一种复杂场景下的裂缝分割模型与裂缝检测方法

本发明公开了一种复杂场景下的裂缝分割模型，包括：CNN Encoder模块，用于对裂缝图像进行特征提取；Transformer Encoder模块，有效增强模型对复杂背景和多尺度裂缝的表达能力；FFMR模块，用于融合特征并构建多尺度的特征图；Decoder模块，通过上采样和跳跃连接策略将融合特征逐步恢复至原始分辨率，完成像素级裂缝分割并输出最终检测结果；本发明还公开了一种复杂场景下的裂缝分割模型的检测方法。与现有技术相比，本发明能够有效应对光照变化、噪声干扰及背景复杂性，广泛适用于桥梁、道路、隧道等场景的结构健康监测；且在精度和泛化性上均实现显著提升，减少对大规模标注数据的依赖，具有良好的实时性和工程应用前景。