基于轻量化YOLOv8-Pose模型与3D点云的奶牛体型自动精准测量技术研究

为解决传统畜牧业中奶牛体型测量效率低、误差大等问题，研究人员开发了基于轻量化YOLOv8-Pose-LSCDH模型与3D点云融合的自动测量方法。该方法通过Kinect V2传感器同步采集RGB与深度图像，结合改进的共享卷积检测头技术，实现了奶牛体高、胸深等6项指标的自动化测量，相对误差<4%。该研究为畜牧业智能化发展提供了高效精准的技术方案。

　　

在现代化畜牧业管理中，奶牛体型数据是评估生长发育、预测产肉性能和繁殖潜力的重要依据。然而传统人工测量方式不仅需要多人协作固定牲畜，还容易因动物应激导致数据失真，更面临劳动力成本攀升的严峻挑战。尽管三维重建技术为无接触测量提供了可能，但现有方法依赖点云数据提取特征点，存在噪声敏感、计算复杂等问题，难以满足实际生产中对实时性和精度的双重需求。

针对这一技术瓶颈，新疆某高校的研究团队创新性地将计算机视觉与三维传感技术相结合，开发出基于轻量化YOLOv8-Pose模型的自动化测量系统。相关成果发表在《Machine Learning with Applications》期刊，该研究通过改进检测头结构和引入群归一化(GroupNorm)模块，在保持精度的同时显著提升了计算效率，为畜牧业智能化转型提供了关键技术支撑。

研究团队采用多模态数据融合技术路线：首先利用Kinect V2同步采集RGB和深度图像；随后通过改进的YOLOv8-Pose-LSCDH模型检测14个关键点；再通过kdtree算法将二维关键点映射至三维点云；最终结合RANSAC算法和B样条曲线拟合等空间几何计算方法，实现6项体型参数的自动测量。实验选用5头奶牛建立包含3600张标注图像的数据集，通过RFID技术实现个体身份绑定。

研究结果显示，改进的YOLOv8-Pose-LSCDH模型在保持98.4% mAP₅₀
精度的同时，参数量减少24.6%（2.43M），计算量降低22.5%（6.9 GFLOPs）。在公开数据集Animal-Pose上的跨域测试表明，模型具有良好泛化能力（mAP_50–95
达66.4%）。体型测量实验中，除胸围因单视角限制误差稍大（MAPE 2.87%）外，其他指标如体高（0.64%）、臀高（0.61%）等误差均控制在1%以内，显著优于传统方法。

该研究的创新价值主要体现在三方面：首先开创了二维视觉与三维点云融合的测量范式，通过RGB图像关键点检测规避了点云噪声的直接影响；其次提出的共享卷积检测头结构，在YOLOv8-Pose基础上实现了精度与效率的平衡；此外针对不同体型参数设计的差异化计算策略，如胸围采用空间曲线积分法，体长采用平面投影欧式距离等，确保了测量方法的科学性。

尽管当前系统在多点同步测量和完整三维建模方面仍存在局限，但研究团队提出的技术路线为畜牧业智能化提供了重要参考。未来通过引入多视角相机阵列和群体目标跟踪算法，有望进一步拓展应用场景。这项研究不仅推动了计算机视觉在农业领域的应用边界，其轻量化模型设计思路对边缘计算设备的部署也具有普适指导意义。