Las tareas policiales relacionadas con la aplicación de la ley y la protección ciudadana han ganado un activo muy útil en los drones. Las manifestaciones concurridas, los grandes eventos deportivos o los festivales de verano son situaciones típicas en las que la vigilancia aérea es necesaria. Los ojos en el cielo están pasando del uso de helicópteros tripulados a drones debido a los costos, el impacto ambiental y la discreción, lo que resulta en que las fuerzas policiales locales, regionales y nacionales posean unidades específicas equipadas con drones. En este documento, describimos una solución de inteligencia artificial desarrollada para la policía local de Castelldefels (Barcelona, España) para mejorar las capacidades de los drones utilizados para la vigilancia de grandes eventos. En particular, proponemos una nueva metodología para la integración eficiente de algoritmos de aprendizaje profundo en la aviónica de drones. Esta integración mejora las capacidades del dron para tareas relacionadas con el control de capacidad. Estas tareas han sido muy relevantes durante la pandemia y más allá. Controlar el número de personas en un área abierta es crucial cuando se espera que la multitud supere la capacidad del área y ponga en peligro a los humanos. La nueva metodología propone una ejecución eficiente y precisa de algoritmos de aprendizaje profundo, que suelen ser muy exigentes en recursos computacionales. Los resultados muestran que los modelos de inteligencia artificial de última generación son demasiado lentos cuando se utilizan en el equipo estándar del dron. Estos modelos pierden precisión cuando las imágenes se toman a altitudes superiores a 30 m. Con nuestra nueva metodología, se pueden superar estas dos desventajas y obtener resultados con buena precisión (96% de segmentación correcta y entre 20% y 35% de error proporcional medio) en menos de 20 s.