专利摘要显示，该技术可以应用于人工智能领域和自动驾驶领域，方法包括：获取目标信息，所述目标信息为对目标道路的路况所采集的数据；根据所述目标信息，通过深度学习模型，得到序列信息，所述序列信息包括所述目标道路的拓扑中特征点的点信息、以及所述目标道路的拓扑中特征线的边信息；所述点信息包括所述特征点对应的物理位置以及类别，所述边信息包括所述特征点之间的连接关系以及连接方向；根据所述序列信息，确定所述目标道路的拓扑。本申请通过一阶段直接预测节点(特征点)和边(特征线)的信息，避免了各个阶段误差导致的整体道路结构的积累误差，并且融合两者数据能够在网络中相互促进增加最终结果的精度。

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