Recuperación de Mallas Monoculares y Medidas Corporales de Cabras Saanen Hembras
Monocular Mesh Recovery and Body Measurement of Female Saanen Goats
February 23, 2026
Autores: Bo Jin, Shichao Zhao, Jin Lyu, Bin Zhang, Tao Yu, Liang An, Yebin Liu, Meili Wang
cs.AI
Resumen
El rendimiento lácteo de las cabras lecheras Saanen, reconocidas por su alta producción de leche, está intrínsecamente ligado a su tamaño corporal, lo que hace que la medición corporal 3D precisa sea esencial para evaluar el potencial de producción lechera. Sin embargo, los métodos de reconstrucción existentes carecen de datos 3D auténticos específicos para cabras. Para abordar esta limitación, establecemos el conjunto de datos FemaleSaanenGoat que contiene vídeos RGBD sincronizados de ocho vistas de 55 cabras Saanen hembras (6-18 meses). Utilizando DynamicFusion multi-vista, fusionamos secuencias de nubes de puntos ruidosas y no rígidas en escaneos 3D de alta fidelidad, superando los desafíos derivados de superficies irregulares y movimientos rápidos. Basándonos en estos escaneos, desarrollamos SaanenGoat, un modelo de forma 3D paramétrico diseñado específicamente para cabras Saanen hembras. Este modelo presenta una plantilla refinada con 41 articulaciones esqueléticas y una representación mejorada de la ubre, registrada con nuestros datos de escaneo. Un espacio de forma integral construido a partir de 48 cabras permite una representación precisa de diversas variaciones individuales. Con la ayuda del modelo SaanenGoat, obtenemos una reconstrucción 3D de alta precisión a partir de una entrada RGBD de vista única y logramos la medición automatizada de seis dimensiones corporales críticas: longitud corporal, altura, anchura de pecho, perímetro torácico, anchura de cadera y altura de la cadera. Los resultados experimentales demuestran la precisión superior de nuestro método tanto en la reconstrucción 3D como en la medición corporal, presentando un nuevo paradigma para aplicaciones de visión 3D a gran escala en la ganadería de precisión.
English
The lactation performance of Saanen dairy goats, renowned for their high milk yield, is intrinsically linked to their body size, making accurate 3D body measurement essential for assessing milk production potential, yet existing reconstruction methods lack goat-specific authentic 3D data. To address this limitation, we establish the FemaleSaanenGoat dataset containing synchronized eight-view RGBD videos of 55 female Saanen goats (6-18 months). Using multi-view DynamicFusion, we fuse noisy, non-rigid point cloud sequences into high-fidelity 3D scans, overcoming challenges from irregular surfaces and rapid movement. Based on these scans, we develop SaanenGoat, a parametric 3D shape model specifically designed for female Saanen goats. This model features a refined template with 41 skeletal joints and enhanced udder representation, registered with our scan data. A comprehensive shape space constructed from 48 goats enables precise representation of diverse individual variations. With the help of SaanenGoat model, we get high-precision 3D reconstruction from single-view RGBD input, and achieve automated measurement of six critical body dimensions: body length, height, chest width, chest girth, hip width, and hip height. Experimental results demonstrate the superior accuracy of our method in both 3D reconstruction and body measurement, presenting a novel paradigm for large-scale 3D vision applications in precision livestock farming.