本申请涉及计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于机器视觉的仓库堆垛物品盘库计数方法及装置，其中，方法包括：通过采集检测堆垛图像数据并划分训练集与验证集；对图像数据进行预处理和数据扩充；使用深度神经网络检测模型对堆垛的正面、顶面进行定位与分类，在训练集上进行训练，直至迭代到达预设条件；使用训练好的网络在线地对其它堆垛图片数据进行检测；通过提出的三维计数算法将深度神经网络得到的检测结果转化为计数结果。从而实现了对仓库堆垛物品的自动盘库计数任务，在有较强的鲁棒性的同时能取得很高的准确率。由此，解决了设备成本或存储成本较高，智能化成度较低，不易推广等问题。