基于机器学习的汽车灯光自适应控制方法、系统及介质

本发明公开了基于机器学习的汽车灯光自适应控制方法、系统及介质，方法包括：获取目标车辆的车辆状态数据、外部环境信息以及GPS定位信息，外部环境信息包括光照强度信息、路面状况信息以及天气条件信息；根据外部环境信息和GPS定位信息确定光照强度变化率、路面反射系数以及能见度指数，对光照强度变化率、路面反射系数以及能见度指数进行特征融合，得到外部环境特征数据；将外部环境特征数据和车辆状态数据输入到预先训练好的汽车外灯亮度预测模型，得到目标外灯亮度等级；根据目标外灯亮度等级对目标车辆的外灯亮度进行调节控制。本发明提高了用户的驾驶体验和行车安全性，可广泛应用于车辆控制技术领域。