Este trabajo propone un enfoque innovador para mejorar la localización de vehículos aéreos no tripulados (UAVs) en entornos dinámicos. La metodología integra un algoritmo sofisticado de seguimiento de objetos para aumentar el marco de localización y mapeo simultáneo establecido (ORB-SLAM), utilizando solo una configuración de cámara monocular. Los objetos en movimiento son detectados aprovechando el poder de YOLOv4, y se emplea un filtro de Kalman especializado para el seguimiento. El algoritmo se integra en el marco de ORB-SLAM para mejorar la estimación de la pose del UAV corrigiendo el impacto de los elementos en movimiento y eliminando efectivamente las características conectadas a elementos dinámicos del proceso de ORB-SLAM. Finalmente, los resultados obtenidos se registran utilizando el conjunto de datos TUM RGB-D. Los resultados demuestran que el algoritmo propuesto puede mejorar efectivamente la precisión de la estimación de pose y muestra una alta precisión y robustez en escenas dinámicas reales.