La proliferación de drones en entornos civiles ha generado crecientes preocupaciones sobre su uso indebido, destacando la necesidad de desarrollar sistemas de detección eficientes para proteger espacios públicos y privados. Este artículo presenta un enfoque híbrido para la detección de UAV que combina dos métodos basados en inteligencia artificial para mejorar la precisión del sistema. El primer método utiliza una radio definida por software (SDR) para analizar el espectro radioeléctrico, empleando autoencoders para detectar señales de control de drones e identificar la presencia de estos dispositivos. El segundo método es un módulo de visión por computadora que consiste en cámaras fijas y una cámara PTZ, que utiliza el algoritmo de detección de objetos YOLOv10 para identificar UAV en tiempo real a partir de secuencias de video. Además, este módulo integra un algoritmo de localización y seguimiento, permitiendo el seguimiento de la posición del UAV intruso. Los resultados experimentales demuestran una alta precisión de detección, una reducción significativa de falsos positivos para ambos métodos y una efectividad notable en la localización y seguimiento de UAV con la cámara PTZ. Estos hallazgos posicionan el sistema propuesto como una solución prometedora para aplicaciones de seguridad.