn nhiều.
Đặc biệt, thị giác máy tính là một công nghệ có tác động mạnh mẽ cho phép máy móc nhìn thấy và hiểu hình ảnh và video. Các hệ thống này có thể xử lý và phân tích nhanh chóng lượng lớn dữ liệu trực quan, giúp các nhà điều tra giải quyết tội phạm nhanh hơn.
Những lợi thế của các công cụ điều tra dựa trên AI đã thúc đẩy thị trường toàn cầu về các công cụ pháp y kỹ thuật số dựa trên AI đạt giá trị 4,98 tỷ đô la vào năm 2025 và dự kiến sẽ đạt 17,7 tỷ đô la vào năm 2031.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách công nghệ thị giác máy tính có thể được sử dụng trong điều tra pháp y và cách nó có thể giúp xác định, phân tích và diễn giải bằng chứng trực quan.
Thị giác máy tính cho phép máy móc diễn giải thông tin trực quan từ thế giới thực và đưa ra quyết định dựa trên sự hiểu biết đó. Cụ thể, trong khoa học pháp y, AI có thể được sử dụng để phát hiện các yếu tố như vũ khí hoặc thương tích, theo dõi phương tiện và thậm chí tái tạo mô hình 3D của hiện trường vụ án với tốc độ và độ chính xác ấn tượng.
Trong khi các cuộc điều tra pháp y vẫn dựa vào quan sát thủ công và kiến thức chuyên môn, quá trình này có thể tốn thời gian và thường tập trung vào một trường hợp tại một thời điểm. Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 cung cấp phương pháp tiếp cận nhanh hơn, có khả năng mở rộng hơn. Các mô hình này có thể quét các cảnh, xác định các đối tượng chính và phân loại bằng chứng bằng các tác vụ Vision AI như phát hiện đối tượng và phân loại hình ảnh.
Ví dụ, thay vì xem xét thủ công hàng trăm giờ cảnh quay giám sát, mô hình thị giác máy tính có thể tự động quét các nguồn cấp dữ liệu video để phát hiện hoạt động đáng ngờ - như chuyển động bất thường, lang thang hoặc đồ vật bị bỏ lại. Nó có thể đánh dấu các khung thời gian và địa điểm cụ thể để các nhà điều tra xem xét, giảm đáng kể thời gian và công sức cần thiết để tìm bằng chứng có liên quan.
Tầm nhìn máy tính đang thay đổi cách các nhà điều tra thu thập và nghiên cứu bằng chứng trực quan. Sau đây là cái nhìn sâu hơn về cách nó được sử dụng trong công tác pháp y ngày nay.
Một trong những kỹ thuật thị giác máy tính phổ biến nhất được sử dụng trong giám sát là theo dõi đối tượng - theo dõi người, phương tiện hoặc vật phẩm trên các khung hình video. Thay vì được lập trình thủ công cho mọi tình huống, các hệ thống này học hỏi từ video trong thế giới thực và nhanh chóng nhận ra những gì "bình thường" trông như thế nào. Theo cách đó, chúng có thể tự động phát hiện ra hành vi bất thường, như ai đó lảng vảng ở khu vực yên tĩnh, phương tiện trong khu vực hạn chế hoặc túi xách không có người trông coi ở nơi công cộng.
Công nghệ này có thể hữu ích trong quá trình điều tra. Ví dụ, nếu một nhân chứng nói rằng họ nhìn thấy một chiếc xe bán tải màu đỏ tại một ngã tư giữa 11 giờ sáng và 1 giờ chiều, tầm nhìn máy tính có thể quét nhiều giờ cảnh quay CCTV, chọn ra mọi trường hợp có xe tải màu đỏ và giúp các điều tra viên không phải xem xét tất cả thủ công. Bằng cách tự động hóa những gì từng mất hàng giờ hoặc nhiều ngày, tầm nhìn máy tính giúp cả giám sát trực tiếp và xem xét bằng chứng nhanh hơn, thông minh hơn và hiệu quả hơn.
Sau các sự cố liên quan đến hỏa hoạn, thời gian là rất quan trọng và bằng chứng vật lý thường bị xâm phạm hoặc bị phá hủy. Công nghệ thị giác máy tính giúp lấp đầy khoảng trống này bằng cách phân tích nhiều nguồn dữ liệu trực quan khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh vệ tinh, cảnh quay từ máy bay không người lái, CCTV và quét nhiệt, để tái tạo lại chuỗi sự kiện.
