La detección de grietas en túneles juega un papel vital en la garantía de la integridad estructural y la seguridad en la conducción. Sin embargo, los entornos de túneles presentan desafíos significativos para la detección de grietas, como la iluminación desigual y la oclusión por sombras, que pueden oscurecer las características de la superficie y reducir la precisión de la detección. Para abordar estos desafíos, este documento propone una nueva red de detección de grietas llamada STCYOLO. Primero, se introduce un mecanismo de convolución de serpiente dinámica (DSConv) para ajustar de manera adaptativa la forma y el tamaño de los núcleos de convolución, permitiéndoles alinearse mejor con la geometría alargada e irregular de las grietas, mejorando así el rendimiento en condiciones de iluminación desafiantes. Para mitigar el impacto de la oclusión por sombras, se diseña un módulo de atención consciente de la oclusión por sombras (SOAA) para mejorar la capacidad de la red para identificar grietas ocultas en regiones sombreadas. Además, se propone un módulo de sobremuestreo de grietas pequeñas (TCU), que reorganiza los núcleos de convolución para preservar de manera más efectiva los detalles espaciales finos durante el sobremuestreo, mejorando así la detección de grietas pequeñas y sutiles. Los resultados experimentales demuestran que, en comparación con YOLOv8, nuestro método propuesto logra una mejora del 2.85% en mAP y un aumento del 3.02% en la puntuación F en el conjunto de datos de detección de grietas.