La estimación de movimiento se ha convertido en una de las técnicas más importantes utilizadas en aplicaciones de visión por computadora en tiempo real. Hay varios algoritmos para estimar los movimientos de objetos. Una de las técnicas más extendidas consiste en calcular el campo de velocidad aparente observado entre dos imágenes sucesivas de la misma escena, conocido como flujo óptico. Sin embargo, la alta precisión de la estimación densa del flujo óptico es costosa en tiempo de ejecución. En este contexto, diseñamos un sistema preciso de estimación de movimiento basado en el cálculo del flujo óptico de un objeto en movimiento utilizando el algoritmo de Lucas-Kanade. Nuestro enfoque se aplicó en una región de tratamiento local implementada en Raspberry Pi 4, con varias mejoras. La eficiencia de nuestra implementación precisa en tiempo real se demostró mediante los resultados experimentales, mostrando un mejor rendimiento que con el cálculo convencional.