本发明提供一种集装箱箱门图像自动识别方法，所述方法具体包括如下步骤：S1、输入图像；S2、使用改良的VGG16神经网络预测可能存在文字的区域，给出区域预测；S3、对可能存在文字的区域使用带有注意力机制的ResNet、BiLSTM神经网络进行文字识别，得到文字框和对应文字；S4、按照箱门特定的信息排列规律，通过算法找出箱门上的箱号、箱型、箱皮重等文字；S5、识别结果输出。本发明将箱号识别的准确率提高到了97％，箱型准确率达到98％，在很大程度上可以对抗图像的阴影、歪斜和部分遮挡问题。