14. Señales para visión artificial

1. 15.1 14.1: Modelo de pose y sistema de coordenadas
2. 15.2 14.1.1 Objetivo
3. 15.3 14.1.2 Principios normativos
4. 15.4 14.1.3 Modelo canónico por capas
5. 15.5 14.1.4 Inventario corporal de 33 landmarks
6. 15.6 14.1.5 Manos detalladas
7. 15.7 14.1.6 Anclas derivadas
8. 15.8 14.1.7 Esquema de una observación
9. 15.9 14.1.8 Sistemas de coordenadas
10. 15.10 14.1.9 Transformaciones
11. 15.11 14.1.10 Calibración
12. 15.12 14.1.11 Construcción del frame de pared
13. 15.13 14.1.12 Construcción del frame corporal
14. 15.14 14.1.13 Tiempo, seguimiento y derivadas
15. 15.15 14.1.14 Incertidumbre, visibilidad y oclusión
16. 15.16 14.1.15 Adaptadores de modelos
17. 15.17 14.1.16 Perfil OAK-D Pro AF PoE RVC2
18. 15.18 14.1.17 Ejemplo de registro JSON
19. 15.19 14.1.18 Métricas geométricas base
20. 15.20 14.1.19 Falsos supuestos prohibidos
21. 15.21 14.1.20 Pruebas de aceptación
22. 15.22 14.1.21 Referencias
23. 15.23 14.1.22 Cierre y continuidad
24. 15.24 14.2: Detección de presas, volúmenes y superficie
25. 15.25 14.2.1 Objetivo
26. 15.26 14.2.2 Principios normativos
27. 15.27 14.2.3 Representación panóptica y jerárquica
28. 15.28 14.2.4 Taxonomía de escena
29. 15.29 14.2.5 Contrato de instancia de escena
30. 15.30 14.2.6 Modelo de superficies locales
31. 15.31 14.2.7 Convención de inclinación
32. 15.32 14.2.8 Geometría de holds y volúmenes
33. 15.33 14.2.9 Semántica de ruta
34. 15.34 14.2.10 Mapa estático de escena
35. 15.35 14.2.11 Pipeline RGB-D
36. 15.36 14.2.12 Ajuste de planos, normales y mallas
37. 15.37 14.2.13 Segmentación, refinamiento y tracking
38. 15.38 14.2.14 Incertidumbre y fallos frecuentes
39. 15.39 14.2.15 Protocolo de anotación
40. 15.40 14.2.16 Ejemplo JSON
41. 15.41 14.2.17 Métricas y conjuntos de prueba
42. 15.42 14.2.18 Perfil OAK-D Pro AF PoE RVC2
43. 15.43 14.2.19 Falsos supuestos prohibidos
44. 15.44 14.2.20 Pruebas de aceptación
45. 15.45 14.2.21 Referencias
46. 15.46 14.2.22 Cierre y continuidad
47. 15.47 14.3: Contactos y carga inferida
48. 15.48 14.3.1 Objetivo
49. 15.49 14.3.2 Principios normativos
50. 15.50 14.3.3 Tres niveles que no deben fusionarse
51. 15.51 14.3.4 Regiones corporales de contacto
52. 15.52 14.3.5 Contrato ContactPair
53. 15.53 14.3.6 Episodios de contacto
54. 15.54 14.3.7 Máquina de estados
55. 15.55 14.3.8 Canales de evidencia
56. 15.56 14.3.9 Contacto funcional
57. 15.57 14.3.10 Convención de fuerza
58. 15.58 14.3.11 Esquema ForceEstimate
59. 15.59 14.3.12 Vocabulario de carga
60. 15.60 14.3.13 Restricciones físicas
61. 15.61 14.3.14 Modos de inferencia
62. 15.62 14.3.15 Optimización de fuerzas
63. 15.63 14.3.16 Grafo temporal de contactos
64. 15.64 14.3.17 Pipeline de doce etapas
65. 15.65 14.3.18 Integración de sensores
66. 15.66 14.3.19 Perfil OAK-D Pro AF PoE RVC2
67. 15.67 14.3.20 Protocolo de anotación
68. 15.68 14.3.21 Ejemplo JSON
69. 15.69 14.3.22 Métricas de evaluación
70. 15.70 14.3.23 Modos de fallo del sistema
71. 15.71 14.3.24 Seguridad e interpretación
