Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một hệ thống nhận dạng và đếm số lượng tôm trên băng chuyền theo thời gian thực nhằm để ứng dụng vào các nhà máy sản xuất tôm. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đã phát triển hệ thống nhận dạng tôm dựa trên 3 mô hình mạng học sâu nhận dạng phổ biến như Yolo v3 (You only look once), SSD300 (Single Shot MultiBox Detector) và mô hình RetinaNet. Các phương pháp được thực nghiệm trên tập dữ liệu video được thu thập từ nhà máy sản xuất đóng hộp tôm trên dây chuyền sản xuất công nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình Yolo v3 đạt được hiệu suất tốt về độ chính xác cũng như thời gian thực hiện so với hai phương pháp còn lại. Đồng thời, chúng tôi đề xuất một giải thuật tự động đếm số lượng tôm dựa trên kết quả trả về từ bộ nhận dạng Yolo v3. Kết quả thuật toán đếm số lượng đạt được 98,63 %.