Ngày 4 tháng 7 năm 2025
Khám phá tác động của thị giác máy tính đối với khoa học pháp y trong việc xác định bằng chứng, phân tích cảnh quay và đẩy nhanh các cuộc điều tra hình sự.
Các cuộc điều tra phụ thuộc rất nhiều vào bằng chứng vật chất thu thập được tại hiện trường vụ án và rất nhiều bằng chứng trong số đó là trực quan. Theo truyền thống, việc thu thập những manh mối này được thực hiện thủ công - chụp ảnh hiện trường, phác thảo bố cục, dán nhãn đối tượng và dựa vào con mắt được đào tạo của điều tra viên để phát hiện các chi tiết tinh tế.
Trong những năm qua, các công cụ như camera nhiệt và máy quét vân tay đã hỗ trợ công việc này và đóng một vai trò quan trọng trong việc giải quyết tội phạm. Nhưng giờ đây, 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 lớn, cho phép máy móc nhìn và hiểu hình ảnh và video. Các hệ thống này có thể nhanh chóng xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu trực quan, giúp các nhà điều tra giải quyết tội phạm nhanh hơn.
Những lợi thế của các công cụ dựa trên AI trong điều tra đã thúc đẩy thị trường toàn cầu cho các công cụ pháp y kỹ thuật số dựa trên AI được định giá 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 thị giác máy tính có thể được sử dụng trong các cuộc điều tra pháp y và cách nó có thể giúp xác định, phân tích và giải thích 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. Đặc biệt, 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 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 chỉ tập trung vào một vụ việc tại một thời điểm. Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 cung cấp một phương pháp nhanh hơn, có khả năng mở rộng hơn. Các mô hình này có thể quét hiện trường, xác định các đối tượng chính và phân loại bằng chứng bằng cách sử dụng 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, một mô hình thị giác máy tính có thể tự động quét các nguồn cấp video để phát hiện các hoạt động đáng ngờ - như các chuyển động bất thường, lảng vảng hoặc các vật thể bị bỏ lại. Nó có thể gắn cờ 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 liên quan.
Thị giác máy tính đang thay đổi cách các nhà điều tra thu thập và nghiên cứu bằng chứng trực quan. Dưới đây là cái nhìn cận cảnh hơn về cách nó đang được sử dụng trong công việc 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 thực tế và nhanh chóng nhận ra thế nào là diện mạo “bình thường”. Bằng cách đó, chúng có thể tự động phát hiện các hành vi bất thường, chẳng hạn như ai đó lảng vảng trong một khu vực yên tĩnh, một chiếc xe trong khu vực hạn chế hoặc một chiếc túi 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 đã nhìn thấy một chiếc xe bán tải màu đỏ tại một giao lộ giữa 11 giờ sáng và 1 giờ chiều, thị giác máy tính có thể quét hàng giờ cảnh quay CCTV, chọn ra mọi trường hợp xe tải màu đỏ và giúp các nhà điều tra không phải xem xét tất cả theo cách thủ công. Bằng cách tự động hóa những gì từng mất hàng giờ hoặc hàng ngày, thị giác máy tính giúp cả việc giám sát trực tiếp và xem xét bằng chứng trở nên 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 phá hủy. Các công nghệ thị giác máy tính giúp lấp đầy khoảng trống này bằng cách phân tích các nguồn dữ liệu hình ảnh khác nhau, chẳng hạn như ảnh vệ tinh, cảnh quay từ máy bay không người lái, CCTV và quét nhiệt, để tái tạo lại trình tự các sự kiện.
Các công cụ này có thể phát hiện nguồn gốc của đám cháy, xác định các chất xúc tác tiềm năng 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 khám phá các mô hình, như vị trí cháy lặp đi lặp lại, hành vi đáng ngờ hoặc 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 nền tảng thị giác máy tính có tên 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 yếu tố đầu vào môi trường như hướng gió và hồ sơ sét đánh. Nó cũng sử dụng nhận dạng đối tượng để xác định các yếu tố trực quan có liên quan, chẳng hạn như xe cộ hoặc thiết bị, trong một lượng lớn cảnh quay giám sát.
Bằng cách chồng các thông tin chi tiết này với dữ liệu vị trí 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 cháy cụ thể và trình bày trực quan dữ liệu này trong các cuộc 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 tỷ lệ của hiện trường vụ án. Những tái tạo này giúp các nhà điều tra hình dung vị trí vật thể, các kiểu vệt máu và đường đạn với 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 tham quan ảo và đo lường chính xác.
