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Modelo Conceptual
Descripción
Modelo D2 - Seguimiento 3D de Nado
El modelo conceptual busca comprender los mecanismos que dan origen a un comportamiento, y describirlos de la forma más simple posible. Para eso, el comportamiento se segmenta en temas (grupos): cada uno identifica los objetos o variables que participan —tanto en su funcionamiento normal como en sus posibles anomalías o desviaciones— y describe, mediante verbos, la forma en que esos objetos interactúan entre sí. El resultado es lo que llamamos una red semántica: la estructura con la que representamos y comunicamos el modelo conceptual, antes de introducir ecuación alguna.
ID:3091
Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: Adquisición multicámara sincronizada
¿Cómo se observan simultáneamente los peces desde perspectivas distintas?
Grupo 2: Grupo 2: Calibración y geometría epipolar
¿Cómo se establece la geometría que permite reconstruir posiciones 3D?
Grupo 3: Grupo 3: Triangulación estereoscópica 3D
¿Cómo se obtiene la posición tridimensional desde proyecciones 2D?
Grupo 4: Grupo 4: Asignación de identidad y tracking temporal
¿Cómo se mantiene la identidad de cada pez entre fotogramas consecutivos?
Grupo 5: Grupo 5: Predicción y corrección con filtro de Kalman
¿Cómo se estabiliza el tracking frente al ruido de detección?
Grupo 6: Grupo 6: Cinemática individual y colectiva
¿Qué parámetros de movimiento se derivan de las trayectorias 3D?
Grupo 7: Grupo 7: Acelerometría, sinuosidad y costo de transporte
¿Cómo se extiende el tracking a métricas energéticas en ambiente natural?
Grupo 8: Grupo 8: Trayectoria real frente a trayectoria neta
¿Qué información adicional aporta conservar la profundidad?
ID:1050
Grupo 1: Grupo 1: Adquisición multicámara sincronizada
Descripción
¿Cómo se observan simultáneamente los peces desde perspectivas distintas?
Pregunta clave: ¿Cómo se observan simultáneamente los peces desde perspectivas distintas?
El tracking 3D de nado es la técnica que reconstruye las trayectorias tridimensionales de peces individuales, o de grupos de peces nadando en cardumen, a partir de secuencias de imágenes que capturan de forma simultánea varias cámaras sincronizadas, cada una observando al pez desde una perspectiva distinta.
ID:5187
Grupo 2: Grupo 2: Calibración y geometría epipolar
Descripción
¿Cómo se establece la geometría que permite reconstruir posiciones 3D?
Pregunta clave: ¿Cómo se establece la geometría que permite reconstruir posiciones 3D?
El principio físico detrás de esta reconstrucción es la triangulación estereoscópica: la posición tridimensional de un punto del cuerpo del pez se obtiene intersectando los rayos ópticos que definen la proyección de ese punto en al menos dos cámaras calibradas, usando la geometría que relaciona las imágenes de ambas cámaras —la geometría epipolar— junto con las matrices de proyección que cada cámara obtuvo durante un proceso previo de calibración frente a una mira de puntos de posición conocida.
ID:5188
Grupo 3: Grupo 3: Triangulación estereoscópica 3D
Descripción
¿Cómo se obtiene la posición tridimensional desde proyecciones 2D?
Pregunta clave: ¿Cómo se obtiene la posición tridimensional desde proyecciones 2D?
El principio físico detrás de esta reconstrucción es la triangulación estereoscópica: la posición tridimensional de un punto del cuerpo del pez se obtiene intersectando los rayos ópticos que definen la proyección de ese punto en al menos dos cámaras calibradas, usando la geometría que relaciona las imágenes de ambas cámaras —la geometría epipolar— junto con las matrices de proyección que cada cámara obtuvo durante un proceso previo de calibración frente a una mira de puntos de posición conocida.
