La detección precisa de tableros de ajedrez es de vital importancia para las aplicaciones de visión por computadora, y se han desarrollado una variedad de detectores de tableros de ajedrez en las últimas décadas. Mientras que algunos detectores pueden manejar tableros de ajedrez parcialmente ocultos, fallan cuando una gran occlusión divide completamente el tablero de ajedrez. Proponemos un nuevo pipeline de detección de tableros de ajedrez para tableros de ajedrez ocultos que tiene un rendimiento robusto bajo diferentes niveles de ruido, desenfoque y distorsión, y para una variedad de modalidades de imagen. Este pipeline consiste en un detector de tableros de ajedrez y una mejora de tableros de ajedrez con procesos Gaussianos (GP). Al aprender un mapeo de coordenadas locales del tablero a coordenadas de píxeles de imagen a través de un proceso Gaussiano, podemos rellenar esquinas ocultas, expandir el tablero más allá de los bordes de la imagen, asignar esquinas detectadas que no encajan en una cuadrícula inicial y eliminar ruido en las ubicaciones de esquinas detectadas. Mostramos que nuestro método puede mejorar el rendimiento de otros detectores de tableros de ajedrez de última generación disponibles públicamente, tanto en términos de precisión como en el número de esquinas detectadas. Nuestro código y conjuntos de datos están disponibles públicamente. El pipeline del detector de tableros de ajedrez está contenido en nuestra biblioteca de detección de tableros de ajedrez de Python, llamada PyCBD. El pipeline en sí es modular y fácil de adaptar a diferentes casos de uso.