Se presenta en este documento un conjunto de herramientas que apoya la detección, orientación, seguimiento y especialmente la estimación de características morfológicas de los peces con alta velocidad y precisión. Puede ser explotado en piscifactorías para automatizar procedimientos cotidianos que incluyen la medición del tamaño y la estimación del momento óptimo de la cosecha, la evaluación de la salud de los peces, la cuantificación de las necesidades de alimentación, etc. También puede ser utilizado en un entorno marino abierto para monitorear el tamaño de los peces, su comportamiento y la población de diversas especies. Se emplea y adapta una eficiente técnica de aprendizaje profundo para la detección de peces, mientras que también se proponen métodos para el seguimiento de los mismos. La orientación de los peces se clasifica para aplicar una técnica de alineación de forma que se basa en el método de aprendizaje automático Ensemble of Regression Trees. La alineación de formas permite estimar las dimensiones de los peces (longitud, altura) y la localización de partes del cuerpo de interés particular como los ojos y las branquias de los peces. El método propuesto puede estimar la posición de 18 puntos de referencia con una precisión de aproximadamente el 95% a partir de imágenes submarinas de bajo contraste donde los peces apenas se pueden distinguir de su entorno. Se han aplicado técnicas de aceleración de hardware y software en el proceso de alineación de formas, reduciendo la latencia de procesamiento de fotogramas a menos de 0,5 us en un ordenador de propósito general y a menos de 16 ms en una plataforma integrada. Como estudio de caso, el sistema desarrollado ha sido entrenado y probado con varias especies de peces del Mediterráneo en la categoría de la dorada. También se ha desarrollado un gran conjunto de datos públicos con videos e imágenes submarinas de baja resolución para probar el sistema propuesto en condiciones de peor caso.