本发明公开了一种基于神经网络的指针仪表读数识别方法，包括步骤：1)表盘定位数据集的构建与预处理；2)针对识别对象及应用场景的特点，设计匹配的神经网络模型；3)对神经网络模型装载训练参数进行训练得到表盘定位模型；4)将待识别图像输入已训练的表盘定位模型中，得到图像中表盘的位置与类别，由表盘定位模型输出构建表盘信息提取数据集并预处理，对神经网络模型装载训练参数并在表盘信息提取数据集上训练，训练完毕后得到表盘信息提取模型；5)将表盘定位模型输出输入已训练的表盘信息提取模型中，得到表盘量程信息；6)在表盘定位模型输出中提取指针及表盘中心位置信息；7)计算仪表读数。本发明可在保证实时性的前提下得到高精度的仪表读数。