目标对象和特征挖掘

本公开涉及目标对象和特征挖掘。自主和/或半自主机器的性能受益于学习机器(自我机器)可能遇到的许多不同场景，特别是与环境中遇到的其他机器(代理机器)相关的场景。通过跟踪代理机器、自我机器与代理机器之间的相对移动的变化参数、以及地面和天气条件以及交通状况的变化参数，可以创建比现有方法所能创建的更复杂的场景，从而改进自我机器上的一个或更多个机器学习系统的训练。根据不同的方面，可以提供涉及遮挡的交通场景，这些遮挡会阻止自我机器识别自我机器路径中的条件以及对其做出反应的能力。这些条件可涉及行人、自行车或一个或更多个代理机器。