Se puede revelar que la policía de la primera “ciudad Gran Hermano” de Gran Bretaña está arrestando criminales cada 34 minutos y detectando a sospechosos que huyen durante 20 años utilizando cámaras de reconocimiento facial.
Apenas unas semanas después de que el gobierno anunciara su controvertido plan para implementar tecnología de reconocimiento facial en todo el país, en ciudades e incluso aldeas, el Mail puede revelar los sorprendentes resultados en la primera ciudad en tener cámaras permanentes.
En octubre, Scotland Yard instaló cámaras fijas en farolas a la entrada y salida del centro de la ciudad de Croydon después de que la ciudad fuera designada “punto crítico de delincuencia”.
Como resultado, apodada la “Ciudad del Gran Hermano” de Gran Bretaña, las cámaras parecen cámaras de circuito cerrado de televisión ordinarias, pero se encienden periódicamente para rastrear a miles de delincuentes buscados en una lista de vigilancia.
En promedio, un sospechoso es arrestado cada 34 minutos cuando las cámaras están en funcionamiento.
En un caso, se arrestó a un presunto delincuente violento que había estado prófugo durante más de dos décadas.
La mujer era buscada por agresión desde 2004, pero todos los intentos anteriores de encontrarla habían fracasado.
También fue capturado un hombre buscado por sospecha de secuestro.
Imágenes de policías encontradas durante los arrestos después del reconocimiento facial. En promedio, un sospechoso es arrestado cada 34 minutos cuando las cámaras están en funcionamiento.
Se puede revelar que la policía de la primera “ciudad Gran Hermano” de Gran Bretaña arresta a delincuentes cada 34 minutos y detecta a sospechosos que huyen durante 20 años utilizando cámaras de reconocimiento facial.
La policía ha realizado hasta el momento 100 arrestos, un tercio de ellos por delitos de violencia contra mujeres y niñas, incluidos estrangulamiento y agresión sexual.
Desde que se encendieron las cámaras, la criminalidad ha bajado respecto a noviembre del año pasado.
La policía ha realizado hasta el momento 100 arrestos, un tercio de ellos por delitos de violencia contra mujeres y niñas, incluidos estrangulamiento y agresión sexual.
Otros incluyen personas buscadas tras su regreso a prisión y por robo y posesión de armas ofensivas.
La Policía Metropolitana es una de las primeras fuerzas en ser pionera en esta tecnología, pero despliegues anteriores se han basado en estacionar una camioneta con cámara durante algunas horas en lugares destacados como Oxford Street.
En comparación con el despliegue de furgonetas, el análisis muestra que las cámaras de las farolas redujeron a la mitad el tiempo medio necesario para arrestar a los delincuentes después de que se encontraban en movimiento según lo previsto.
Desde octubre, se han escaneado más de 146.000 rostros de personas que caminan por las calles principales de Croydon en 13 despliegues.
Durante este período, las cámaras generaron más de 132 alertas.
Durante un despliegue de menos de dos horas, la policía realizó arrestos cada 13 minutos en promedio.
Las cámaras han provocado una caída del 12 por ciento en los delitos violentos y en el comercio minorista, así como en los delitos sexuales en la región.
Trabajan tomando imágenes digitales de los peatones que pasan y transmitiéndolas a una computadora utilizando software biométrico para medir los rasgos faciales.
La imagen se compara con una lista de vigilancia y, si se detecta una coincidencia, se envía una alerta a los agentes para que la revisen y consideren realizar un arresto.
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En octubre, Scotland Yard instaló cámaras fijas en farolas a la entrada y salida del centro de la ciudad de Croydon después de que la ciudad fuera designada “punto crítico de delincuencia” (imagen de archivo de la policía de Croydon)
Las cámaras han provocado una caída del 12 por ciento en los delitos violentos y en el comercio minorista, así como en los delitos sexuales en la zona (imagen de archivo de Croydon)
Si la policía no busca a un miembro del público, sus datos biométricos se eliminan inmediatamente.
Las pruebas Met muestran que la tecnología es tan precisa que sólo uno de cada 33.000 escaneos produce una falsa alarma.
El secretario del Interior en la sombra, Chris Philp, pidió que se instalaran cámaras en todos los centros de las ciudades después de observar una drástica reducción de la delincuencia en la zona, plagada de hurtos, comportamientos antisociales y tráfico de drogas.
El diputado de Croydon South dijo: “Se trata de arrestos casi gratuitos. Se trata de cámaras ordinarias, a diferencia de las furgonetas, que son un recurso escaso.
“Hablé con los residentes y les expliqué que sus imágenes fueron borradas inmediatamente después y que la gente estaba absolutamente feliz de que esto sucediera si arrestáramos a muchos más criminales buscados de esta manera. Es un compromiso que la gran mayoría está dispuesta a aceptar.
“La gente nota que la delincuencia ha disminuido y se sienten más seguras”.
Actualmente, el gobierno está celebrando una consulta sobre el uso del reconocimiento facial después de anunciar planes para implementarlo en todo el Reino Unido.
Fuerzas más pequeñas, como la policía de Hertfordshire, también están lanzando sus propias consultas sobre el uso de la tecnología.
Pero algunos activistas han expresado su preocupación por la vigilancia estatal ante grupos como Big Brother Watch, diciendo: “El reconocimiento facial en vivo convierte a cada transeúnte en un código de barras andante y nos trata a todos como a una nación de sospechosos”. »
Lindsey Chiswick, jefa de reconocimiento facial en el Met y a nivel nacional, dijo: “El aumento de las implementaciones de reconocimiento facial en vivo (LFR) en los puntos críticos de delincuencia de Londres está impulsado por su impacto y éxito demostrados: con más de 1.700 delincuentes peligrosos fuera de las calles de Londres desde principios de 2024, incluidos aquellos buscados por violación y abuso infantil.
“Por eso estamos probando un nuevo e innovador piloto en Croydon, que implica instalar temporalmente cámaras en el mobiliario urbano en lugar de en furgonetas. Esto nos permite explorar otra forma de utilizar el reconocimiento facial, haciéndolo funcionar de forma remota y más eficiente.
