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裂缝识别作为结构健康监测的核心环节，正逐步由人工巡检转向智能化图像分析。通过图像语义分割实现结构裂缝的自动提取，已成为工程安全领域中的研究重点方向。

本文围绕 ICSHM2021 P2 Crack Segmentation 图像分割赛题展开，全面解读其任务机制、模型路径与编码提交流程，并从深度学习视角探讨裂缝图像建模的应用策略。

赛题概述

ICSHM2021 P2 Crack Segmentation 是一个结构健康监测领域的重要竞赛任务，旨在通过图像语义分割技术实现混凝土结构裂缝的自动识别。此竞赛任务面向全球研究人员与开发者，提供了真实的结构图像数据以用于模型训练和测试。参赛者需要构建图像分割模型，对裂缝区域进行精准识别并输出分割掩膜结果，最终通过交并比（IoU）进行性能评估。该任务不仅考察了参赛者的计算机视觉建模能力，也兼顾了在土木工程与智能监测领域中的实际落地应用价值。