Как правоохранительные органы могут отслеживать лиц, представляющих интерес, без использования распознавания лиц

Объем видеодоказательств, доступных для следственных групп, достиг беспрецедентных уровней. Согласно Бюро по правовой помощи, примерно 80% преступлений включают некоторую форму видеодоказательств, и эта тенденция не показывает признаков замедления.

Различные источники способствуют этому притоку видеодоказательств, варьирующихся от камер безопасности и кадров с камер наблюдения до камер на теле, приборных панелей и ручных устройств. С 97% американцев, владеющих мобильным устройством, доступность такого видео стала повсеместной как в государственном, так и в частном секторах. Кроме того, широкое внедрение камер на теле местными полицейскими управлениями и офисами шерифов еще больше увеличивает распространенность видеодоказательств: более 47% общих правоохранительных органов и 80% крупных полицейских департаментов используют камеры на теле.

Использование ИИ в анализе видеодоказательств

Традиционно анализ видеозаписей требовал трудоемких ручных процессов, но достижения в технологии ИИ позволили автоматизировать и ускорить анализ видеодоказательств.

Например, 10-минутное видео теперь может быть проанализировано за несколько минут, а не за несколько часов, потраченных на ручной просмотр. Аналогично, алгоритмы ИИ могут отслеживать лиц, представляющих интерес, в нескольких видеофайлах и форматах, выявляя потенциальные совпадения на основе конкретных характеристик людей.

Ключевое преимущество ИИ в обеспечении общественной безопасности заключается в его способности быстро анализировать обширные наборы данных в режиме реального времени. Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения платформы ИИ отлично обнаруживают закономерности, выявляют аномалии и прогнозируют потенциальные угрозы с повышенной точностью.

Эта возможность позволяет правоохранительным органам (Правоохранительными органами) – среди первых респондентов и других заинтересованных сторон общественной безопасности – эффективно решать проблемы безопасности и оптимизировать распределение ресурсов проактивно и эффективно, сохраняя при этом людей в процессе автоматизации и позволяя этим членам команды работать с лучшими данными в более короткие сроки.

Используя определенные решения ИИ, Правоохранительные органы могут оптимизировать анализ видеодоказательств, соединяя изображения в разных файлах для создания полной истории людей, событий и временных шкал. Это значительно повышает эффективность и результативность расследований, как внутри, так и вне правовой сферы.

Тем не менее, использование ИИ в расследованиях вызвало обеспокоенность по поводу законов о конфиденциальности и защиты личной идентификационной информации (ЛИИ), с особым вниманием к тому, как технология распознавания лиц может быть использована без нарушения этих прав.

К счастью, с появлением передовых технологий ИИ теперь существует альтернативный подход к отслеживанию лиц, представляющих интерес, в видеофайлах, который не полагается на распознавание лиц.

ИИ, защищающий ЛИИ

Существуют альтернативные модели ИИ, которые отдают приоритет целостности ЛИИ, позволяя следователям выявлять соответствующую информацию без использования распознавания лиц или других биометрических маркеров, которые могли бы поставить под угрозу личную конфиденциальность. Этот подход не только ускоряет процесс анализа, но и смягчает риски, связанные с видеонаблюдением.

Приоритизация конфиденциальности без жертвования скоростью

Важность времени нельзя переоценить. В случаях, связанных с пропавшими без вести, первые 48 часов имеют решающее значение, поскольку доказательства остаются свежими, и вероятность обнаружения человека выше. Используя ИИ для ускорения анализа видеодоказательств, Правоохранительные органы могут увеличить вероятность нахождения пропавших без вести и выявления лиц, представляющих интерес.

В ситуациях, когда распознавание лиц не является практичным или этичным, технология обнаружения объектов, похожих на человека (ОПЧ), становится незаменимой. С помощью обнаружения ОПЧ двигатель ИИ выявляет людей на основе конкретных характеристик, которые он был обучен распознавать, таких как одежда, пирсинг или обувь. Выявляя случаи, когда эти характеристики появляются, ИИ оптимизирует процесс просмотра обширных видеозаписей, тем самым повышая эффективность времени.