Các công cụ này có thể phát hiện nguồn gốc của đám cháy, xác định các chất tăng tốc tiềm ẩn và theo dõi hoạt động của con người hoặc phương tiện gần hiện trường. Khi kết hợp với cơ sở dữ liệu tội phạm và báo cáo sự cố, hệ thống có thể phát hiện ra các mô hình, như địa điểm xảy ra hỏa hoạn lặp lại, hành vi nghi phạm hoặc hành vi đốt phá có phối hợp, trên các khu vực khác nhau.
Một ví dụ thực tế đến từ New South Wales, Úc, nơi cảnh sát đã sử dụng một nền tảng thị giác máy tính có tên là Insights trong quá trình điều tra các vụ cháy rừng năm 2019–2020. Nền tảng này đã phân tích cảnh quay CCTV, dữ liệu không gian địa lý và các dữ liệu đầu vào về môi trường như hướng gió và hồ sơ sét đánh. Nó cũng sử dụng nhận dạng vật thể để xác định các yếu tố trực quan có liên quan, chẳng hạn như phương tiện hoặc thiết bị, trong một lượng lớn cảnh quay giám sát.
Bằng cách chồng các thông tin chi tiết này với dữ liệu định vị địa lý và bản đồ trên điện thoại di động, các nhà điều tra có thể liên kết hoạt động của con người với các sự kiện hỏa hoạn cụ thể và trình bày trực quan dữ liệu này trong quá trình điều tra chính thức. Cách tiếp cận này đã đẩy nhanh quá trình điều tra.
Tái tạo 3D trong pháp y kết hợp các công nghệ như nhiếp ảnh, quét laser, LiDAR và thị giác máy tính để tạo ra các mô hình chi tiết, đúng với tỷ lệ thực của hiện trường vụ án. Các tái tạo này giúp các nhà điều tra hình dung vị trí của vật thể, các mẫu máu bắn tung tóe và quỹ đạo đạn với mức độ chính xác và tương tác mà ảnh 2D truyền thống không thể cung cấp. Công nghệ này tăng cường phân tích và thuyết trình tại tòa án bằng cách cho phép đi bộ ảo và đo lường chính xác.
Ngoài các cuộc điều tra tích cực, tái tạo 3D và thực tế ảo (VR) cũng đang tái hiện lại giáo dục pháp y. Trong môi trường học thuật, sinh viên có thể sử dụng tai nghe VR để khám phá các hiện trường vụ án mô phỏng, xác định bằng chứng và thực hành các kỹ thuật như quét dấu vân tay và phân tích vết máu bắn tung tóe. Phương pháp học tập nhập vai này xây dựng các kỹ năng điều tra cốt lõi trong một môi trường an toàn, có thể lặp lại.
Một vụ án 19 năm tuổi ở Kerala, Ấn Độ, gần đây đã được giải quyết với sự trợ giúp của công nghệ tăng cường hình ảnh do AI cung cấp . Các nhà điều tra đã xem lại những bức ảnh cũ từ thời điểm xảy ra tội ác và sử dụng sự kết hợp giữa xử lý hình ảnh và trí tuệ nhân tạo để làm rõ các đặc điểm khuôn mặt và tạo ra hình ảnh giống hệt nghi phạm. Một hình ảnh được tăng cường rất giống với một người trong ảnh cưới được chia sẻ trực tuyến, cuối cùng đã dẫn đến một bước đột phá trong vụ án.
Trường hợp này là một ví dụ điển hình về cách các công cụ pháp y hiện đại, đặc biệt là tích hợp AI với công nghệ tăng cường hình ảnh truyền thống, có thể giúp cơ quan thực thi pháp luật xem xét lại và giải quyết các cuộc điều tra đã tồn đọng từ lâu. Bằng cách tiết lộ các chi tiết bị che khuất hoặc xác định những cá nhân đã thay đổi đáng kể theo thời gian, các công nghệ này đang chứng tỏ là những tài sản mạnh mẽ trong lĩnh vực pháp y kỹ thuật số.
Phân đoạn trường hợp là một tác vụ thị giác máy tính có thể xác định các đối tượng riêng lẻ trong một hình ảnh và phác thảo từng đối tượng bằng mặt nạ chi tiết ở cấp độ pixel. Điều này giúp các nhà điều tra phân lập các bằng chứng quan trọng một cách chính xác, ngay cả trong môi trường lộn xộn hoặc phức tạp.
