1.一种基于改进的U-net的混凝土表面裂缝检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；

利用预先训练好的基于改进的U-net裂缝检测模型对待检测图像中的像素进行分类，得到分类结果；所述分类结果包括背景像素和裂缝像素。

2.根据权利要求1所述的基于改进的U-net的混凝土表面裂缝检测方法，其特征在于，所述改进的U-net裂缝检测模型包括：下采样模块，用于提取所述待检测图像中的特征信息，并逐步将特征信息由低维映射至高维；

上采样模块，用于逐步将特征信息由高维映射至低维，并且在将特征信息由高维映射至低维过程中，将与特征信息由低维映射至高维的过程中同维度相同的图像进行融合。

3.根据权利要求2所述的基于改进的U-net的混凝土表面裂缝检测方法，其特征在于，所述上采样模块包括：第一卷积单元，包括依次连接的多个第一卷积组；

所述第一卷积组包括：

第一卷积子单元，用于对输入图像进行卷积操作；

第一池化子单元，用于对所述第一卷积子单元输出的特征图进行池化操作；

采样子单元，用于对所述第一池化子单元输出的特征图进行上采样；

第一融合子单元，用于对所述第一卷积子单元输出的特征图与所述采样子单元输出的特征图进行融合；

第二卷积子单元，用于对所述第一融合层输出的特征图进行卷积操作。

4.根据权利要求3所述的基于改进的U-net的混凝土表面裂缝检测方法，其特征在于，所述上采样模块还包括第三卷积单元，与所述第一卷积单元连接，包括：Dropout层；

分别连接在Dropout层输入端和输出端的卷积层。

5.根据权利要求4所述的基于改进的U-net的混凝土表面裂缝检测方法，其特征在于，所述第二卷积单元包括：

第二融合子单元，用于对在下采样过程中和上采集过程中具有相同维度的图像进行融合；

第三卷积子单元，用于对所述第二融合层输出的特征图进行卷积操作。

6.根据权利要求2所述的基于改进的U-net的混凝土表面裂缝检测方法，其特征在于，所述下采样模块对待检测图像进行五次采样，所述上采样模块用于对相应的特征图进行五次采样。

7.根据权利要求3所述的基于改进的U-net的混凝土表面裂缝检测方法，其特征在于，在卷积过程中，通过零填充，使卷积过程尺度不变，卷积过程步长为1。

8.根据权利要求7所述的基于改进的U-net的混凝土表面裂缝检测方法，其特征在于，卷积后的特征图的大小通过下式计算：其中，N表示经过卷积后的特征图的大小，O表示原图的大小，F表示卷积核大小，P表示填充数。