Con el fin de resolver los problemas de baja eficiencia y precisión en la detección tradicional de grietas en túneles, este artículo propone un método de detección de grietas en túneles basado en un UAV (vehículo aéreo no tripulado) equipado con una cámara de alta velocidad y un algoritmo de reconocimiento de grietas que utiliza el algoritmo mejorado de Retinex multiescala (MSR) y el algoritmo de Prewitt-Otsu, con el objetivo de mejorar la precisión y eficiencia de la detección. El método de detección de grietas en túneles, basado en un UAV equipado con una cámara de alta velocidad para adquirir imágenes de la superficie del túnel, mejora significativamente la eficiencia de detección. El método de reconocimiento emplea un algoritmo mejorado de Retinex multiescala para procesar las imágenes adquiridas, mejorando los detalles de las imágenes de las grietas y mejorando el contraste entre las grietas y el fondo. Las imágenes mejoradas se introducen en el algoritmo de Prewitt-Otsu, que segmenta la imagen de la grieta combinando la detección de bordes de Prewitt y el umbral de Otsu. Finalmente, los pseudo-grietas y los bordes aislados se eliminan mediante el principio del rectángulo delimitador mínimo. Utilizando las imágenes de la superficie del túnel recolectadas por el UAV como objetivos, el algoritmo de reconocimiento de grietas en túneles propuesto en este artículo se compara con otros métodos existentes. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto en este artículo mejora la capacidad de reconocimiento de las características de pequeña textura de la superficie del túnel, y la precisión general del reconocimiento de grietas es superior a la de los métodos existentes. El método propuesto no solo mejora la eficiencia de la detección de grietas en túneles, sino que también mejora significativamente la precisión del reconocimiento, demostrando una importancia práctica sustancial para el mantenimiento y la gestión de la seguridad de los túneles.