在工程实践中,裂缝在隧道中是比较常见的病害,而且裂缝形式多种多样,其产生也是不可避免的。隧道裂缝产生的危害较大,这样就会导致一些安全隐患,例如检测人员存在人身安全隐患、列车运行受阻等等,所以需要及时地发现和修补。通过高速摄像机采集的隧道图像分辨率极高但是光照强度极差,同时裂缝和结构缝、水渍有很强的特征相关性。由于隧道图像数据量的庞大,人工手动筛选裂缝不仅困难,而且耗时耗力,无法满足实际需求,并且传统的图像处理方法也无法做到准确地分割出隧道裂缝的位置。本文的研究目的是基于深度学习方法实现一套完整的隧道裂缝识别系统。该系统将先进的语义分割技术应用到铁路隧道图像分析领域,实现对隧道裂缝位置的精确分割,从而为铁路部门节省大量的人力物力。该系统将改善铁路部门的运营效率,更能进一步保障我们的生命财产安全,所以具有很大的实际应用价值和现实意义。本文首先基于隧道图像的特殊性,构建了一个专业的隧道图像分割数据集,为训练隧道裂缝分割模型作充足的准备。其次,基于Pytorch深度学习框架训练该分割模型,通过采用迁移学习、加权损失函数方法来优化模型,提高模型的鲁棒性,从而有效解决了识别精度低的问题。该优化后的裂缝分割模型在隧道裂缝数据集的验证集上实现了 98.08%的像素准确率和42.79%的裂缝交并比。最终,设计了隧道裂缝的智能识别系统平台,并且完成了优化的裂缝分割模型在该平台上的部署。