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为了解决变电站指针式仪表读数识别中指针区域提取困难、指针中心线定位误差大以及识别精度较差等问题,针对变电站中常见的刻度分布均匀的指针式仪表,提出了一种基于深度学习的指针式仪表自动检测与识别方法。首先,利用卷积神经网络模型检测当前视野下仪表目标的包围框位置,得到仪表目标图像;然后,利用改进有效和准确的场景文本检测器(EAST)算法对检测到的仪表目标图像进行文本检测,检测出仪表图像中的文本图像,利用设计的印刷体数字识别模型对文本图像进行识别,筛选出仪表刻度数字,得到仪表刻度数字的位置信息与数值;最后,通