使用3D点云来估计母猪的体重和大小的新方法
Hong Zhou1,2, Qiuju Xie1, Wenfeng Wang1
1College of Electrical and Information, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China.
Animals : an open access journal from MDPI
|January 10, 2026
概括
这项研究引入了一种3D点云方法,用于估计母猪的体重和体型,改善母猪健康监测. 这种创新方法为高效生产提供了准确的非接触式测量.
科学领域:
- 动物科学动物科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 农业技术 农业技术
背景情况:
- 种子的体重和体型对于健康和繁殖至关重要.
- 手动测量是紧张的,耗时的,劳动密集的.
- 对于密集的母猪生产,需要精确的非接触式监测.
研究的目的:
- 开发一种创新的方法,用3D点云数据来估计母猪的体重和体型.
- 为非接触式身体状况监测提供准确有效的工具.
主要方法:
- 使用英特尔RealSense D455摄像头获得3D点云数据.
- 采用KPConv细分模型来提取母猪的后点云.
- 使用了一种新的双分支,多输出回归模型 (DbmoNet) 进行特征集成和预测.
主要成果:
- KPConv实现了99.54%的整体细分精度.
- DbmoNet显示了较低的平均绝对百分比误差:体重为3.74%,胸宽为3.97%,部宽为3.33%,身体长为3.82%,胸高度为1.94%,部高度为2.43%.
- 该方法在三个品种的2400个样本上得到了验证.
结论:
- 拟议的3D点云方法准确地估计了母猪的体重和体型.
- 这种非接触式方法提高了在密集养殖中的母猪健康和生殖表现监测.
- 与现有的母猪身体状况评估基准相比,DbmoNet提供了更高的性能.
