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趨勢快訊

以3D影像建構「數位影像輔助乳牛體態評分辨識技術」

2026/03/09
摘要
乳牛體態評分(BCS)為評估乳牛健康與營養狀況的重要指標,但目前多仰賴人工目視判斷,耗時且一致性不足;為提升評分效率與準確性,本技術導入 3D 影像結合 AI 深度學習,建立乳牛體態關鍵特徵辨識與肥胖度分類機制。系統於建置初期由專家同步標註 2D/3D 影像與 BCS 分數,作為模型訓練基礎,以降低牛隻花色與清潔度對判讀的干擾;最終可依 2 至 5 分之五分法自動進行乳牛體態評分,協助酪農長期監測牛隻健康、降低人力負擔,並作為智慧畜牧與動物福利管理之決策輔助工具。

以3D影像建構「數位影像輔助乳牛體態評分辨識技術」

以3D影像建構「數位影像輔助乳牛體態評分辨識技術」

畜產試驗所北區分所 李佳馨、廖曉涵、王思涵

  乳牛體態評分(body condition score, BCS)是判斷乳牛健康及營養的重要指標,由 2 至 5 分(非常瘦至肥胖)來標示乳牛體態胖瘦度。過胖或過瘦,不僅不符合動物健康與動物福祉,還可能導致不孕及代謝疾病,尤其在乳牛分娩後的 BCS 變化,影響後續泌乳早期之酮症發生率、泌乳高峰期之乳量。目前全臺有超過 8 成的乳牛場,仰賴酪農肉眼長時間觀察與過去經驗判斷,雖然 BCS 可以由專家來進行評分,當由不同的專家執行時耗時且經常不一致,使得此項技術效益無法發揮。近年國內外重視動物福利,乳牛體態評分以成為判斷乳牛健康的重要指標,除歐美國家,近年東南亞、日本、韓國等國,朝向開發乳牛自動化機器或系統,協助酪農長期進行牛隻健康監測,除能解決現場人力短缺問題,並輔助酪農找出問題牛隻,節省獸醫治療成本,減少牛隻淘汰率。

以3D影像建構「數位影像輔助乳牛體態評分辨識技術」-1

圖1. 一般傳統影像攝影機(上圖),3D影像攝影機(下圖),3D影像攝影機感測靈敏度更好且死角少,同時呈現一般影像及3D影像,有效改善一般傳統影像牛隻的花色和牛體糞便污染之干擾。

  本技術以 3D 影像技術,建構乳牛3D影像體態辨識關鍵識別,相較傳統影像攝影機能減少牛隻的花色和牛體清潔度的影像之干擾。由於乳牛3D體態辨識系統建置前期仍需靠專家肉眼比對,同時比對2D影像及3D影像,將BCS分數輸入給電腦系統進行AI深度學習辨識,以增加系統開發時進行準確性校正,結合乳牛體態專家經驗融合3D影像,建立牛隻3D影像肥胖度分類判斷機制,根據所得的特徵資訊進行3D影像資料訓練加以提乳牛 3D 體態量測系統的準確性,並提高分類特性。

以3D影像建構「數位影像輔助乳牛體態評分辨識技術」-2

圖2. 乳牛體態3.75分與2.25分的3D影像攝影機所呈現不同深度彩圖視角,

  「數位影像輔助乳牛體態評分辨識技術」提供3D影像特徵資訊進行乳牛體態評分分類,由2至5分(非常瘦至肥胖)等體態五分法做為判斷機制,包括2D/3D乳牛體態評分標準、3D影像關鍵辨識部位、乳牛3D影像辨識教學,並將評分後之數據導入到AI學習資料庫。

 


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