La astronomía asistida electrónicamente es una actividad fascinante que requiere condiciones adecuadas y experiencia para ser plenamente apreciada. El equipo complejo, la contaminación lumínica en las áreas urbanas y la falta de información contextual a menudo impiden que los recién llegados aprovechen al máximo sus observaciones, restringiendo el campo a una audiencia experta de nicho. Con los recientes telescopios inteligentes, los astrónomos aficionados y profesionales pueden capturar de manera eficiente un gran número de imágenes. Sin embargo, la verificación posterior sigue siendo necesaria para comprobar si los objetos del cielo profundo son visibles en las imágenes producidas, dependiendo de su magnitud y las condiciones de observación. Si esta detección se puede realizar durante la adquisición de datos, sería posible configurar el tiempo de captura de manera más precisa. Mientras que los trabajos de vanguardia se centran en técnicas de detección para grandes encuestas producidas por observatorios profesionales en tierra, proponemos en este artículo varios enfoques de aprendizaje profundo para detectar objetivos celestiales en imágenes capturadas con telescopios inteligentes, con un puntaje F1 entre 0.4 y 0.62 en datos de prueba, y los experimentamos durante sesiones de divulgación con el público en la Gran Región de Luxemburgo.