基于三维点云与几何先验补偿的牛体体尺测定

来源：中国畜牧兽医杂志2026年第5期北京时间：

作者：李乐天, 陈秋明, 李奇峰, 李明宇, 薛向龙, 郭宇航, 于沁杨, 徐源, 黄锡霞, 马为红

单位：1.新疆农业大学动物科学学院，乌鲁木齐 8300522.国家数字畜牧业创新中心，北京 1000973.北京市农林科学院信息技术研究中心，北京 1000974.北京农学院动物科学技术学院，北京 102206

摘要：目的 针对乳肉兼用牛规模化育种中人工体尺测定效率低以及缺失标准化测量数据的问题，试验旨在构建一套基于三维点云的高通量测定系统。 方法 以203头成年新疆地区西门塔尔牛为对象，部署集成5台“顶视+侧视”多视角相机采集阵列，通过构建硬件同步网络，消除牛体自然行走状态下的伪影。算法流程包含基于ICP算法的多相机配准、体素栅格去噪，并针对牛自然行进中后腿区域存在的视觉盲区与点云缺失难题，创新性地提出基于几何先验的动态遮挡补偿算法。以人工测量作为标准，采用Bland-Altman及线性回归模型评估系统性能。 结果 系统单头测定牛在1.5 m/s的自然行进速度下，帧采集时间仅约0.06 s，核心算法计算耗时1.79 s，综合效率较人工提升约60倍。系统在刚性指标如体高、十字部高等中具有极高鲁棒性，测量准确率分别达95.94%和96.60%，误差分布呈现出良好的单峰对称性；针对较为困难的后腿半围计算中，基于几何先验的补偿策略有效克服了动态条件下的相机视野盲区，实现了89.05%的准确率，数据一致性显著且无比例效应。 结论 本研究构建了基于多视角三维点云的非接触式牛体尺测定系统，实现了1.85 s的自动化采集。该系统对体高、十字部高等的准确率达到95%以上，针对后腿遮挡难题，所提出的几何补偿算法有效补全了视觉盲区，有效解决了复杂动态环境下的表型数据采集难题，为牛的遗传育种及精准畜牧业发展提供了标准化数据支撑。

关键词：西门塔尔牛;三维点云;精准畜牧业;高通量表型;体尺测定

基金资助：创新研究院-农业人工智能与机器人：肉牛数字化育种系统研发——肉牛体尺体重表型高通量无应激测量系统;国家重点研发计划项目(2021YFD1200900);北京市智慧农业创新团队项目资助(BAIC10-2026)