近日，西北农林科技大学信息工程学院王美丽教授团队联合清华大学、南方科技大学，重磅发布一项突破性研究成果——成功构建全国首个萨能奶山羊专用三维扫描数据集与参数化模型，实现仅凭单张图像即可自动完成羊体三维重建与体尺测量的技术突破，为奶山羊产业插上智能化“翅膀”。

作为世界优质高产奶用品种，萨能奶山羊的体型外貌与产奶性能密切相关，精准体尺测量是开展遗传改良和推进现代化饲养的关键环节。然而，传统人工测量不仅耗时费力，还易因羊只应激躁动、操作人员手法差异导致测量误差，难以满足现代精准养殖的现实需求。现有SMAL等通用动物三维模型依托玩具数据训练，与真实奶山羊体型特征契合度较低，实际应用效果大打折扣。

聚焦这一行业痛点，王美丽团队创新研发“八视角RGBD同步采集系统”。该系统采用走廊式布局，配备8台微软AzureKinect深度相机，采取1台俯视、7台环绕的布设方式，整体设计类似机场安检通道，可在不惊扰羊只的前提下，精准捕捉其站立、行走、转头、低头等自然姿态下的动态三维信息。团队历时采集55只6至18月龄萨能奶山羊的高质量数据，构建约3200个三维扫描模型，打造出当前奶山羊三维建模领域较为完备的数据集。

在此基础上，团队量身定制萨能奶山羊专属参数化模型：构建含41个骨骼关节的精细骨架，大幅提升乳房区域建模精度，模型顶点数达13815个。通过主成分分析，团队成功提取体型大小、胸宽、乳房发育程度等关键性状指标，让模型精准适配萨能奶山羊的体型特征。

实验结果显示：该模型自动测量体长、体高、胸宽、胸围、臀宽、臀高六项指标的平均绝对误差仅1.90厘米，较现有SMAL模型误差显著降低；即便依托单张RGBD图像开展三维重建，误差水平也处于同类模型最优水平。

“这项技术将成为养殖户的‘智能管家’，助力快速评估单只羊只体型发育状况，更为育种专家筛选优质种羊提供精准数据支撑。”王美丽表示。下一步，团队将持续优化遮挡感知算法，拓展技术应用至更多山羊品种，推动三维视觉精准养殖技术惠及更广领域。(科技日报)