Para resolver os problemas de baixa precisão de segmentação, omissão de fissuras finas e interferência de fundo durante o processo de segmentação de fissuras em superfícies de concreto, é proposto um modelo de segmentação de fissuras que combina guia linear conjunta e otimização de grade. Primeiramente, um módulo de guia linear de múltiplos ramos é introduzido na rede principal, que, por meio de pooling adaptativo unidimensional, reforça a capacidade da rede de expressar a estrutura linear das fissuras, estabelecendo conexão entre fissuras em diferentes áreas e melhorando a percepção do contexto global para aumentar a precisão da segmentação. Em seguida, é proposto um módulo de otimização de detalhes da grade, que, por meio de três etapas — partição, otimização e fusão — divide todo o domínio espacial em várias grades espaciais para extrair informações de fissuras finas e evitar a omissão destas. Por fim, um módulo de atenção híbrida é embutido nas conexões de salto da rede principal, destacando as características das fissuras nas dimensões espacial e de canal, reduzindo a interferência de fundo. Nos conjuntos de dados Deepcrack537, Crack500 e CFD, o modelo proposto alcança valores de IoU de 77,07%, 58,96% e 56,55%, e valores de F1-score de 87,05%, 74,19% e 72,24%, superando claramente a maioria dos métodos existentes com maior precisão de segmentação.

imagens de fissura; guia linear; segmentação semântica; otimização de grade; mecanismo de atenção