一种结合深度学习算法与大语言模型的道路交叉口感知与场景理解方法

本申请属于智能交通技术领域，具体而言涉及一种结合深度学习算法与大语言模型的道路交叉口感知与场景理解方法，包括：获取交通视觉数据；基于交通视觉数据进行深度学习目标检测，得到与交通视觉数据中对应的对象，同时记录相关的动态信息，形成提示标签；基于交叉口某一个视角的交通监控图像和提示标签，经过大语言模型的处理得到交叉口对应视角的场景描述；基于交叉口单视角场景描述和提示标签，增强链式思维微调大语言模型以得到整个交叉口的交通场景理解和语义描述。