一种基于深度学习的裂缝的快速分割及尺寸计算方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的裂缝的快速分割及尺寸计算方法及系统，方法包括：获取建筑表观裂缝数据集；将建筑表观裂缝数据集输入至改进DeepLabv3+网络模型，获取分割模型，将裂缝图输入至分割模型进行识别分割得到裂缝分割结果图像；将裂缝分割结果图像进行灰度处理和二值化，获取裂缝二值图像；利用改进最大内切圆方法获取裂缝宽度；利用骨架提取法获取裂缝长度；利用统计像素法对裂缝二值图像进行计算，获取裂缝面积。本发明通过采用轻量化的MobileNetV2作为主干网络并引入CBAM注意力模块，显著提升了裂缝检测的精度和效率，同时利用最大内切圆方法实现了裂缝宽度的精确计算；解决了资源受限环境下的快速检测问题，还增强了复杂背景下的检测能力。