混凝土结构在施工与使用的过程中易产生各种形式的裂缝,由此会产生诸多安全问题。传统的人工安全检测方法,不仅耗费财力和时间,而且无法保障其检测精度。为了提高混凝土表面裂缝的识别效率,提出了一种基于卷积神经网络结合聚类分割的识别方法,实现了对较复杂背景下混凝土表面裂缝图像的准确识别。研究结果显示,该方法不仅能够高效地分类,还能够高精度地对较复杂背景下的裂缝进行识别,这为降低混凝土表面裂缝识别的工作量、维护混凝土结构,对其进行安全检测提供了理论依据,同时也为以后更高精度和更复杂条件下的裂缝识别研究提供了