ID:5189
Grupo 4: Grupo 4: Asignación de identidad y tracking temporal
Descripción
¿Cómo se mantiene la identidad de cada pez entre fotogramas consecutivos?
Pregunta clave: ¿Cómo se mantiene la identidad de cada pez entre fotogramas consecutivos?
Cuando el tracking 3D de nado se aplica a un cardumen en vez de a un solo pez, la reconstrucción enfrenta además un problema de asignación: en cada par de fotogramas consecutivos, la técnica debe asignar cada detección del instante actual a la identidad del pez correspondiente en el instante anterior, y esa asignación se resuelve minimizando un costo global que combina la distancia entre las posiciones y la consistencia con la velocidad de cada pez. Para resolver esa asignación de forma óptima incluso bajo el ruido propio de la detección, se recurre a un filtro de Kalman, que predice la posición futura de cada pez a partir de su velocidad estimada y luego corrige esa predicción con la nueva detección, dándole más o menos peso a la predicción o a la medición según cuál de las dos sea, en ese momento, más confiable.
ID:5190
Grupo 5: Grupo 5: Predicción y corrección con filtro de Kalman
Descripción
¿Cómo se estabiliza el tracking frente al ruido de detección?
Pregunta clave: ¿Cómo se estabiliza el tracking frente al ruido de detección?
Para resolver esa asignación de forma óptima incluso bajo el ruido propio de la detección, se recurre a un filtro de Kalman, que predice la posición futura de cada pez a partir de su velocidad estimada y luego corrige esa predicción con la nueva detección, dándole más o menos peso a la predicción o a la medición según cuál de las dos sea, en ese momento, más confiable. Cuando el tracking 3D de nado se aplica a un cardumen en vez de a un solo pez, la reconstrucción enfrenta además un problema de asignación: en cada par de fotogramas consecutivos, la técnica debe asignar cada detección del instante actual a la identidad del pez correspondiente en el instante anterior, y esa asignación se resuelve minimizando un costo global que combina la distancia entre las posiciones y la consistencia con la velocidad de cada pez.
ID:5191
Grupo 6: Grupo 6: Cinemática individual y colectiva
Descripción
¿Qué parámetros de movimiento se derivan de las trayectorias 3D?
Pregunta clave: ¿Qué parámetros de movimiento se derivan de las trayectorias 3D?
Una vez reconstruidas, esas trayectorias tridimensionales permiten calcular directamente los parámetros cinemáticos del nado de cada pez —su velocidad, su aceleración, el ángulo con el que gira y el radio de la curva que traza— y, cuando se trata de un cardumen, también los parámetros cinemáticos del grupo completo: el grado de alineamiento del cardumen, la distribución de las velocidades relativas entre vecinos, y las funciones que describen cómo se correlaciona el movimiento de un pez con el de los peces cercanos.
ID:5192
Grupo 7: Grupo 7: Acelerometría, sinuosidad y costo de transporte
Descripción
¿Cómo se extiende el tracking a métricas energéticas en ambiente natural?
Pregunta clave: ¿Cómo se extiende el tracking a métricas energéticas en ambiente natural?
Combinando estas trayectorias tridimensionales con mediciones de acelerometría, es posible además estimar la sinuosidad y el costo de transporte del pez directamente en su ambiente natural, sin necesidad de las condiciones controladas de un canal de laboratorio.
ID:5193
Grupo 8: Grupo 8: Trayectoria real frente a trayectoria neta
Descripción
¿Qué información adicional aporta conservar la profundidad?
Pregunta clave: ¿Qué información adicional aporta conservar la profundidad?
La principal ventaja de reconstruir la trayectoria en tres dimensiones es que revela diferencias entre la trayectoria neta que sigue el pez —la línea recta que uniría su punto de partida con su punto de llegada— y la trayectoria real que efectivamente recorrió, diferencias que un seguimiento en dos dimensiones no puede detectar porque ignora los cambios de profundidad.
ID:5194