El uso de cámaras de seguridad permite realizar video vigilancia, sin embargo, poco se ha hecho para obtener otro tipo de información a partir de los videos. Este proyecto desarrolla un sistema de conteo de personas en video a partir de algoritmos de detecciones y seguimiento, desarrollado en Python 3. El uso de detectores y trackers hace al sistema más robusto para evitar problemas de sobre conteo. Se realizaron comparaciones para evaluar tres algoritmos de detección diferentes: YOLO, SSD y OpenPose, y 6 algoritmos de tracking implementados en OpenCV: Boosting, MIL, KCF, TLD, Median Flow, MOSSE y CSRT, de manera que sean implementados los mejores algoritmos. El sistema logra obtener un error relativo de conteo máximo del 40%, teniendo problemas en sub conteo de personas en el video.