암컷 사넨 산양의 단안 영상 기반 3D 메쉬 복원 및 체형 측정

Monocular Mesh Recovery and Body Measurement of Female Saanen Goats

February 23, 2026

저자: Bo Jin, Shichao Zhao, Jin Lyu, Bin Zhang, Tao Yu, Liang An, Yebin Liu, Meili Wang

cs.AI

초록

높은 젖 생산성으로 유명한 자넨 젖소 염소의 젖 분비 성능은 체형과 밀접한 연관이 있어, 젖 생산 잠재력을 평가하기 위해서는 정확한 3차원 체형 측정이 필수적입니다. 그러나 기존 재구성 방법은 염소 특화의 정확한 3차원 데이터가 부족한 실정입니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 본 연구에서는 55마리의 암컷 자넨 염소(6-18개월령)의 동기화된 8개 뷰의 RGBD 영상을 포함하는 FemaleSaanenGoat 데이터셋을 구축했습니다. 다중 뷰 DynamicFusion을 이용해 잡음이 많고 비강체적인 포인트 클라우드 시퀀스를 고품질 3D 스캔으로 융합하여 불규칙한 표면과 빠른 움직임으로 인한 어려움을 극복했습니다. 이러한 스캔 데이터를 바탕으로 암컷 자넨 염소에 특화된 파라메트릭 3D 형상 모델인 SaanenGoat를 개발했습니다. 이 모델은 41개의 골격 관절과 향상된 유방 표현을 갖춘 정제된 템플릿을 특징으로 하며, 스캔 데이터와 정합되었습니다. 48마리 염소로 구성된 포괄적인 형상 공간을 통해 다양한 개체 변이를 정밀하게 표현할 수 있습니다. SaanenGoat 모델을 활용하여 단일 뷰 RGBD 입력으로부터 고정밀 3D 재구성을 수행하고, 체장, 체고, 흉폭, 흉위, 요폭, 교고 등 6가지 주요 체형 치수의 자동 측정을 달성했습니다. 실험 결과, 우리 방법이 3D 재구성과 체형 측정 모두에서 우수한 정확도를 보여, 정밀 축산 분야의 대규모 3D 비전 응용에 새로운 패러다임을 제시합니다.

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.