本文提出了一种基于深度学习的道路龟裂检测算法，结合深度卷积神经网络和自适应图像分割技术，能够高效准确地识别道路裂缝。研究使用了14000个样本的数据集，发现ResNet和VGG16模型的检测精度最高可达98%。此外，提出了边界引导裂纹分割模型和基于分形的裂纹图形模拟器，以提高裂纹检测的准确性和适应性。