Key Region Extraction and Body Dimension Measurement of Beef Cattle Using 3D Point Clouds
Notice bibliographique
Résumé
Body dimensions are key indicators for the beef cattle fattening and breeding process. On-animal measurement is relatively inefficient, and can induce severe stress responses among beef cattle and pose a risk for operators, thereby impacting the cattle’s growth rate and wellbeing. To address the above issues, a highly efficient and automatic method was developed to measure beef cattle’s body dimensions, including the oblique length, height, width, abdominal girth, and chest girth, based on the reconstructed three-dimensional point cloud data. The horizontal continuous slice sequence of the complete point clouds was first extracted, and the central point of the beef cattle leg region was determined from the span distribution of the point cloud clusters in the targeted slices. Subsequently, the boundary of the beef cattle leg region was identified by the “five-point clustering gradient boundary recognition algorithm” and was then calibrated, followed by the accurate segmentation of the corresponding region. The key regions for body dimension data calculation were further determined by the proposed algorithm, which forms the basis of the scientific calculation of key body dimensions. The influence of different postures of beef cattle on the measurement results was also preliminarily discussed. The results showed that the errors of calculated body dimensions, i.e., the oblique length, height, width, abdominal girth, and chest girth, were 2.3%, 2.8%, 1.6%, 2.8%, and 2.6%, respectively. In the present work, the beef cattle body dimensions could be effectively measured based on the 3D regional features of the point cloud data. The proposed algorithm shows a degree of generalization and robustness that is not affected by different postures of beef cattle. This automatic method can be effectively used to collect reliable phenotype data during the fattening of beef cattle and can be directly integrated into the breeding process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».