本研究探讨了在极地成像、航空摄影和无人机平台下的异常检测有效性，强调综合检测优于简单检测，适用于搜索救援、野生动物观察和早期野火监测等领域。同时，研究提出了一种基于深度强化学习的自主建模方法，解决了多目标追踪和群体导航问题，并在复杂环境中取得显著效果。

本文证明了混合策略纳什均衡模型收敛于混合策略社交导航游戏的纳什均衡，并提出了一个基于数据驱动的框架，通过将代理策略初始化为从人类数据集中学得的高斯过程来构建游戏。基于提出的混合策略纳什均衡模型，开发了一个基于采样的群体导航框架，在模拟环境和非结构化环境中的真实人类数据集上评估，结果优于非学习和基于学习的方法，并达到了人类水平的群体导航性能。