Случаи использования обнаружения ОПЧ включают выявление жертв, выявление и задержание подозреваемых, выявление свидетелей и многое другое.

Другие способы, которыми ИИ помогает правоохранительным органам выявлять людей в видеозаписях

Помимо выявления людей без использования распознавания лиц, ИИ предлагает другие методы, которые могут помочь человеческим аналитикам и следователям отслеживать людей, устанавливать важные временные шкалы и собирать важную информацию – освобождая их от скучных задач, чтобы они могли посвятить больше времени своим сообществам.

Большие данные и прогностический анализ

В области возможностей поиска ИИ революционизирует большие данные и прогностический анализ, предлагая важные достижения:

• Обширные наборы данных, включающие контент социальных сетей и публичные записи, используются для прогнозирования потенциальных местонахождений и поведенческих моделей человека.
• Прогностическое моделирование позволяет следователям уточнить параметры поиска, направляя ресурсы в районы, где они, вероятно, окажут наибольшее влияние.
• Техники обработки естественного языка (ОЕЯ) используются для просеивания публикаций в социальных сетях, извлекая ценные сведения, которые улучшают усилия по выявлению лиц, представляющих интерес.

Геопространственный анализ

Используя географические информационные системы (ГИС), картографирование местности и анализ играют решающую роль в поддержке поисково-спасательных операций. С интеграцией ИИ эти процессы автоматизируются, повышая точность геопространственного анализа данных. Эта автоматизация позволяет следователям быстро обрабатывать обширные наборы данных, выявляя закономерности, которые могли быть упущены при использовании традиционных методов.

Отслеживание транспортных средств

Отслеживание людей в видеозаписях работает только в том случае, если они видны камере, что может стать проблемой, если они входят в транспортное средство. Чтобы ответить на это, существуют решения ИИ для отслеживания, которые могут без проблем перейти от отслеживания людей к отслеживанию транспортных средств. Таким образом, полиция может все еще выявлять людей и сохранять целостность временной шкалы дела.

Будущие тенденции и применения ИИ в расследованиях пропавших без вести

Траектория ИИ в обеспечении общественной безопасности готова к сотрудничеству между правоохранительными органами и технологическими компаниями. Благодаря такому партнерству возможно развитие более мощных и эффективных инструментов ИИ, усиливающих эффективность поисково-спасательных мероприятий и распространяющихся на другие важные применения. Одним из таких перспектив является использование ИИ для ранней идентификации и стратегий вмешательства для предотвращения исчезновений посредством прочного мониторинга и анализа.

По мере продолжения технологических достижений мы можем ожидать появления новых инструментов и методов ИИ, которые могут включать повышенные возможности биометрического распознавания и уточненные методы прогностического моделирования.

Для агентств общественной безопасности доступ к правильным инструментам остается важным в навигации по меняющимся следственным ландшафтам – и принятие ИИ, который может сделать Правоохранительные органы более эффективными, точными и доступными для обслуживания, является сильным шагом вперед.

Окончательные мысли: ИИ помогает поддерживать баланс между конфиденциальностью и общественной безопасностью

С все большей интеграцией ИИ в правоохранительные органы поддержание баланса между защитой конфиденциальности и обеспечением общественной безопасности становится важнейшим вопросом. Хотя ИИ несет обещание укрепления мер общественной безопасности, он также несет потенциал для нарушений конфиденциальности и злоупотребления властью. С правильными защитными мерами и практиками ИИ можно использовать для служения и поддержки высшего блага.

Будет важно для организаций создать этические и правовые рамки для регулирования использования ИИ и защиты прав конфиденциальности. Это требует разработки законодательных инициатив и руководств, направленных на содействие прозрачности, подотчетности и надзору за системами ИИ.

Также будет важно внедрить лучшие практики, такие как анонимизация данных и строгие протоколы безопасности, которые помогут смягчить внутренние риски, связанные с технологиями ИИ. В конечном итоге, приоритизация конфиденциальности будет продолжать стоять как фундаментальный столп инициатив общественной безопасности, способствуя общественному доверию к правоохранительным органам.