El siguiente trabajo muestra el uso de correlaciones espacio-temporales, distancias y límites espaciales empleados en la detección anomalías. A partir de estos conceptos se ha desarrollado una plataforma que detección y seguimiento de infracciones en estaciones de metro. Para discriminar el objetivo de interés del entorno se ha implementado una segmentación basada en comparación de frames y operaciones algebraicas. El seguimiento se ha fundamentado en la evaluación continua de áreas y distancias. Además se presenta un set de resultados obtenidos de detección en los espacios de color RGB, HSV y YCbCr. De las pruebas realizadas se ha podido comprobar que la detección de anomalías a través del método propuesto alcanza una alta precisión de detección (93.44%) y una tasa de rendimiento global de 94.47% para YCbCr