Con el desarrollo de la inteligencia artificial, la inteligencia de la agricultura se ha convertido en una tendencia. La monitorización inteligente de las actividades agrícolas es una parte importante de ello. Sin embargo, debido a las dificultades para lograr un equilibrio entre calidad y coste, el objetivo de mejorar los beneficios económicos de las actividades agrícolas no ha alcanzado el nivel esperado. La supervisión de las granjas requiere un esfuerzo humano intensivo y puede no producir resultados satisfactorios. Con el fin de lograr una monitorización inteligente de las actividades agrícolas y mejorar los beneficios económicos, este documento propone una solución que combina vehículos aéreos no tripulados (UAVs) con modelos de aprendizaje profundo. La solución propuesta tiene como objetivo detectar y clasificar objetos usando UAVs en la industria agrícola, logrando así una agricultura independiente sin intervención humana. Para lograr esto, se desarrolla un sistema de detección y seguimiento de objetivos altamente fiable utilizando Vehículos Aéreos No Tripulados. El uso de métodos de aprendizaje profundo permite que el sistema resuelva de manera efectiva el problema de detección y seguimiento de objetivos. El modelo utiliza datos recopilados de los vehículos aéreos no tripulados DJI Mirage 4 para detectar, seguir y clasificar diferentes tipos de objetivos. La evaluación del rendimiento del método propuesto muestra resultados prometedores. Al combinar la tecnología UAV y los modelos de aprendizaje profundo, este documento proporciona una solución rentable para la monitorización inteligente de las actividades agrícolas. El método propuesto ofrece el potencial de mejorar los beneficios económicos de la agricultura al tiempo que reduce la necesidad de un esfuerzo humano intensivo.