72. 15.72 14.3.25 Pruebas de aceptación
73. 15.73 14.3.26 Referencias
74. 15.74 14.3.27 Cierre y continuidad
75. 15.75 14.4: Segmentación de fases
76. 15.76 14.4.1 Objetivo
77. 15.77 14.4.2 Principios normativos
78. 15.78 14.4.3 Eventos, fases y episodios
79. 15.79 14.4.4 Jerarquía temporal
80. 15.80 14.4.5 Lanes temporales
81. 15.81 14.4.6 Ciclo de vida del intento
82. 15.82 14.4.7 Regímenes dinámicos de cuerpo completo
83. 15.83 14.4.8 Estados por efector
84. 15.84 14.4.9 Vocabulario de fronteras
85. 15.85 14.4.10 Contrato BoundaryEvent
86. 15.86 14.4.11 Contrato PhaseInterval
87. 15.87 14.4.12 Contrato MoveEpisode
88. 15.88 14.4.13 Contrato AttemptTimeline
89. 15.89 14.4.14 Señales para fronteras
90. 15.90 14.4.15 Gramática de fases
91. 15.91 14.4.16 Proyecciones de comparabilidad
92. 15.92 14.4.17 Plantillas de casos especiales
93. 15.93 14.4.18 Modos de segmentación
94. 15.94 14.4.19 Contrato de features temporales
95. 15.95 14.4.20 Formulación matemática
96. 15.96 14.4.21 Reglas de overlap y nesting
97. 15.97 14.4.22 Online frente a offline
98. 15.98 14.4.23 Protocolo de anotación
99. 15.99 14.4.24 Pipeline de procesamiento
100. 15.100 14.4.25 Perfil OAK-D offline
101. 15.101 14.4.26 Métricas derivadas para análisis
102. 15.102 14.4.27 Métricas de evaluación
103. 15.103 14.4.28 Modos de fallo
104. 15.104 14.4.29 Ejemplos canónicos
105. 15.105 14.4.30 Ejemplo JSON mínimo
106. 15.106 14.4.31 Pruebas de aceptación
107. 15.107 14.4.32 Referencias
108. 15.108 14.4.33 Cierre y continuidad
109. 15.109 14.5: Características cinemáticas
110. 15.110 14.5.1 Objetivo
111. 15.111 14.5.2 Principios normativos
112. 15.112 14.5.3 Capas del producto
113. 15.113 14.5.4 Contratos de datos
114. 15.114 14.5.5 Vistas de coordenadas
115. 15.115 14.5.6 Normalización
116. 15.116 14.5.7 Filtrado y derivación
117. 15.117 14.5.8 Remuestreo y huecos
118. 15.118 14.5.9 Centro de masas
119. 15.119 14.5.10 Orientaciones y ángulos articulares
120. 15.120 14.5.11 Familias de características
121. 15.121 14.5.12 Catálogo canónico de características
122. 15.122 14.5.13 Características relativas a escena y contacto
123. 15.123 14.5.14 Alcance, adquisición y correcciones
124. 15.124 14.5.15 Coordinación
125. 15.125 14.5.16 Smoothness y fluidez
126. 15.126 14.5.17 Agregación por fase
127. 15.127 14.5.18 Incertidumbre
128. 15.128 14.5.19 Datos faltantes y oclusión
129. 15.129 14.5.20 Online frente a offline
130. 15.130 14.5.21 Perfil OAK-D Pro AF PoE RVC2
131. 15.131 14.5.22 Pipeline de procesamiento
132. 15.132 14.5.23 Evaluación
133. 15.133 14.5.24 Protocolo de referencia y revisión
134. 15.134 14.5.25 Modos de fallo
135. 15.135 14.5.26 Reglas de interpretación
136. 15.136 14.5.27 Supuestos prohibidos
137. 15.137 14.5.28 Ejemplo de FeatureValue
138. 15.138 14.5.29 Pruebas de aceptación
139. 15.139 14.5.30 Referencias
140. 15.140 14.5.31 Cierre y continuidad
141. 15.141 14.6: Clasificación y diferenciación automática de movimientos
142. 15.142 14.6.1 Objetivo
