为使混合交通流(Mixed Traffic Stream,MTS)下智能网联车(Intelligent Connected Vehicle,ICV)实现鸣笛意图(Horn’s Intention,HI)识别,更好地遵循常规车辆(Manual Vehicle, MV)的驾驶意图,提出ICV 对MV 鸣笛声的“ 感知(Perception) — 定位(Location) — 识别 (Recognition)”模型(简称HI-PLR),采用深度卷积—循环神经网络(Deep Convolution Recurrent Neural Network, DCRNN)算法感知鸣笛车辆(Horning Vehicles, HV)的鸣笛声;采用到达时差 (Time Difference of Arrival, TDOA)算法定位HV;再基于运动时间窗(Motion Time Window, MTW)的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法识别HI.实验结果表明,HI-PLR可使 ICV 对混流中车辆的鸣笛声感知准确率达90.4%,定位角度估计误差小于5°,HI 识别率达 82.5%,为ICV在MTS中的智能驾驶决策提供依据.