キーポイントと単眼の深さの推定に基づくポーズ推定は,牛の体重と股関節の高さを予測するためのものです
Guilherme L Menezes1, Alyssa Seitz1, Enrico Casella2
1Department of Animal and Dairy Sciences, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, 53703, United States.
Journal of animal science
|February 18, 2026
まとめ
ポーズ推定と単眼深度推定 (MDE) を含む2D画像を使用して,牛の体重と股関節の高さを予測することが可能である. このコンピュータビジョンのアプローチは,家畜のモニタリングのための3Dシステムに費用対効果の高い代替案を提供します.
科学分野:
- 農業工学 農業工学とは
- コンピュータビジョン コンピュータビジョン
- 動物科学 動物科学
背景:
- 牛の体重 (BW) や股関節の高さ (HH) を予測するための従来型のコンピュータビジョンシステム (CVS) は,しばしば高価な3Dイメージングや非現実的なサイドビュー2Dカメラに依存しています.
- トップダウンビューの2Dイメージングとポーズ推定を組み合わせた2Dイメージングは,生体特性を抽出するための潜在的な解決策を提供します.
- モノキュラー深度推定 (MDE) は,2D画像から深度情報を生成し,生物学的分析をさらに強化することができます.
研究 の 目的:
- ボディポーズキーポイントの特徴と,上から下の2D赤外線画像からのMDE生成の深度画像を使用して,BWとHHの予測モデルを開発する.
- これらのモデルの予測性能を,3Dイメージングシステムの機能を使用したモデルと比較する.
主な方法:
- 赤外線と深度センサーを使用して,牛と牛乳の交配牛のトップダウンビュービデオを395回収集しました.
- ポーズ推定モデルを使用して,7つの重要な解剖学的ランドマークを特定しました.
- 2D赤外線画像を3D表現と抽出された特徴 (体積,面積など) に変換するために,ゼロショットMDEを適用しました. ) を実施する.
- 同じ特徴抽出パイプラインを使用した3Dイメージングシステムからの深さ画像の処理.
- 評価されたランダムフォレスト,部分最小二乗回帰 (PLS) およびサポートベクトル回帰モデルは,leave-one-block-outクロス検証を使用しています.
主要な成果:
- キーポイント派生特性を用いたPLSモデルは,BWで0.90,HHで0.77のR2を達成しました.
- MDEから派生した深さ特性を利用したPLSモデルでは,BW (RMSE 24.2 kg) のR2が0.95で,HHのR2は0.95で,優れたパフォーマンスを示した.
- 2D-derived機能を使用した予測性能は,3Dイメージングシステムの性能に匹敵しました.
結論:
- MDEで生成されたものを含め,上から下の2D画像から抽出した生物学的特徴は,牛のBWとHHの有効で比較可能な予測を提供します.
- このアプローチは,家畜のモニタリングと管理のための伝統的な3Dイメージングシステムに対して,費用対効果が高く,実用的な代替案です.
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