143. 15.143 14.6.2 Principios normativos
144. 15.144 14.6.3 Qué se clasifica
145. 15.145 14.6.4 Espacios de etiquetas
146. 15.146 14.6.5 Estados de conocimiento y publicación
147. 15.147 14.6.6 Manifiesto canónico de clases
148. 15.148 14.6.7 Canales de evidencia
149. 15.149 14.6.8 Modos de clasificación
150. 15.150 14.6.9 Arquitectura de referencia
151. 15.151 14.6.10 Representación de interacción
152. 15.152 14.6.11 Clasificación jerárquica y composicional
153. 15.153 14.6.12 Diferenciación automática
154. 15.154 14.6.13 Ejemplos de decisión diferencial
155. 15.155 14.6.14 Reglas duras y restricciones
156. 15.156 14.6.15 Objetivos de entrenamiento
157. 15.157 14.6.16 Clases raras y long tail
158. 15.158 14.6.17 Minería de negativos
159. 15.159 14.6.18 Protocolo de partición
160. 15.160 14.6.19 Calibración
161. 15.161 14.6.20 Open set y conjuntos conformales
162. 15.162 14.6.21 Predicción selectiva
163. 15.163 14.6.22 Contrato resumido de anotación
164. 15.164 14.6.23 Evidence ledger
165. 15.165 14.6.24 Contrato MovementClassificationEpisode
166. 15.166 14.6.25 Pipeline de inferencia
167. 15.167 14.6.26 Perfiles de despliegue
168. 15.168 14.6.27 Métricas de evaluación
169. 15.169 14.6.28 Modos de fallo del clasificador
170. 15.170 14.6.29 Protocolo mínimo de validación experimental
171. 15.171 14.6.30 Pruebas de aceptación
172. 15.172 14.6.31 Referencias
173. 15.173 14.6.32 Cierre y continuidad
174. 15.174 14.7: Protocolo de anotación, dataset y control de calidad
175. 15.175 14.7.1 Objetivo
176. 15.176 14.7.2 Principios normativos
177. 15.177 14.7.3 Tres niveles de verdad
178. 15.178 14.7.4 Capas del dataset
179. 15.179 14.7.5 Identidad y granularidad
180. 15.180 14.7.6 Esquemas canónicos
181. 15.181 14.7.7 Roles y separación de responsabilidades
182. 15.182 14.7.8 Workflow de producción
183. 15.183 14.7.9 Módulos de la guía de anotación
184. 15.184 14.7.10 Protocolo por capas
185. 15.185 14.7.11 Perfiles de anotación para las 344 clases
186. 15.186 14.7.12 Missingness, incertidumbre y censura
187. 15.187 14.7.13 Fronteras temporales
188. 15.188 14.7.14 Taxonomía de defectos
189. 15.189 14.7.15 Acuerdo entre anotadores
190. 15.190 14.7.16 Dimensiones de calidad
191. 15.191 14.7.17 Quality gates
192. 15.192 14.7.18 Muestreo y cobertura
193. 15.193 14.7.19 Particiones y prevención de fuga
194. 15.194 14.7.20 Ground truth, gold y honeypots
195. 15.195 14.7.21 Preanotación y automatización
196. 15.196 14.7.22 Active learning
197. 15.197 14.7.23 Privacidad, consentimiento y seguridad
198. 15.198 14.7.24 Formatos e interoperabilidad
199. 15.199 14.7.25 Layout de referencia
200. 15.200 14.7.26 Versionado y procedencia
201. 15.201 14.7.27 Niveles de release
202. 15.202 14.7.28 Pipeline completo del dataset
203. 15.203 14.7.29 Métricas de evaluación de datos
204. 15.204 14.7.30 Ejemplo de registro de anotación
205. 15.205 14.7.31 Ejemplo de adjudicación
206. 15.206 14.7.32 Anti-patrones
207. 15.207 14.7.33 Pruebas de aceptación
