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道路表面裂缝检测是道路安全检测的一项重要指标,随着计算机视觉技术的不断发展,越来越多的基于深度学习的目标检测方法被应用到裂缝检测中。然而这些检测方法大都是对裂缝位置的粗略的检测或分类,无法定量的衡量裂缝。为了定量衡量裂缝,提出了一种基于深度学习的像素级道路表面裂缝检测方法。使用卷积神经网络对裂缝原始图像进行分割得到裂缝的二值化图像,并实现对裂缝的面积、长度、平均宽度的自动计算,提高了测量效率并降低了检测成本。实验表明,本系统对裂缝面积测量准确率达到93%,长度测量准确率达到92%,平均宽度测量准确率