La constelación de satélites de teledetección basada en micro-satélites es un medio importante para construir un sistema de observación de la Tierra global y de cielo completo en el futuro. Por lo tanto, realizar el reconocimiento de actividades de aeronaves en micro-satélites de video es una tecnología clave que necesita ser resuelta con urgencia. En este documento, se propuso un algoritmo eficiente para el reconocimiento de actividades de aeronaves que puede ser implementado en micro-satélites de video. Primero, se realizó la detección de aeronaves en la primera imagen de teledetección entrante utilizando un modelo robusto de detección de objetos basado en DCNN. Luego, se construyó un modelo de seguimiento de múltiples objetivos que incorpora información geoespacial para el seguimiento de aeronaves y el reconocimiento de actividades. El algoritmo se implementó en una computadora AI embebida que era un componente COTS. El algoritmo fue verificado utilizando videos de teledetección de micro-satélites comerciales. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo puede procesar objetivos de aeronaves de diferentes tamaños y es igualmente efectivo incluso con fondos ambientales complejos, condiciones de iluminación y diversos movimientos de las aeronaves, como giros, entrada y salida. Basado en los resultados de seguimiento de aeronaves e información geoespacial, se puede obtener la velocidad de movimiento de cada aeronave y su actividad puede dividirse en estacionamiento, rodaje o vuelo. El esquema propuesto en este documento tiene buenas perspectivas de aplicación en la realización de reconocimiento de eventos en órbita en micro-satélites con recursos limitados de computación y memoria.