以路面纵向裂缝、横向裂缝和龟裂等典型路面裂缝病害作为研究对象，采用YOLOv7算法进行路面裂缝类型自动识别。研究过程中对图像数据集进行了灰度化处理，得到了彩色图像集和灰度图像集，针对上述2种裂缝图像集分析了如迭代次数、置信度和交并比阈值等算法参数对目标检测精度及性能的影响，提出了彩色图像集和灰度图像集的最优参数组合。以实测路面裂缝图像作为输入，分别采用基于彩色图像集和灰度图像集的检测算法最优参数组合进行路面裂缝识别，分析了图像灰度处理对路面裂缝检测精度的影响。研究结果表明，算法参数对裂缝检测性能的影响均呈现先增大后减小的趋势，彩色图像集包含更为丰富的路面特征信息，基于彩色图像集算法模型的路面裂缝病害类型识别精度和效率更高。研究成果为路面裂缝病害自动检测精度的提高提供了参考。