D2 Tracking 3D de Nado

Tópico

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. 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.

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.

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. 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.

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. Esta diferencia es especialmente marcada en especies que cambian de profundidad de forma significativa mientras nadan, donde el tracking 3D de nado, descrito al comienzo de este modelo como una técnica para reconstruir trayectorias tridimensionales, termina siendo indispensable para no subestimar cuánto y cómo se mueve realmente el pez.

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