La capacidad de vuelo de los drones amplía el área de vigilancia y permite que los drones sean plataformas móviles. Por lo tanto, es importante estimar el estado cinemático de los drones. En este documento, se estima el estado cinemático de un mini dron en vuelo basado en el video capturado por su cámara. Se propone una novedosa técnica de coincidencia de plantillas de cuadro a cuadro. La velocidad instantánea del dron se mide a través de la conversión de imagen a posición y la coincidencia de plantillas de cuadro a cuadro utilizando ventanas óptimas. Se definen múltiples plantillas por sus correspondientes ventanas en un cuadro. El tamaño y la ubicación de las ventanas se obtienen minimizando la suma de los errores cuadráticos mínimos entre el modelo de regresión lineal por tramos y la función de conversión de imagen a posición no lineal. El desplazamiento entre dos cuadros consecutivos se obtiene mediante la coincidencia de plantillas de cuadro a cuadro que minimiza la suma de las diferencias cuadradas normalizadas. El estado cinemático del dron se estima mediante un filtro de Kalman basado en la velocidad calculada a partir del desplazamiento. El filtro de Kalman se amplía para estimar simultáneamente el estado y el sesgo de velocidad del dron. Para un procesamiento más rápido, se adopta un esquema de retención de orden cero para reutilizar la medición. En los experimentos, se probaron dos carreteras de 150 m de largo; una carretera está en un entorno urbano y la otra en un entorno suburbano. Un mini dron comienza desde un estado de suspensión, alcanza la velocidad máxima y luego continúa volando a una velocidad casi constante. El dron captura video 10 veces en cada carretera desde una altura de 40 m con un ángulo de inclinación de cámara de 60 grados. Se mostrará que el método propuesto logra errores de distancia promedio a niveles bajos de metros después del vuelo.