Como as autoridades policiais podem rastrear pessoas de interesse sem depender do reconhecimento facial

O grande volume de provas em vídeo disponíveis para as equipas de investigação atingiu níveis sem precedentes. De acordo com o Bureau de Assistência à Justiça, aproximadamente 80% dos crimes envolvem algum tipo de prova em vídeo e esta tendência não mostra sinais de abrandamento.

Várias fontes contribuem para esse fluxo de evidências de vídeo, desde câmeras de segurança e imagens de trânsito até câmeras corporais, câmeras de painel e dispositivos portáteis. Com 97% dos americanos possuindo um dispositivo móvel, a disponibilidade dessas imagens tornou-se onipresente tanto no setor público quanto no privado. Além disso, a ampla utilização de câmeras corporais por departamentos de polícia locais e delegacias de polícia amplia ainda mais a prevalência de evidências em vídeo: mais de 47% das agências de aplicação da lei de uso geral e 80% dos grandes departamentos de polícia usam câmeras usadas no corpo.

Usando IA na revisão de evidências de vídeo

Tradicionalmente, a análise de imagens de vídeo exigia processos de revisão manual trabalhosos, mas os avanços na tecnologia de IA permitiram a automação e a análise rápida de evidências de vídeo.

Por exemplo, um vídeo de 10 minutos agora pode ser analisado em minutos, em vez de horas gastas na revisão manual. Da mesma forma, os algoritmos de IA podem rastrear pessoas de interesse em vários arquivos e formatos de vídeo, identificando possíveis correspondências com base em características específicas dos indivíduos.

Um benefício fundamental da IA ​​na segurança pública reside na sua capacidade de analisar rapidamente extensos conjuntos de dados em tempo real. Através do uso de algoritmos de aprendizado de máquina, as plataformas de IA se destacam na detecção de padrões, detecção de anomalias e previsão de ameaças potenciais com maior precisão.

Esta capacidade capacita as agências de aplicação da lei (LEAs) - entre os socorristas e outras partes interessadas na segurança pública - a enfrentar eficazmente as questões de segurança e a optimizar a alocação de recursos de forma proactiva e eficiente, ao mesmo tempo que mantém os humanos no circuito do processo de automatização e capacita os membros da equipa para trabalharem. com melhores dados em um período de tempo mais rápido.

Ao aproveitar certas soluções de IA, as LEAs podem agilizar a análise de evidências de vídeo conectando imagens em diferentes arquivos para construir uma narrativa abrangente de indivíduos, eventos e cronogramas. Isto aumenta significativamente a eficiência e a eficácia das investigações, tanto dentro como fora do domínio jurídico.

No entanto, a utilização da IA ​​nas investigações suscitou preocupações relativamente às leis de privacidade e à protecção de informações de identificação pessoal (PII), com especial destaque para a forma como a tecnologia de reconhecimento facial pode ser utilizada sem infringir estes direitos.

Felizmente, com o surgimento de tecnologias de IA de ponta, agora há uma abordagem alternativa para rastrear pessoas de interesse em arquivos de vídeo que não depende de reconhecimento facial.

IA que protege PII

Existem modelos alternativos de IA que priorizam a integridade das PII, permitindo que os investigadores identifiquem informações relevantes sem depender do reconhecimento facial ou de outros marcadores biométricos que possam comprometer a privacidade pessoal. Esta abordagem não só agiliza o processo de análise, mas também mitiga os riscos de privacidade associados à videovigilância.

Priorizando a privacidade sem sacrificar a velocidade

A importância do tempo não pode ser exagerada. Nos casos que envolvem pessoas desaparecidas, as primeiras 48 horas são cruciais, pois as provas permanecem frescas e a probabilidade de localização do indivíduo é maior. Ao aproveitar a IA para acelerar a análise de provas de vídeo, as LEAs podem aumentar a probabilidade de encontrar pessoas desaparecidas e identificar pessoas de interesse.

Em situações em que o reconhecimento facial não é prático ou ético, a tecnologia de detecção de objetos semelhantes a humanos (HLO) torna-se indispensável. Com a detecção HLO, um mecanismo de IA identifica indivíduos com base em características específicas que foi treinado para reconhecer, como roupas, piercings ou calçados. Ao identificar os casos em que esses recursos aparecem, a IA agiliza o processo de revisão de extensas filmagens de vídeo, aumentando assim a eficiência do tempo.

