Las mortandades de peces son mortalidades masivas repentinas que ocurren en sistemas de agua dulce y marina en todo el mundo. Las encuestas de mortandades de peces son esenciales para evaluar los impactos ecológicos y económicos de los eventos de mortandad, pero a menudo son laboriosas, requieren mucho tiempo y están limitadas espacialmente. Este estudio tiene como objetivo abordar estos desafíos explorando la aplicación de sistemas aéreos no tripulados (o drones) y técnicas de aprendizaje profundo para la detección de cadáveres de peces en la costa. Se realizaron siete vuelos utilizando un dron DJI Phantom 4 RGB para monitorear tres sitios con diferentes sustratos (es decir, arena, roca, Sargazo en la orilla). Los ortomosaicos generados a partir de imágenes de drones fueron útiles para detectar cadáveres arrastrados a la orilla, pero no cadáveres flotantes o sumergidos. La detección de múltiples objetos en una sola toma (SSD) con un modelo basado en ResNet50 demostró una alta precisión de detección, con una precisión media promedio (mAP) de 0.77 y un recuerdo medio promedio (mAR) de 0.81. El modelo tuvo una precisión promedio (AP) ligeramente más alta al detectar objetos grandes (>42.24 cm de largo, AP = 0.90) en comparación con objetos pequeños.