단계 S 203 에 있 어서 , 상기 본체 방향 이 상기 처리 될 이미지 의 획득 기기 를 마주 하 는 방향 인 경우 , 상기 뉴 럴 네트워크 에서 의 제 1 분기 를 사용 하 여 상기 특징 맵 에 따라 상기 스마트 주행 기기 의 전방 에 배치 된 제 1 주행 상태 표시 등 의 상태 를 결정 하 고 , 결정 된 상기 스마트 주행 기기 의 전방 에 배치 된 제 1 주행 상태 표시 등 의 상태 에 따라 상기 스마트 주행 기기 의 주행 상태 를 결정 한다 . 일부 가능 한 구현 방식 에서 , 상기 뉴 럴 네트워크 의 제 1 분기 는 , 스마트 주행 기기 의 전방 의 제 1 주행 상태 표시 등 의 상태 에 대해 분류 를 수행 하 기 위한 것 이 다 . 본체 방향 이 상기 처리 될 이미지 의 획득 기기 를 마주 하 는 방향 인 경우 , 연속 적 인 다중 프레임 의 처리 될 이미지 의 특징 맵 을 상기 뉴 럴 네트워크 의 제 1 분기 에 입력 하 여 , 각각 의 가능 한 제 1 주행 상태 표시 등 의 상태 의 신뢰도 를 얻 으며 , 예 를 들 어 , 제 1 주행 상태 표시 등 의 상태 는 좌 오프 우 오프 , 우 오프 좌 온 또는 좌 오프 우 온 등 의 신뢰도 이 다 . 다음 , 신뢰도 가 기 설정 된 신뢰 도 임계 값 보다 큰 제 1 주행 상태 표시 등 의 상태 를 , 스마트 주행 기기 의 제 1 주행 상태 표시 등 의 상태 로 취한다 . 하나 의 구체 적 인 예 에서 , 신뢰도 가 상대 적 으로 큰 제 1 주행 상태 표시 등 의 상태 는 , 상기 제 1 주행 상태 표시 등 의 상태 가 실제 제 1 주행 상태 표시 등 의 상태 인 확률 이 큰 것 을 나타내 며 , 이 로써 신뢰도 가 기 설정 된 신뢰 도 임계 값 보다 큰 제 1 주행 상태 표시 등 의 상태 를 , 제 1 차량 조명 목표 상태 로 선택 하 여 , 제 1 분기 에서 얻 은 분류 결과 의 정확도 를 보장 한다 .