Día a día, los sistemas de vigilancia se han hecho más común en nuestros días, en cuestionesde seguridad y monitoreo bajo ciertos escenarios estos son considerados una manera económica para tareas que benefician a la sociedad [1]. Esta situación hace confiable el uso de cámaras en dispositivos aéreos no tripulados como son los drones []. Estos son versátiles en el desarrollo de tareas automáticas debido al nivel de integración y la interfaz de comunicación inalámbrica. En los sistemas de monitoreo es necesario saber la ubicación de los objetos por tal motivo se requieren técnicas de localización. Este no es un problema trivial por las diversas situaciones no controladas tales como el movimiento de la cámara, saturación por exceso de luz, oclusiones o distorsiones de geometría debido a la proyección [2]. Con respecto a estas situaciones, varios enfoques en el estado del arte resultan no ser robustas ante todas estas circunstancias, existen algunos algoritmos de seguimiento y detección que asumen varias restricciones de escenarios, otros trabajos asumen cámara fija o conocimiento previo del escenario [3]. Por otro lado, existen algunas propuestas que utilizan algoritmos robustos que cubren estas dificultades; sin embargo, su complejidad computacional incrementa haciéndolos inviables para ser implementados en un sistema embebido [4]. En vehículos aéreos, ambas situaciones no son adecuadas, si el algoritmo es demasiado simple, no ubicará objetos bajo varias afectaciones; pero al contrario, si se consideran elementos para robustecer el algoritmo la complejidad computacional se eleva. Entonces, si el algoritmo es robusto el procesamiento en línea se hace más complicado, lo que afecta directamente a la autonomía aviones no tripulados [5]. Las situaciones comentadas anteriormente muestran la necesidad de desarrollar enfoques de baja complejidad, pero de alta confiabilidad. Por estas razones esta tesis propone un algoritmo para detectar por ejemplar.