التمييز الدلالي لقيادة المركبات ذاتية القيادة يجب أن يكون قويًا ضد بيئات مختلفة في الطبيعة. يعتبر التمييز الدلالي ليلاً تحديًا خاصًا بسبب نقص الصور الليلية المشمولة بالشروح ووجود فجوة مجال كبيرة بين الصور النهارية المشمولة بالشروح الكافية والصور الليلية. في هذا البحث، نقترح إطار تدريب جديد يستند إلى نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) للتمييز الدلالي الليلي. مع وجود أزواج من الصور النهارية والليلية محاذاة لنظام تحديد المواقع العالمي، نقوم بتطابق المراسلات عبر المجالات للحصول على إشراف شبه دقيق على مستوى البكسل. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بتقدير التدفق بين الإطارات الفيديوية النهارية وتطبيق توسيع استنادًا إلى نظام تحديد المواقع العالمي للحصول على إشراف شبه دقيق آخر على مستوى البكسل. باستخدام هذه الإشرافات الشبه دقيقة مع خريطة الثقة، نتدرب على شبكة تمييز دلالي ليلي دون أي شروح من الصور الليلية. تظهر النتائج التجريبية فعالية الطريقة المقترحة في عدة مجموعات بيانات للتمييز الدلالي الليلي. يمكن الوصول إلى كود المصدر الخاص بنا عبر الرابط:https://github.com/jimmy9704/GPS-GLASS.