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摘要：本申请涉及一种基于交通标识牌的智能驾驶方法及装置，其中，该方法包括：获取车辆行驶前方交通指示牌的图像信息，并从图像信息中提取交通指示信息，其中，交通指示信息包括交通指示牌中的元素以及各元素之间的导航关系，元素包括：交通指示符号、交通指示箭头和文本；根据交通指示信息中各元素之间的导航关系生成对应的描述语句；根据描述语句生成智能驾驶辅助策略，其中，智能驾驶辅助策略包括以下至少之一：用于提示驾驶员的提示信息、用于自动调整车辆行驶状态的控制信息。通过本申请，解决了现有技术中机械式地将交通标识牌与已有数据库进行注意比对的模式以辅助驾驶员和智能驾驶决策系统，其驾驶辅助效果较差的问题。

主权项：1.一种基于交通标识牌的智能驾驶方法，其特征在于，包括：获取车辆行驶前方交通指示牌的图像信息，并从所述图像信息中提取交通指示信息，其中，所述交通指示信息包括所述交通指示牌中的元素以及各元素之间的导航关系，所述元素包括：交通指示符号、交通指示箭头和文本；所述导航关系表征所述各元素之间的关联关系和指向关系；根据所述交通指示信息中各元素之间的导航关系生成对应的描述语句；根据所述描述语句生成智能驾驶辅助策略，其中，所述智能驾驶辅助策略包括以下至少之一：用于提示驾驶员的提示信息、用于自动调整车辆行驶状态的控制信息；其中，根据所述交通指示信息中各元素之间的导航关系生成对应的描述语句，包括：根据所述交通指示信息构建对应的场景图，其中，所述场景图中的节点用于表示所述交通指示信息中的元素，所述场景图中的节点之间的边用于表示所述交通指示信息中各元素之间的导航关系；将所述场景图输入至图注意力网络中，并输出第一特征向量，其中，所述第一特征向量与节点特征和边特征关联；将所述交通指示信息归一化编码到同一特征空间，得到第二特征向量；将所述第一特征向量与所述第二特征向量，以及前一时刻得到的文本字符输入目标Transformer中直到输出所述描述语句；其中，将所述第一特征向量与所述第二特征向量，以及前一时刻得到的字符输入目标Transformer中直到输出所述描述语句，包括：S1，基于上一时刻得到的文本字符中的最后一个文本字符，通过解码器计算所述交通指示信息中各元素的分数；S2，从计算结果中选择出分数最高的元素所对应的文本字符，并确定为所述最后一个文本字符的下一个文本字符；S3，重复执行S1和S2，直到输出所述描述语句；其中，通过解码器计算所述交通指示信息中各元素的分数，包括：在所述元素为文本的情况下，基于所述解码器中的动态指针网络预测所述文本的分数；在所述元素非文本的情况下，基于所述解码器中的线性层确定所述非文本的分数，并从预设字典中选对应的文本。

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