本发明适用于路面病害智能分割技术领域，涉及一种基于实例分割算法的路面裂缝像素级别检测方法，包括以下步骤：采集路面病害图像数据；对采集的路面病害图像数据进行预处理，构建用于训练神经网络的路面病害数据库；对实例分割算法Mask R‑CNN进行改进优化，从而构建像素级别的路面裂缝智能分割模型，并初始化智能分割模型进行训练；调整智能分割模型的超参数，直至智能分割模型收敛且误差损失值满足要求，则保存此时的网络权重参数，用于路面裂缝像素级别的分割；将测试图像输入到保存的智能分割模型中，输出路面裂缝分割结果。本发明所提出的智能分割模型具有更好的鲁棒性与泛化能力，有效提高路面裂缝的分割精度与效率。