La estimación de la posición de objetos tridimensionales (3D) juega un papel crucial en la visión por computadora porque es una función esencial en muchas aplicaciones prácticas. En este documento, proponemos un algoritmo de estimación de la posición de objetos basado en modelos en tiempo real, que integra el emparejamiento de plantillas y los métodos de estimación de posición Perspective-n-Point (PnP) para abordar este problema de manera eficiente. El método propuesto extrae y empareja primero puntos clave de la imagen de la escena y la imagen de referencia del objeto. Basándose en los puntos clave emparejados, una transformación plana bidimensional (2D) entre la imagen de referencia y el objeto detectado puede formularse mediante una matriz de homografía, lo que puede inicializar eficientemente un algoritmo de seguimiento de plantillas. Basándose en el resultado del seguimiento de plantillas, la correspondencia entre las características de la imagen y los puntos de control del modelo de Diseño Asistido por Computadora (CAD) del objeto puede determinarse eficientemente, lo que conduce a un resultado rápido de seguimiento de la posición 3D. Finalmente, la posición 3D del objeto con respecto a la cámara se estima mediante un solucionador PnP basado en las correspondencias rastreadas 2D-3D, lo que mejora la precisión de la estimación de la posición. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto no solo logra un rendimiento en tiempo real en el seguimiento de múltiples objetos, sino que también proporciona resultados precisos de estimación de la posición. Estas ventajas hacen que el método propuesto sea adecuado para muchas aplicaciones prácticas, como la realidad aumentada.