El agrietamiento es la forma temprana de la enfermedad del pavimento de concreto. El descubrimiento y tratamiento tempranos de este pueden desempeñar un papel importante en el mantenimiento del pavimento. Con los avances continuos en la tecnología de hardware de computadoras, la optimización continua de los algoritmos de aprendizaje profundo, en comparación con los algoritmos estándar de procesamiento de imágenes digitales, utilizando la automatización de la tecnología de detección de grietas tiene un algoritmo de aprendizaje profundo que es más preciso. Como resultado de los beneficios de una mayor robustez, el estudio de la imagen de grietas en pavimentos de concreto se ha vuelto popular. Teniendo en cuenta el efecto deficiente y la débil capacidad de generalización de la tecnología tradicional de procesamiento de imágenes en la segmentación de grietas de concreto, este artículo estudia el algoritmo de segmentación de imágenes de grietas de concreto basado en una red neuronal convolucional y diseña un modelo de segmentación de extremo a extremo basado en ResNet