一种基于自监督训练的裂缝检测方法及装置

本公开提供了一种基于自监督训练的裂缝检测方法及装置，涉及机器学习技术领域。该方法包括：对无标注裂缝图像数据进行数据增强操作，并基于增强后的裂缝图像数据，通过多视角采集方法获取裂缝图像样本；基于裂缝图像样本构建样本对，并对样本对进行特征差异计算以生成自监督学习的训练数据；利用训练数据训练自监督对比学习模型，并通过最小化特征相似性损失函数提取裂缝的通用特征表示；根据裂缝的通用特征表示提取裂缝区域特征，并结合特征解析方法对裂缝的位置和边界进行检测。本公开中的技术方案可以在无标注数据条件下通过自监督学习实现裂缝检测与边界解析，提升裂缝检测的准确性和效率。