Este documento propone un algoritmo de detección de grietas en carreteras basado en una red SparseInst mejorada, llamado algoritmo SparseInst-CDSM, con el objetivo de resolver los problemas de baja precisión de reconocimiento y mala detección en tiempo real de los algoritmos existentes. El algoritmo introduce el módulo CBAM, convolución DCNv2, módulo de agrupación de tiras SPM, módulo de agrupación mixta MPM, etc., mejorando efectivamente la integridad y precisión del reconocimiento de grietas. Al mismo tiempo, se extrae el esqueleto del eje central de la grieta utilizando el método del eje central, y se calcula la longitud y el ancho máximo de la grieta. En la comparación experimental bajo el conjunto de datos de grietas autoconstruido, SparseInst-CDSM tiene una precisión del 93.66%, una precisión del 67.35%, una recuperación del 66.72% y un IoU del 84.74%, todos superiores a los modelos de segmentación principales como Mask-RCNN y SOLO que se compararon, reflejando la superioridad del algoritmo propuesto en este documento. Los resultados de la comparación de medidas reales muestran que el error del algoritmo está dentro del 10%, lo que indica que tiene una alta eficacia y practicidad.