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当前电气铭牌识别效果差,无法进行工程应用.为解决电气铭牌信息识别,提出1种基于工程方法和深度学习相结合的铭牌文本信息识别ResNet50_k模型.将电气铭牌识别分为2部分:不可变区域识别和可变信息区域.针对电气铭牌可变区域的文本提取和信息识别.首先,使用变动区域位置信息对变动区域经进行获取;其次,使用K-menas聚类算法和投影法对铭牌可变区域进行分割;最后,利用Keras深度学习框架搭建残差网络模型.模型经过对3 823类符的识别训练,验证准确率高达97.6%.与Tesseract OCR识别方法