1.一种车辆指示灯的控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的车辆指示灯的控制方法，其特征在于，将所述各个预定时间点的车辆行驶状态数据通过包含多个全连接层的深度神经网络模型以得到多个车辆行驶状态关联特征向量，包括：使用所述深度神经网络模型的全连接层以如下公式对所述各个预定时间点的车辆行驶状态数据进行全连接编码以得到所述多个车辆行驶状态关联特征向量，其中，所述公式为：其中x是所述各个预定时间点的车辆行驶状态数据，y是输出向量，w是权重矩阵，b是偏置向量，表示矩阵相乘。
3.根据权利要求2所述的车辆指示灯的控制方法，其特征在于，将所述多个车辆行驶状态关联特征向量通过基于转换器的上下文编码器以得到第一尺度车辆状态时序上下文关联特征向量，包括：
4.根据权利要求3所述的车辆指示灯的控制方法，其特征在于，使用所述包含嵌入层的上下文编码器的转换器对所述多个车辆行驶状态关联特征向量进行基于转换器思想的全局上下文语义编码以得到多个全局上下文语义车辆行驶状态关联特征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的车辆指示灯的控制方法，其特征在于，所述多尺度邻域特征提取模块，包括：第一卷积层、与所述第一卷积层并行的第二卷积层，以及，与所述第一卷积层和所述第二卷积层连接的多尺度特征融合层，其中，所述第一卷积层使用具有第一长度的一维卷积核，所述第二卷积层使用具有第二长度的一维卷积核。
6.根据权利要求5所述的车辆指示灯的控制方法，其特征在于，将所述多个车辆行驶状态关联特征向量排列为输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到第二尺度车辆状态时序上下文关联特征向量，包括：
7.根据权利要求6所述的车辆指示灯的控制方法，其特征在于，融合所述第一尺度车辆状态时序上下文关联特征向量和所述第二尺度车辆状态时序上下文关联特征向量以得到车辆状态时序特征向量，包括：以如下公式来融合所述第一尺度车辆状态时序上下文关联特征向量和所述第二尺度车辆状态时序上下文关联特征向量以得到车辆状态时序特征向量；
8.根据权利要求7所述的车辆指示灯的控制方法，其特征在于，对所述车辆状态时序特征向量的高维数据流形进行修正以得到优化车辆状态时序特征向量，包括：
9.根据权利要求8所述的车辆指示灯的控制方法，其特征在于，将所述优化车辆状态时序特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示车辆行为标签，包括：使用所述分类器以如下公式对所述优化车辆状态时序特征向量进行处理以获得分类结果，其中，所述公式为：
10.一种车辆指示灯的控制系统，其特征在于，包括：