論文の概要: Monocular Mesh Recovery and Body Measurement of Female Saanen Goats

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19896v1
• Date: Mon, 23 Feb 2026 14:37:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.856811
• Title: Monocular Mesh Recovery and Body Measurement of Female Saanen Goats
• Title（参考訳）: 雌のサアネンヤギの単分子メッシュ回収と体計測
• Authors: Bo Jin, Shichao Zhao, Jin Lyu, Bin Zhang, Tao Yu, Liang An, Yebin Liu, Meili Wang,
• Abstract要約: 雌のサアネンヤギに特化して設計されたパラメトリックな3次元形状モデルを開発した。 48頭のヤギから構築された包括的な形状空間は、多様な個体の多様性を正確に表現することができる。 実験の結果,3次元再構成と身体計測の両方において,本手法の精度が優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.43790033565042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 高収量で有名なサアネン・ダイリーヤギの乳化性能は、その体の大きさと本質的に関係しており、乳生産ポテンシャルを評価するのに欠かせない正確な3D体計測が可能であるが、既存の再建法ではヤギ固有の3Dデータがない。 この制限に対処するため,55羽のサアネンヤギ(6～18ヶ月)のシンクロナイズド8ビューRGBDビデオを含む女性サアネンゴートデータセットを構築した。 マルチビューDynamicFusionを用いて、ノイズの多い非剛性点雲列を高忠実度3Dスキャンに融合し、不規則な表面や急激な動きによる課題を克服する。 これらのスキャンに基づいて,サアネンヤギに特化して設計されたパラメトリックな3次元形状モデルであるサアネンゴートを開発した。 本モデルでは,41個の骨格関節を有するテンプレートと,スキャンデータに登録された拡張ウダ表現を特徴とする。 48頭のヤギから構築された包括的な形状空間は、多様な個体の多様性を正確に表現することができる。 SaanenGoatモデルを用いて、単視RGBD入力から高精度3次元再構成を行い、体長、身長、胸幅、胸幅、股関節幅、股関節高さの6つの重要な身体次元を自動計測する。 実験結果から, 畜産における大規模3次元視覚応用のパラダイムとして, 3次元再構築法と体計測法の両方において, 提案手法の精度が向上していることが示唆された。

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