摘要：远洋渔业仍面临自动化、智能化水平偏低等问题,渔获量统计仍普遍采用人工计数。为解决远洋金枪鱼渔业中人工统计渔获量费时费力的问题,本研究提出一种基于DP-YOLO(DCNv2-PConv-YOLO)模型与动态检测门算法相结合的自动计数方法。该方法选用YOLOv7-tiny作为基础模型,采用可变形卷积DCNv2获取更多形状特征,使用部分卷积PConv降低计算量,设计动态检测门算法避免重复计数,同时提出错计误差指标评估计数方法。消融试验结果显示,DP-YOLO相比YOLOv7-tiny减少了3.3%的参数,23.7%的计算量和2.1%计算时间,提高了5.3%平均精度;渔获量自动统计试验结果表明,该计数方法的识别准确率达到95.8%,计数精度达到97.9%,错计误差仅为2.1%,相比YOLOv5s+Deepsort与YOLOv7-tiny+Deepsort已有的计数算法,分别领先45.8%和25%,为远洋渔业的渔获量自动统计提供了新的思路。