本申请涉及一种物体跟踪计数方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，方法包括：获取物体视频流，先对物体视频流进行物体检测，再进行基于常规跟踪算法的跟踪检测，以跟踪物体，针对检测得到的物体边界框数据和物体跟踪边界框数据采用卡尔曼滤波进行跟踪，最后基于卡尔曼跟踪得到的数据进行线性跟踪，计数运动至目的位置的物体数量。整个过程中，采用物体检测识别物体，通过常规跟踪算法确定在接下来物体的位置，采用卡尔曼滤波的方式获取物体的运动速度，其能够准确对物体进行线性跟踪，整个过程无需依赖复杂已训练的深度学习模型以及持续的基于特征的跟踪，实现过程简单，可以实现高效且准确的物体跟踪计数。