Giả sử có một hiện trường vụ án, nơi có nhiều dấu chân hoặc vết lốp xe chồng lên nhau có thể nhìn thấy trên đất hoặc tuyết - phân đoạn trường hợp có thể phân biệt và phác thảo từng dấu chân riêng biệt. Điều này giúp phân tích các mẫu chuyển động, đường đi của phương tiện hoặc quỹ đạo nghi ngờ dễ dàng hơn mà không bị nhiễu loạn bởi bối cảnh.
Ngoài phân tích cảnh, phân đoạn trường hợp cũng đang được áp dụng cho hình ảnh pháp y. Trong một nghiên cứu của Viện Y học Pháp y Zurich, các nhà nghiên cứu đã sử dụng kỹ thuật này để xác định các loại vết thương khác nhau. Họ đã đào tạo một mô hình thị giác trên 1.753 hình ảnh pháp y chứa 4.666 vết thương.
Mô hình được đào tạo có thể phát hiện và phân loại bảy loại thương tích, bao gồm vết đâm và vết bỏng. Nó cho thấy Vision AI có thể hỗ trợ các nhà điều tra như thế nào bằng cách phân tích nhanh chóng và chính xác các kiểu thương tích, tiết kiệm thời gian và cải thiện tính nhất quán trong đánh giá hình ảnh pháp y.
Nhận dạng biển số xe tự động (ANPR) hoặc Nhận dạng biển số xe (LPR) là một ứng dụng thị giác máy tính tập trung vào việc tự động phát hiện, đọc và trích xuất số biển số xe từ hình ảnh hoặc cảnh quay video. Điều này thường liên quan đến việc sử dụng các mô hình thị giác máy tính, chẳng hạn như YOLO11, để phát hiện đối tượng nhằm xác định vị trí biển số xe trong một khung hình.
Sau khi biển số được xác định, nhận dạng ký tự quang học (OCR) được áp dụng để trích xuất các ký tự chữ và số. Thông tin này sau đó có thể được tham chiếu chéo với cơ sở dữ liệu để xác định chủ sở hữu của xe hoặc theo dõi các chuyển động trước đây của xe. ANPR đặc biệt hữu ích trong các cuộc điều tra liên quan đến người mất tích, trộm xe, vi phạm giao thông hoặc các vụ tai nạn bỏ chạy.
Ví dụ, trong trường hợp người mất tích, cơ quan thực thi pháp luật có thể nhập biển số xe vào hệ thống LPR. Nếu xe xuất hiện trên camera giám sát, hệ thống có thể tự động đánh dấu vị trí của xe, giúp cảnh sát phản ứng nhanh chóng. LPR cũng đóng vai trò quan trọng trong các trường hợp như xe bị đánh cắp hoặc bỏ chạy bằng cách cung cấp khả năng theo dõi nhanh chóng, chính xác thông qua mạng lưới giám sát tích hợp.
AI và thị giác máy tính cung cấp một số lợi ích chính giúp tăng cường hiệu quả, khả năng tiếp cận và độ tin cậy của các cuộc điều tra pháp y. Sau đây là một số lợi ích chính cần cân nhắc:
Mặc dù có tiềm năng, thị giác máy tính trong pháp y cũng đi kèm với một số thách thức cần lưu ý. Sau đây là một số thách thức chính:
Thị giác máy tính vẫn đang phát triển, nhưng nó đã chuyển đổi cách thức hoạt động của khoa học pháp y. Từ việc phát hiện và phác thảo các bằng chứng nhỏ thông qua phân đoạn trường hợp đến xây dựng mô hình hiện trường vụ án 3D và cải thiện tài liệu, nó hỗ trợ các nhà điều tra ở mọi giai đoạn công việc của họ.
Trong tương lai, thị giác máy tính có thể sẽ hoạt động chặt chẽ hơn với AI và máy học để phát hiện các mẫu nhanh hơn và đưa ra dự đoán tốt hơn bằng cách sử dụng dữ liệu vụ án trong quá khứ. Khi công nghệ tiếp tục cải thiện, nó sẽ tiếp tục mang đến những cách mới và tốt hơn để giải quyết tội phạm.
Tham gia cộng đồng và kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về thị giác máy tính. Khám phá các ứng dụng như AI trong sản xuất và thị giác máy tính trong nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. Kiểm tra các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu xây dựng với thị giác máy tính ngay hôm nay!
.webp)