Dada la reciente proliferación de Sistemas Aéreos No Tripulados (UAS) y la consecuente importancia de los sistemas de contra-UAS, este proyecto tiene como objetivo realizar la detección y seguimiento de pequeños UAS no cooperativos utilizando sensores electroópticos (EO) e infrarrojos (IR). Se comparan dos técnicas de integración de datos, a nivel de decisión y de píxel, con el uso de cada sensor de forma independiente para evaluar la robustez del sistema en diferentes condiciones operativas. Los datos se envían a un detector YOLOv7 combinado con un rastreador ByteTrack. Para el entrenamiento y la validación, se realizan esfuerzos adicionales para crear conjuntos de datos de cuadros y videos de Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV) anotados, alineados espacial y temporalmente, tanto en EO como en IR. Estos consisten en la adquisición de datos reales capturados desde una estación de trabajo en el suelo, seguidos de la calibración de imágenes, la alineación de imágenes, la aplicación de técnicas de eliminación de sesgos y métodos de aumento de datos para crear imágenes de forma artificial. El rendimiento del detector en los conjuntos de datos muestra una precisión promedio del 88.4%, un recall del 85.4% y un mAP@0.5 del 88.5%. Las pruebas realizadas en la arquitectura de fusión a nivel de decisión demuestran ganancias notables en recall y precisión, aunque a expensas de tasas de fotogramas más bajas. La precisión, el recall y la tasa de fotogramas no se mejoran con el diseño de fusión a nivel de píxel.