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针对实际场景中桥梁裂缝检测精度不高的问题,提出一种基于卷积神经网络与条件随机场的裂缝检测算法。使用特征提取网络对原图进行处理,提取适合裂缝检测的特征;通过区域推荐网络对原始图片中存在裂缝的候选区域进行初步定位;将得到的候选区域作为分类与回归网络的输入,利用条件随机场对该区域的空间特性进行建模,综合判定该区域是否属于裂缝。实验结果表明,该算法相较于常用的Faster-RCNN和滑窗扫描法在查准率上分别提高了9.01%和9.31%,在查全率上分别提高了7.72%和10.45%,精度均值分别提高了0.09