随着交通基础设施的快速发展，桥梁结构的安全监测至关重要，其中裂缝检测是评估桥梁健康状态的关键环节。传统人工检测方法存在效率低、主观性强、漏检率高等问题，难以满足大规模桥梁的实时监测需求。本研究提出基于深度学习的桥梁裂缝图像识别与量化分析方法，通过构建高质量桥梁裂缝数据集，优化改进语义分割网络结构，实现裂缝的高精度识别与定位。在量化分析层面，设计像素级轮廓提取与亚像素级参数计算模型，结合多期图像配准技术分析裂缝发展趋势，并建立误差补偿机制提升结果可靠性。