El desarrollo de coches autoconducidos tiene como objetivo conducir con seguridad de un punto a otro en un sistema coordinado en el que el sistema de vehículo autónomo de a bordo debe reaccionar y alertar a los conductores sobre los entorno de conducción y las posibles colisiones que puedan surgir entre conductores y obstáculos. Para lograr un alto nivel de autonomía en escenarios urbanos con tráfico impredecible, estos sistemas deben contar con sistemas de detección de obstáculos robustos y fiables. En concreto, este trabajo describe una aplicación de una Red Neuronal Convolucional U-Net para la identificación y localización de coches, camiones y peatones a partir de un flujo de imágenes. y peatones a partir de un flujo de imágenes de un vídeo de conducción en tráfico pesado.