不同时间不同位置视频也能比对　“只找变化”的AI问世[读懂科学]

韩国国内研究团队开发出一项人工智能（AI）技术，即使拍摄时间和位置不同，也能在同一空间中仅找出真正发生变化的物体。预计可用于巡逻机器人自主识别过去与当前环境的差异，或用于安保系统自动监测物体移动与丢失情况。

光州科学技术院（GIST）2日表示，Gim Euihwan 人工智能融合学系教授研究团队开发出一款人工智能模型“VSCDNet（基于视频的场景变化检测网络，Video-based Scene Change Detection Network）”，可比较在不同时间和路径下拍摄的视频，检测真实物体的变化。

在真实机器人环境中应用VSCD的示例。移动机器人多次访问同一空间并拍摄视频，通过比较视频来发现门被打开或物体新出现、消失等变化。检测到的变化区域可用于视觉监控和对象增量学习。研究团队供图

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以往的变化检测技术主要通过比较在相似位置和时点拍摄的照片，一旦摄像机位置或移动路径发生变化，准确度就会大幅下降，因此难以长期追踪自动驾驶机器人或室内巡逻机器人的环境变化。

研究团队并非比较单张图像，而是通过分析整段视频的整体流动来解决这一问题。VSCDNet通过比较过去拍摄的基准视频和当前视频，寻找彼此对应的场景，并仅对发生真实物体变化的区域进行精细提取。

借此可以自动识别笔记本电脑消失、物体位置改变、新物体出现等情况。发生变化的区域会以“变化掩膜（Change Mask）”的形式可视化并提供给用户。

为验证技术，研究团队还构建了包含虚拟空间和真实室内环境的大规模数据集。利用由总计1090段视频、逾113万帧画面构成的数据集进行实验结果显示，VSCDNet的性能优于既有变化检测方法。

尤其是在视频长度、画质以及发生变化的物体数量各不相同的多种条件下，该模型依然保持了稳定的检测精度。在真实移动机器人实验中，机器人沿不同路径移动并拍摄的视频中，VSCDNet能够自动检测到门被打开或物体消失的情况，同时也验证了其记忆和学习新出现物体的功能。

研究团队合影。（自左起）AI融合学系教授 Kim Euihwan，硕博连读课程学生 Yoon Jiae。GIST 供图

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研究团队表示，这项技术的意义在于，其能力已超越对当前场景的识别层面，能够与过去进行对比并判断“发生了哪些变化”。即便没有额外的位置信息或空间地图，也能检测环境变化，被认为在室内巡逻机器人、智能安防监控、设施管理、基于物联网（IoT）的智能室内系统等领域具有较高的应用潜力。

Gim Euihwan GIST 人工智能融合学系教授表示：“VSCDNet不仅能识别当前场景，还能自主对比过去画面，掌握发生了哪些变化。由于无需额外的位置信息或空间地图，也能比较沿不同路径拍摄的视频，预计将被应用于多种室内环境管理领域。”

本研究由Gim Euihwan 教授指导，Yun Jiae 人工智能融合学系硕博连读课程学生具体承担，获得科学技术信息通信部和韩国研究财团优秀青年研究者支援项目，以及信息通信企划评价院（IITP）自主视觉智能技术开发项目等的资助。

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研究结果将于下月在首尔COEX举行的全球顶级人工智能与机器学习学术会议ICML 2026上发表。

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