1.一种用于混凝土裂缝分割和深度预测的多任务预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：构建训练数据集：获取来自不同场景的多张混凝土裂缝图像，并标注每一混凝土裂缝图像中的混凝土裂缝及对应的裂缝深度，得到训练数据集；

S2：构建多任务预测框架：多任务预测框架包括图像预处理模块、编码模块、解码模块、深度预测模块以及结果预测模块，其中编码模块包括多个依次级联的图像编码器，每一图像编码器包括连接的自适应组件、自注意力组件以及归一组件，解码模块包括对应图像编码器的多个图像解码器，深度预测模块包括对应图像解码器的深度预测器，每一深度预测器包括多个卷积层和全连接层；

S3：训练多任务预测模型：将训练数据集输入到多任务预测框架中训练得到多任务预测模型，其中混凝土裂缝图像经过图像预处理模块后得到增强图像，增强图像输入到编码模块中的多个图像编码器得到对应不同层级的多个编码图像，且上一层级和当前层级的图像编码器的编码图像共同输入到当前层级的图像解码器进行解码得到多个解码图像，每一解码图像中含有裂缝分割掩码，各个解码图像输入到对应层级的深度预测器中得到深度预测结果，多个深度预测结果和最高层级的编码图像共同输入到结果预测模块中得到裂缝深度。

2.根据权利要求1所述的用于混凝土裂缝分割和深度预测的多任务预测模型的构建方法，其特征在于，图像预处理模块包括依次连接的卷积层、多层感知机层、图像处理层和DIP层，混凝土裂缝图像依次经过卷积层、多层感知层、图像处理层和DIP层后得到增强图像。

3.根据权利要求2所述的用于混凝土裂缝分割和深度预测的多任务预测模型的构建方法，其特征在于，混凝土裂缝图像在图像处理层中进行白平衡处理、对比度处理、亮度处理、锐度处理、伽马处理、色调处理以及去噪处理后输入到DIP层中。

4.根据权利要求1所述的用于混凝土裂缝分割和深度预测的多任务预测模型的构建方法，其特征在于，编码模块采用SAM模型的图像编码器，编码模块和解码模块基于Transformer架构搭建得到。

5.根据权利要求1所述的用于混凝土裂缝分割和深度预测的多任务预测模型的构建方法，其特征在于，冻结图像编码器的参数仅调整自适应组件的参数。

6.根据权利要求1所述的用于混凝土裂缝分割和深度预测的多任务预测模型的构建方法，其特征在于，自适应组件包括依次连接的多个降采样线性层、GELU激活层、多个升采样线性层和GELU激活层，即输入到自适应组件中的特征首先通过多个降采样线性层进行降采样再经过GELU激活层的GELU激活函数处理，随后经过多个升采样线性层的升采样再经过GELU激活层的GELU激活函数处理。

7.根据权利要求1所述的用于混凝土裂缝分割和深度预测的多任务预测模型的构建方法，其特征在于，深度预测器的多个卷积层中引入残差连接。

8.根据权利要求1所述的用于混凝土裂缝分割和深度预测的多任务预测模型的构建方法，其特征在于，采用均方误差作为损失函数，并在均方误差中引入了L2正则化项。

9.一种混凝土裂缝分割和深度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

将待检测的混凝土裂缝图像输入到权利要求1到8任一所述的用于混凝土裂缝分割和深度预测的多任务预测模型的构建方法构建得到的用于混凝土裂缝分割和深度预测的多任务预测模型中，输出裂缝分割掩码和裂缝深度。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序包括用于控制过程以执行过程的程序代码，所述过程包括根据权利要求1到8任一所述的用于混凝土裂缝分割和深度预测的多任务预测模型的构建方法或者权利要求9所述的混凝土裂缝分割和深度预测方法。