Este trabajo presenta un sistema autónomo de seguimiento y seguimiento de objetivos móviles basado en visión, diseñado para vehículos aéreos no tripulados (UAV) aprovechando la información de múltiples objetivos. Explora la brecha de investigación en la aplicación de los métodos más recientes de seguimiento de múltiples objetos (MOT) en escenarios de seguimiento de objetivos en comparación con los algoritmos tradicionales de seguimiento de un solo objeto (SOT). El sistema integra el modelo de detección de objetos en tiempo real, You Only Look Once (YOLO)v8, con los algoritmos de MOT BoT-SORT y ByteTrack, extrayendo información de múltiples objetivos. Aprovecha esta información para mejorar las capacidades de redetección, abordando las malas identificaciones de objetivos (cambios de ID) y las oclusiones parciales y totales en entornos dinámicos. Se incorpora un módulo de detección de profundidad para mejorar la estimación de distancia cuando sea posible. Se propone un sistema de control de vuelo 3D para el seguimiento de objetivos, capaz de reaccionar a cambios en la velocidad y dirección del objetivo mientras mantiene la línea de visión. El sistema se prueba inicialmente en simulación y luego se despliega en escenarios del mundo real. Los resultados muestran un seguimiento y seguimiento de objetivos precisos, resilientes a oclusiones parciales y totales en entornos dinámicos, distinguiendo efectivamente el objetivo seguido de los transeúntes. Una comparación entre los rastreadores BoT-SORT y ByteTrack revela una compensación entre la eficiencia computacional y la precisión del seguimiento. Al superar los desafíos presentados, este trabajo permite nuevas aplicaciones prácticas en el campo del seguimiento de objetivos basado en visión desde UAV aprovechando la información de múltiples objetivos.