Os casos de uso para detecção de HLO incluem identificação de vítimas, identificação e apreensão de suspeitos, identificação de testemunhas e muito mais.

Outras maneiras pelas quais a IA ajuda a aplicação da lei a localizar indivíduos em imagens de vídeo

Além de identificar indivíduos sem o uso de reconhecimento facial, a IA oferece outros métodos que podem ajudar analistas e investigadores humanos a rastrear pessoas, estabelecer cronogramas importantes e coletar informações importantes – liberando-os de tarefas tediosas para que possam dedicar mais tempo às suas tarefas. comunidades.

Big data e análise preditiva

No domínio das capacidades de pesquisa, a IA está revolucionando o big data e a análise preditiva, oferecendo avanços cruciais:

• Extensos conjuntos de dados, incluindo conteúdo de mídia social e registros públicos, são aproveitados para antecipar possíveis localizações e padrões de comportamento de alguém.
• A modelagem preditiva capacita os investigadores a refinar os parâmetros de pesquisa, direcionando recursos para áreas onde eles estão preparados para produzir o maior impacto.
• As técnicas de processamento de linguagem natural (PNL) são aproveitadas para filtrar postagens nas redes sociais, extraindo informações valiosas que aprimoram os esforços para localizar pessoas de interesse.

análise geoespacial

Utilizando Sistemas de Informação Geográfica (GIS), o mapeamento e a análise do terreno desempenham um papel fundamental no auxílio às operações de busca e salvamento. Com a integração da IA, esses processos são automatizados, aumentando a precisão da análise de dados geoespaciais. Essa automação permite que os investigadores processem rapidamente vastos conjuntos de dados, identificando padrões que poderiam passar despercebidos ao usar métodos convencionais.

Rastreamento de veículos

Rastrear indivíduos através de vídeos só funciona se eles estiverem visíveis para a câmera, o que pode se tornar um problema se eles entrarem em um veículo. Para responder a isso, existem soluções de rastreamento de IA que podem fazer a transição perfeita do rastreamento de pessoas para o rastreamento de veículos. Dessa forma, a polícia ainda pode localizar indivíduos e manter a integridade do cronograma do caso.

Tendências futuras e aplicações de IA em investigações de pessoas desaparecidas

A trajetória da IA ​​na segurança pública está preparada para a colaboração entre LEAs e empresas de tecnologia. Através deste tipo de parceria, é possível o desenvolvimento de ferramentas mais poderosas e eficientes baseadas na IA, ampliando a eficácia dos esforços de busca e salvamento e estendendo-se a outras aplicações pertinentes. Uma dessas perspectivas envolve o aproveitamento da IA ​​para identificação precoce e estratégias de intervenção para prevenir desaparecimentos através de monitorização e análise robustas.

À medida que os avanços tecnológicos continuam a se desenvolver, podemos antecipar o surgimento de novas ferramentas e metodologias baseadas em IA que podem abranger capacidades aprimoradas de reconhecimento biométrico e técnicas refinadas de modelagem preditiva.

Para as agências de segurança pública, a acessibilidade às ferramentas certas continua a ser imperativa na navegação em cenários investigativos em evolução – e a adoção de IA que pode tornar as LEAs mais eficazes, precisas e mais prontamente disponíveis para servir é um grande passo em frente.

Considerações finais: a IA ajuda a manter um equilíbrio entre privacidade e segurança pública

Com a crescente integração da IA ​​na aplicação da lei, encontrar um equilíbrio entre a salvaguarda da privacidade e a garantia da segurança pública surge como uma preocupação primordial. Embora a IA tenha a promessa de reforçar as medidas de segurança pública, também traz consigo o potencial para violações da privacidade e abuso de autoridade. Com as salvaguardas e práticas corretas, a IA pode ser usada para servir e apoiar um bem maior.

Será crucial que as organizações estabeleçam quadros éticos e legais para reger a utilização da IA ​​e salvaguardar os direitos de privacidade. Isto exige o desenvolvimento de iniciativas legislativas e directrizes destinadas a promover a transparência, a responsabilização e a supervisão dos sistemas baseados na IA.

Será também importante implementar boas práticas, como a anonimização de dados e protocolos de segurança rigorosos, que ajudarão a mitigar os riscos inerentes associados às tecnologias de IA. Em última análise, a priorização da privacidade continuará a ser um pilar fundamental das iniciativas de segurança pública, promovendo a confiança do público na aplicação da lei.