一种大型建筑表面的裂缝图像分割方法、系统及设备

本申请提供一种大型建筑表面的裂缝图像分割方法、系统及设备，包括：获取待检测目标区域的建筑表面原始图像；通过由卷积神经网络与Transformer解码器分支构成的异构网络，提取建筑表面原始图像的多维特征向量，并生成图像预测结果；基于图像预测结果进行动态调整，并采用一致性监督机制进行约束，得到优化后的预测标签；将多维特征向量和优化后的预测标签进行像素级对比学习，得到最终裂缝分割结果；基于最终裂缝分割结果进行推理，获取裂缝分割概率图。本申请通过人工智能算法对大坝等关键基础设施表面裂缝进行自动识别与精确分割，在标注数据有限的条件下提升裂缝检测精度，增强模型鲁棒性，从而优化设施运维效率、提升结构安全性。