摘要：混凝土裂缝是影响结构耐久性和安全性的核心缺陷之一，对其智能识别和修复策略研究已经成为土木工程和人工智能交叉领域中的一个重要发展方向。本文构建了以深度学习为基础的混凝土裂缝检测与修复系统，该系统分别在裂缝特征数学建模、卷积神经网络结构和注意力机制的融合方法等方面进行研究，设计多尺度语义解析框架并基于该框架设计了轻量级网络和高性能优化策略，以达到精度和效率之间的动态平衡；以修复任务为导向，提出裂缝尺寸评估、材料参数预测和自适应优化控制等一整套理论体系，构建裂缝-材料-策略映射模型。结果表明所提方法在裂缝识别精度，参数预测误差和修复策略收敛速度等指标上均优于传统算法，从而实现混凝土裂缝由探测到修复全过程的智能化闭环。