基于FGPointKAN++点云分割与自适应关键切割平面识别的奶牛体型精准测量方法研究

为解决传统奶牛体型测量方法效率低、应激反应大等问题，研究人员开发了FGPointKAN++点云分割模型和自适应关键切割平面识别（AKCPR）技术，实现了奶牛行走姿态下的像素级点云分割和体型参数自动计算。实验表明，模型分割mIoU达82.92%，体高（WH）、体宽（BW）、胸围（CC）和腹围（AC）的平均绝对百分比误差（MAPE）分别为2.07%、3.56%、2.24%和1.42%，为智能化畜牧管理提供了关键技术支撑。

　　

在现代化畜牧业中，奶牛体型参数是评估其健康和生产性能的重要指标。然而，传统的人工测量方法不仅耗时耗力，还会因操作不当引发奶牛应激反应，进而影响产奶量和动物福利。尽管近年来基于深度传感器的非接触测量技术逐渐兴起，但现有方法仍面临三大挑战：数据集规模有限导致模型泛化性差、点云分割精度不足（多为区域级而非像素级），以及关键点提取难以适应姿态变化。这些问题严重制约了自动化测量技术的实际应用价值。

为突破这些技术瓶颈，新疆某农牧业公司与高校合作，开发了一套融合FGPointKAN++点云分割模型和自适应关键切割平面识别（AKCPR）的创新方法。研究团队首先构建了包含303组点云数据的大规模数据集，通过五视角Kinect DK相机阵列实现奶牛三维信息的无应激采集。基于此，提出的FGPointKAN++模型创新性地引入特征分组增强（FGE）模块和Kolmogorov-Arnold网络（KAN），前者通过分组注意力机制强化局部语义特征，后者利用B样条函数替代传统MLP（多层感知机）权重，显著提升了复杂曲面特征的提取能力。配合AKCPR技术中基于支持向量机（SVM）的动态平面校准算法，最终实现了奶牛在自由行走状态下的精准体型测量。

关键技术路线包含四个核心环节：（1）多视角点云数据同步采集与预处理；（2）基于FGE和KAN的层级特征学习架构设计；（3）像素级八部位（头、胸、腹等）点云标注与模型训练；（4）结合椭圆拟合和动态投影的体型参数计算。特别值得注意的是，研究团队采用钢索替代传统围栏的设计，有效减少了传感器遮挡问题。

研究结果部分展现出显著优势：

1. 模型性能突破：FGPointKAN++在验证集和测试集分别达到90.22%和90.51%的整体准确率（OA），较PointNet++提升1.72个百分点。特征分组增强模块使mIoU提升1.09%，而KAN的引入进一步带来1.40%的性能增益。
2. 测量精度验证：在200头荷斯坦奶牛的实际测量中，体高（WH）和腹围（AC）的MAPE分别低至2.07%和1.42%。胸围（CC）测量虽受椭圆拟合误差影响较大（MAPE=2.24%），但仍显著优于既往研究。
3. 环境适应性：定量分析显示，模型在高密度点云（>105,000点）条件下mIoU达84.96%，且极端姿态与标准姿态的测量误差差异控制在3%以内，证明其强鲁棒性。

讨论部分着重强调了三大创新价值：在理论层面，首次将KAN网络引入三维点云处理，为几何特征学习提供了新范式；在技术层面，AKCPR机制有效解决了动态姿态下的测量基准漂移问题；在应用层面，该系统已实现与挤奶通道的无缝集成，每日可自动完成数百头奶牛的体检。作者也坦承当前局限，包括相机布设角度对胸围测量的影响，以及极端姿态下（如剧烈转头）的数据缺失问题。未来将通过多模态传感器融合和迁移学习进一步优化系统性能。

这项发表于《Artificial Intelligence in Agriculture》的研究，标志着畜牧业智能化管理的重要进展。通过将数学理论创新（KAN）与农业场景需求深度结合，不仅为畜禽表型组学研究提供了新工具，更开创了"无感知"动物健康监测的新模式。随着5G和边缘计算技术的发展，该技术有望在育种评估、疫病预警等领域发挥更大价值。