208. 15.208 14.7.34 Referencias
209. 15.209 14.7.35 Cierre y continuidad
210. 15.210 14.8: Benchmark, evaluación y validación end-to-end
211. 15.211 14.8.1 Objetivo
212. 15.212 14.8.2 Principios normativos
213. 15.213 14.8.3 Pirámide de evaluación
214. 15.214 14.8.4 Tareas oficiales
215. 15.215 14.8.5 Tiers de referencia
216. 15.216 14.8.6 Tracks del benchmark
217. 15.217 14.8.7 Vistas de generalización y splits
218. 15.218 14.8.8 Baselines obligatorios
219. 15.219 14.8.9 Registro de métricas
220. 15.220 14.8.10 Métricas end-to-end
221. 15.221 14.8.11 Perfiles de evaluación de las 344 entidades
222. 15.222 14.8.12 Benchmark de grupos de contraste
223. 15.223 14.8.13 Open-set, calibración y predicción selectiva
224. 15.224 14.8.14 Robustez y stress testing
225. 15.225 14.8.15 Matriz de ablaciones
226. 15.226 14.8.16 Protocolo estadístico
227. 15.227 14.8.17 Contrato de ejecución reproducible
228. 15.228 14.8.18 Rendimiento operacional
229. 15.229 14.8.19 Etapas de validación
230. 15.230 14.8.20 Decision gates
231. 15.231 14.8.21 Perfiles de benchmark y claims
232. 15.232 14.8.22 Leaderboard y prevención de gaming
233. 15.233 14.8.23 Atribución de errores
234. 15.234 14.8.24 Pipeline completo
235. 15.235 14.8.25 Estudio de utilidad para entrenadores
236. 15.236 14.8.26 Fallos frecuentes del benchmark
237. 15.237 14.8.27 Pruebas de aceptación
238. 15.238 14.8.28 Referencias
239. 15.239 14.8.29 Cierre y continuidad
240. 15.240 14.9: Arquitectura de referencia, despliegue offline y observabilidad
241. 15.241 14.9.1 Objetivo y alcance
242. 15.242 14.9.2 Principios normativos
243. 15.243 14.9.3 Topología física de referencia
244. 15.244 14.9.4 Perfiles de despliegue
245. 15.245 14.9.5 Catálogo de componentes
246. 15.246 14.9.6 Contratos de datos
247. 15.247 14.9.7 Eventos, colas e idempotencia
248. 15.248 14.9.8 Zonas de datos y persistencia
249. 15.249 14.9.9 Commit atómico de captura
250. 15.250 14.9.10 Sincronización offline-first
251. 15.251 14.9.11 Ciclo de vida de modelos
252. 15.252 14.9.12 Contenedores y supervisión
253. 15.253 14.9.13 Perfiles y presupuestos de recursos
254. 15.254 14.9.14 Modelo de observabilidad
255. 15.255 14.9.15 Catálogo de métricas
256. 15.256 14.9.16 SLI y objetivos
257. 15.257 14.9.17 Logs, traces y privacidad
258. 15.258 14.9.18 Health y readiness
259. 15.259 14.9.19 Alertas
260. 15.260 14.9.20 Modos de fallo y recuperación
261. 15.261 14.9.21 Modos degradados
262. 15.262 14.9.22 Seguridad del edge
263. 15.263 14.9.23 Supply chain, actualización y rollback
264. 15.264 14.9.24 Red y sincronización temporal
265. 15.265 14.9.25 Backup y recuperación
266. 15.266 14.9.26 Pipeline de despliegue
267. 15.267 14.9.27 Runbooks operativos
268. 15.268 14.9.28 Perfil concreto OAK-D Pro AF PoE + Jetson Orin Nano
269. 15.269 14.9.29 Antipatrones prohibidos
270. 15.270 14.9.30 Pruebas de aceptación
271. 15.271 14.9.31 Referencias
272. 15.272 14.9.32 Cierre del capítulo 14

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