本发明公开一种基于深度学习和帧差法的水表读数识别方法，步骤为：步骤1：采集大量水表图片；步骤2：对每张水表图片进行预处理，构建水表训练集；步骤3：对水表训练集中水表字符区域位置进行定位；步骤4：对定位后的水表训练集进行字符分割；步骤5：用AlexNet模型提取分割后水表训练集的水表字符特征；步骤6：将水表字符特征送入到全连接网络进行训练，得到训练模型；步骤7：将新采集的水表图像送入到训练模型中进行识别，得到识别结果；步骤8：将识别结果正确的水表原图以及标签进行保存，加入到训练集中再次训练模型。本发明解决了不同类型水表数据少、无用数据冗余以及读数识别准确率低的问题。