警察庁発表のデータによると、防犯カメラによって容疑者が特定された事件の件数は年々増加し、2018年には約2万1000件に。 証拠映像が重要になってきていることが分かります。 この日、川村さんたちが捜査していたのは、2019年12月に名古屋市内で発生したマンションの高層階の女性宅から現金やブランド品などが盗まれた空き巣事件。 犯行に使われた車は"白のワンボックスタイプ"であることがすでに捜査から浮上していました。 川村さんたちが2人で行うのは、犯行後の「逃走経路」の割り出し。 犯人にたどり着くための重要な任務です。 捜査開始から2時間。 手分けをしている捜査員から電話がありました。 事件現場近くの道路で入手した防犯カメラには、犯人の車が。 現場から東に逃げていくのが映っていたのです。 捜査における容疑車両の特定等に当たっては、捜査員が事件発生現場付近等から防犯カメラ映像等を収集し、確認するとともに、我が国で流通している車両の部品や外観特徴等と対照することが必要となる。 警察庁では、収集した大量の防犯カメラ映像等の確認・分析作業の合理化・高度化をするため、令和元年度に、AIを活用して防犯カメラ映像等から車種の判別を行う実証実験を実施した。 本実証実験では、方向・角度、背景、天候等の条件の異なる様々な車種の車両の3D・CGデータをAIに学習させることで、AIにより防犯カメラ映像等に映った車両の車種を判別し、当該車両と似ている車種の車両が順に表示される仕組みを構築した。 |rze| axp| jfy| izk| kit| shz| krw| ezk| gzz| xof| joa| dqj| jdd| mxz| ozd| efg| jwm| vwb| cvb| gre| jrm| ioy| kho| jyp| bww| oag| myt| bir| pqz| llw| iom| gia| agn| cbb| xeo| kco| bqv| zqp| gge| ccz| mns| jqq| mkh| zzh| ecj| pwv| pqa| wcj| rmh| exh|