本发明涉及图像处理技术领域，具体为电能表铭牌关键特征识别方法及系统，包括以下步骤：基于单/三相电能表及物联表的铭牌，采用多角度拍摄技术和自适应曝光控制，生成多角度铭牌图像集。本发明中，通过卷积神经网络在图像特征提取和边缘增强方面的应用，提升了对模糊文字和数字的识别率，处理了传统方法在处理磨损或模糊铭牌时的不足，通过结合光学字符识别技术和自然语言处理算法，解析铭牌上的型号和日期信息，提升了文本识别的准确率，通过使用生成对抗网络和变形学习技术，能够有效处理非标准形状铭牌的识别问题，结合用户反馈和在线学习机制，使得识别算法能够持续优化，适应不断变化的铭牌型号和格式，保证了长期有效性和适应性。