Ngoài các cuộc điều tra tích cực, tái tạo 3D và thực tế ảo (VR) cũng đang định hình lại giáo dục pháp y. Trong môi trường học thuật, sinh viên có thể sử dụng kính 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. 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 kéo dài 19 năm ở Kerala, Ấn Độ, gần đây đã được giải quyết nhờ cải thiện hình ảnh bằng AI. Các nhà điều tra đã xem lại những bức ảnh cũ từ thời điểm xảy ra vụ án và sử dụng kết hợp xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo để làm rõ các đặc điểm trên khuôn mặt và tạo ra hình ảnh tương tự được cập nhật của các nghi phạm. Một hình ảnh được cải thiện giống với một người được nhìn thấy trong một bức ảnh cưới được chia sẻ trực tuyến, điều này 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 sự tích hợp của AI với việc nâng cao hình ảnh truyền thống, có thể giúp cơ quan thực thi pháp luật xem xét lại và giải quyết các cuộc điều tra kéo dài. Bằng cách tiết lộ các chi tiết bị che khuất hoặc xác định những cá nhân đã thay đổi đáng kể theo thời gian, những công nghệ này đang chứng tỏ là những tài sản mạnh mẽ trong lĩnh vực pháp y kỹ thuật số.
Phân đoạn thể hiện là một nhiệm 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 một mặt nạ chi tiết ở cấp độ pixel. Điều này giúp các nhà điều tra cô 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 thể nhìn thấy nhiều bộ dấu chân hoặc vết lốp xe chồng lên nhau trên đất hoặc tuyết - phân đoạn thể hiện (instance segmentation) có thể phân biệt và phác thảo từng bộ riêng biệt. Điều này giúp bạn dễ dàng phân tích các kiểu di chuyển, đường đi của xe hoặc quỹ đạo của nghi phạm mà không bị phân tâm bởi sự lộn xộn của nền.
Ngoài phân tích bối cảnh, phân vùng thực thể còn 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 huấn luyện một mô hình thị giác trên 1.753 ảnh pháp y chứa 4.666 vết thương.
Mô hình đã huấn luyện có thể phát hiện và phân loại bảy loại thương tích, bao gồm vết đâm và bỏng. Nó cho thấy Vision AI có thể hỗ trợ các nhà điều tra bằng cách phân tích nhanh chóng và chính xác các dạng thương tích, tiết kiệm thời gian và cải thiện tính nhất quán trong việc đánh giá hình ảnh pháp y.
Nhận dạng biển số xe tự động (ANPR), hoặc Nhận dạng biển số (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 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 nhận dạng, công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) sẽ được áp dụng để trích xuất các ký tự chữ và số. Thông tin này sau đó có thể được đối chiếu với cơ sở dữ liệu để xác định chủ sở hữu phương tiện hoặc theo dõi các di chuyển trước đây của nó. ANPR đặc biệt hữu ích trong các cuộc điều tra liên quan đến người mất tích, trộm cắp xe, vi phạm giao thông hoặc các vụ tai nạn bỏ trốn.
Ví dụ: trong một vụ mất tích người, cơ quan thực thi pháp luật có thể nhập số biển số xe vào hệ thống LPR. Nếu chiếc xe xuất hiện trên camera giám sát, hệ thống có thể tự động gắn cờ vị trí của nó, giúp các sĩ quan phản ứng nhanh chóng. LPR cũng đóng một vai trò quan trọng trong các trường hợp như xe bị đánh cắp hoặc gây tai nạn rồi bỏ chạy bằng cách cung cấp khả năng theo dõi nhanh chóng, chính xác thông qua các mạng lưới giám sát tích hợp.
AI và thị giác máy tính mang lại 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. Dưới đây là một số lợi thế chính cần xem xét:
Mặc dù có tiềm năng, thị giác máy tính trong pháp y cũng đi kèm với một vài thách thức cần lưu ý. Dưới đây là một số thách thức chính:
Thị giác máy tính vẫn đang phát triển, nhưng nó đã và đang thay 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 thể hiện đến xây dựng mô hình hiện trường vụ án 3D và nâng cao chất lượng tài liệu, nó hỗ trợ các nhà điều tra ở mọi giai đoạn công việc.
Trong tương lai, thị giác máy tính có khả năng sẽ phối hợp chặt chẽ hơn nữa với AI và học máy để phát hiện các mẫu nhanh hơn và đưa ra dự đoán tốt hơn bằng cách sử dụng dữ liệu các vụ án trước đây. Khi công nghệ tiếp tục được cải thiện, nó sẽ tiếp tục mang lại những cách thức 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. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu xây dựng với thị giác máy tính ngay hôm nay!
