本发明公开了一种基于改进U‑Net模型的大坝无人机影像裂缝智能识别方法，特别应用于大型特高拱坝的坝面裂缝检测。该方法包括：获取大坝无人机影像，并对影像进行预处理；对影像中的裂缝进行逐像素标注，构建大坝裂缝样本集，并分为训练集和测试集；构建改进的U‑Net裂缝提取模型；利用训练集对改进的U‑Net裂缝提取模型进行训练；将测试集输入训练好的模型中进行测试，对模型进行精度评估，并最终获得最优训练模型；利用最优模型进行大坝无人机影像裂缝检测。本发明方法构建的改进的U‑Net模型在原始U‑Net模型基础上增加了网络深度以提取更多有用的特征信息，有助于提高裂缝的提取精度；同时为了加快学习速度并防止梯度爆炸和梯度消失等问题，本发明在模型中每个卷积层后加上了一个BN层，并在每个BN层后又紧接了一个ReLU激活函数。