本发明公开了一种基于深度学习的指针式仪表读数识别方法，该方法通过第一深度网络模型识别待识别仪表图片中的表盘区域；将该待识别仪表的表盘所在的区域从该图片上截取出来；通过第二深度网络模型识别该表盘中的圆心坐标、各个刻度线数字坐标、半指针针尖坐标以及位于指针两侧的两个刻度线数字的坐标；将该两个刻度线数字所在的区域分别从截取出的待识别仪表的表盘区域的图片中截取出来；通过第三深度网络模型识别该两个刻度线数字的数值，并采用角度法进行读数。该基于深度学习的指针式仪表读数识别方法能够同时识别多种类型的指针式仪表的读数，且读数效率更高。