Con el fin de contribuir al funcionamiento de vehículos aéreos no tripulados (VANT) de acuerdo con las reglas de vuelo visual (VFR), este artículo propone un enfoque monocular para la detección de nubes utilizando un sensor electroóptico. La evitación de nubes está motivada por varios factores, incluyendo la mejora de la visibilidad para la prevención de colisiones y la reducción de los riesgos de formación de hielo y turbulencias. El flujo de trabajo descrito se basa en la detección, seguimiento y triangulación paralelizados de características con una segmentación previa de las nubes en la imagen. Como resultado, el sistema genera una cuadrícula de ocupación de nubes en las cercanías de la aeronave, que puede ser utilizada posteriormente para cálculos de evitación de nubes. La metodología propuesta fue probada en simulaciones y experimentos de vuelo. Con el objetivo de desarrollar métodos de segmentación de nubes, se crearon conjuntos de datos, uno de los cuales se hizo público y cuenta con 5488 imágenes de nubes etiquetadas y aumentadas de un experimento de vuelo real. Los modelos de segmentación entrenados basados en el marco YOLOv8 son capaces de separar las nubes del fondo incluso en condiciones ambientales desafiantes. Para un análisis de rendimiento de la etapa posterior de estimación de la posición de las nubes, se comparan las posiciones de nubes calculadas y reales y se aplican métricas de evaluación de características. Las investigaciones demuestran la funcionalidad del enfoque, incluso si los desafíos se hacen evidentes bajo condiciones de vuelo reales.