高速公路自驾出行已成为当今社会人们首选的交通方式，因此，建立体制完善、功能健全的道路维护管理系统，将会直接推动我国国民经济的国际化发展。由于受到外在自然灾害、人为因素；内在道路施工技术、建设选材质量等的影响，长期使用后的道路将会出现各种不同类型、不同程度的破损类病害。科学分析这些病害的形成原理以及影响程度是建设综合性道路管理体系的基础。　　路面破损类病害作为道路病害的一种主要形式，主要有坑洞、错台、刻槽、接缝、裂缝等表现形式。裂缝作为一种初期路面病害形式，其纹理复杂，易受噪声干扰，表现形式多种多样，因此研究难度大。传统基于二维数字图像技术的路面裂缝检测具有缺少路面三维深度信息、易受到周围光照等噪声影响的缺陷；同时，完全依赖底层机器视觉的数字图像处理技术未考虑高层视觉信息，从而使得精度难以再度提高，因此也促使了结合高层视觉信息的路面裂缝三维检测技术的研究与发展。　　本文在深入研究国内外现有路面裂缝检测技术的基础上，进行了路面裂缝三维数据的采集、数据预处理以及路面裂缝类型判断、轮廓提取研究。基于激光三角测距法设计实现了路面三维数据采集系统并进行了路面三维深度数据的采集；针对路面裂缝纹理细微、形态多样、易受噪声干扰等特点，设计了首先进行中值滤波，然后进行双相标准差滤波的分步滤波方法进行数据预处理；针对采集到的路面数据量巨大的特点，并结合诞生于机器学习、数据挖掘领域的聚类技术在大数据处理方面的独特优势，提出椭圆模型聚类算法路面裂缝检测技术，并进行试验分析研究；为了进一步提高检测精度，在计算机底层处理的基础上考虑高层信息，提出了水平集算法的路面裂缝检测方法，充分利用水平集方法间接代替直接、提升曲线研究维度，降低计算复杂度的思想，从而在考虑图像高层信息的同时获得了路面裂缝轮廓边缘的高效检测。　　针对提出的路面裂缝检测算法，文中进行了大量试验研究。并定性、定量分析了试验结果。研究结果表明：本文提出的路面裂缝检测算法，具有高效率、高精度、低复杂度和自适应性强的优点，对于路面裂缝三维检测技术的进一步发展具有重要意义。