Recuperação Monocular de Malhas e Medidas Corporais de Cabras Saanen Fêmeas
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
Resumo
O desempenho lactacional das cabras leiteiras Saanen, conhecidas pela sua elevada produção de leite, está intrinsecamente ligado ao seu tamanho corporal, tornando a medição corporal 3D precisa essencial para avaliar o potencial produtivo. No entanto, os métodos de reconstrução existentes carecem de dados 3D autênticos específicos para caprinos. Para colmatar esta limitação, criámos o conjunto de dados FemaleSaanenGoat, contendo vídeos RGBD sincronizados de oito perspetivas de 55 cabras Saanen fêmeas (6-18 meses). Utilizando o método DynamicFusion multi-perspetiva, fundimos sequências de nuvens de pontos não rígidas e ruidosas em digitalizações 3D de alta fidelidade, superando os desafios decorrentes de superfícies irregulares e movimentos rápidos. Com base nestas digitalizações, desenvolvemos o SaanenGoat, um modelo paramétrico de forma 3D especificamente concebido para cabras Saanen fêmeas. Este modelo apresenta um modelo refinado com 41 articulações esqueléticas e uma representação melhorada do úbere, registado com os nossos dados de digitalização. Um espaço de forma abrangente, construído a partir de 48 cabras, permite uma representação precisa de diversas variações individuais. Com a ajuda do modelo SaanenGoat, obtivemos reconstrução 3D de alta precisão a partir de entrada RGBD de visão única e alcançámos a medição automatizada de seis dimensões corporais críticas: comprimento corporal, altura, largura do peito, perímetro torácico, largura da anca e altura da anca. Os resultados experimentais demonstram a precisão superior do nosso método tanto na reconstrução 3D como na medição corporal, apresentando um novo paradigma para aplicações de visão 3D em larga escala na pecuária de precisão.
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.