본 출원 의 실시 예 는 스마트 주행 기기 의 주행 상태 인식 방법 을 제공 하 여 , 스마트 주행 기기 를 차량 으로 예 를 들 면 , 우선 , 딥 러닝 프레임워크 를 사용 하 여 차량 조명 의 속성 을 인식 하 고 ; 다음 , 대량 의 훈련 데이터 를 사용 하 여 , 훈련 하 여 획득 된 뉴 럴 네트워크 의 로버스 트 가 더욱 우수 해져 , 다양 한 애플리케이션 시나리오 에서 표현 이 더욱 우수 하 다 . 관련 기술 에서 , 차량 조명 의 속성 인식 은 대체 적 으로 모든 분류 사진 에 대해 분류 를 수행 하 며 , 브레이크 등 인식 과 방향 지시 등 인식 으로 분류 되 며 ; 본 출원 의 실시 예 는 작업 을 세분 화 함 으로써 , 소 작업 을 처리 하 며 , 우선 스마트 주행 기기 의 속성 에 대해 인식 을 수행 하 고 , 상이 한 분기 에 대한 훈련 을 통해 , 차량 조명 속성 의 세분화 인식 을 구현 할 수 있 으며 ; 또한 키포인트 를 통해 차량 조명 위치 를 판단 하 고 , 키포인트 가시성 정보 를 사용 하 여 차량 조명 의 위치 를 정확 하 게 결정 함 으로서 , 차량 조명 의 속성 에 대한 판단 정확 률 이 더욱 높 다 .