奶牛的体尺测量和体重估计

牛的体重计算精确方法
牛的体重是衡量牛的健康状况和生产性能的重要指标之一。

因此，准确地计算
牛的体重对于养殖管理和科学喂养至关重要。

下面将介绍一些常用的牛的体重计算精确方法。

首先，最常用的方法是通过测量牛的胸围和体长来计算体重。

首先，用软尺测
量牛的胸围，即围绕牛胸部最粗的地方进行测量，然后用软尺测量牛的体长，即从牛的肩部到臀部的距离。

然后根据测量结果，可以通过相关的公式来计算牛的体重。

这种方法简单易行，而且计算结果较为准确，是养殖场常用的体重计算方法之一。

其次，还可以通过使用体重计来准确测量牛的体重。

体重计是一种专门用于测
量动物体重的设备，可以准确地显示动物的体重。

将牛引入体重计的平台上，待牛站稳后，读取体重计显示的体重即可。

这种方法的优点是测量结果准确可靠，适用于对牛的体重有较高精度要求的场合。

此外，还可以通过使用体重测量仪来测量牛的体重。

体重测量仪是一种通过电
子传感器来测量动物体重的设备，可以实时地显示动物的体重。

将牛引入体重测量仪的平台上，待牛站稳后，即可通过设备显示的体重来得知牛的体重。

这种方法的优点是测量结果准确，而且可以实时监测动物的体重变化，适用于对牛的体重进行长期、动态监测的场合。

总之，牛的体重计算是养殖管理中的重要环节，准确地计算牛的体重对于科学
喂养和健康管理至关重要。

在实际操作中，可以根据需要选择合适的方法来进行体重计算，以确保计算结果的准确性和可靠性。

希望本文介绍的方法能够对牛的体重计算有所帮助。

《基于点云建模的奶牛体尺检测和体重预测方法研究》篇一一、引言随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，动物体型检测和体重预测成为了畜牧业研究的重要方向。

奶牛作为畜牧业中的重要组成部分，其体尺检测和体重预测对于提高养殖效率、优化饲料配方以及疾病预防具有重要意义。

本文提出了一种基于点云建模的奶牛体尺检测和体重预测方法，旨在为奶牛养殖业提供一种高效、准确的检测手段。

二、点云建模技术概述点云建模技术是一种通过采集大量空间点数据来构建物体表面几何形状的技术。

在奶牛体型检测中，通过三维扫描设备获取奶牛体表的点云数据，然后利用点云建模技术对奶牛体型进行三维重建，可以更直观、准确地描述奶牛的体型特征。

三、奶牛体尺检测方法本文提出的奶牛体尺检测方法主要包括以下步骤：1. 数据采集：利用三维扫描设备获取奶牛体表的点云数据。

2. 点云预处理：对采集的点云数据进行去噪、补洞等预处理操作，以提高点云数据的准确性。

3. 三维重建：利用点云建模技术对预处理后的点云数据进行三维重建，生成奶牛的三维模型。

4. 体尺测量：在三维模型上测量奶牛的体尺参数，如体高、胸围、腹围等。

四、体重预测方法体重是奶牛养殖中的重要指标，本文提出了一种基于机器学习的体重预测方法。

该方法利用奶牛的体尺参数以及其他相关因素（如年龄、膘情等）作为特征，训练机器学习模型进行体重预测。

具体步骤如下：1. 数据收集：收集奶牛的体尺参数、年龄、膘情等数据，以及对应的体重数据。

2. 数据预处理：对收集的数据进行清洗、整理和标准化处理，以适应机器学习模型的输入要求。

3. 特征提取：从预处理后的数据中提取出与体重相关的特征，如体高、胸围、腹围、年龄、膘情等。

4. 模型训练：利用提取的特征和对应的体重数据训练机器学习模型，如支持向量机、随机森林、神经网络等。

5. 体重预测：将奶牛的体尺参数和其他相关因素输入到训练好的模型中，预测其体重。

五、实验与分析本文在某奶牛养殖场进行了实验，验证了基于点云建模的奶牛体尺检测和体重预测方法的准确性和有效性。

技能操作题1．牛的体尺测量与体重的估算操作：1）用测杖测量体高、荐高、体斜长、体直长；2）用圆形触测器测量胸宽、腰角宽、尻长；3）用卷尺测量胸围、管围、体斜长。

问题：1）进行体尺测量时，对被测牛有何要求？答：被测牛要求端正站立于宽敞平坦的的场地上，四肢直立，头自然前伸，姿势正常。

2）乳用牛主要测量哪几个部位？答：乳牛测量的主要部位：体高、体斜长、胸围、管围、荐高。

3）用牛主要测量哪几个部位？答：肉牛测量的主要部位：体高、体直长、胸围、管围、腿围。

4）怎样估算奶牛的体重？答：奶牛体重（kg）=[胸围（m）]2 ×体斜长（m）×90相关知识：1）体高：从鬐甲最高点到地面的垂直距离。

2）体直长：肩端前缘与坐骨结节后缘之间的水平距离。

3）体斜长：肩端前缘至坐骨结节后缘之间的距离。

4）荐高：两腰角连线中点至地面的垂直距离。

5）胸宽：沿两侧肩胛软骨后缘量取最宽处的水平距离。

6）腰角宽：两腰角外缘之间的距离。

7）尻长：腰角前缘至坐骨结节后缘的距离。

8）胸围：肩胛骨后缘处体躯垂直周径。

9）管围：前肢管骨上1/3处水平周径（最细处）。

2．乳牛的手工挤乳技术答：操作：1）用温水清洗乳头及乳房。

挤乳员坐在牛右侧后1/3处的小凳上，挤奶桶夹在两大腿之间，左膝靠近牛右侧飞节，两脚尖朝内，脚跟向外侧张开。

上身稍挺直，按摩乳房后即可挤乳。

2）用压榨法挤乳，挤乳员用拇指和食指握住乳头基部，其余，各指依次落下挤压乳头，左右手有节奏地一紧一松地连续进行。

先挤后两个乳区，再挤前两个乳区，挤乳时，四个乳区的第一把乳汁应丢弃。

3）挤乳中间进行第一次按摩，要一个乳区、一个乳区分别进行。

4）挤乳结束进行第三次按摩，方法同上。

并以手握乳头，连续向上轻撞数下，以便将剩余乳汁全部挤出。

5）牛乳称重、过滤、记录。

6）用热碱水洗涤乳房及其他用具。

提问：1）挤奶前做好哪些准备工作？答：①打扫牛床、刷拭牛体。

②挤乳员穿戴工作衣帽、剪短磨光指甲。

奶牛的体尺测量和体重估计（一）体尺测量用于奶牛体尺测量的器具主要有测杖、卷尺、圆形测定器、测角计等。

进行测量时，应使牛站在平坦的地上。

肢势端正，左右二侧的前后肢均须在同一直线上，从后面看后腿掩盖前腿，侧望左腿掩盖右腿，或右腿掩盖左腿。

头应自然前鬐伸，即不左右偏，也不高抬或下垂，枕骨应与甲接近在一个水平线上。

只有这样的姿势才能得到比较准确的体尺数值。

测定部位的多少，依测定的目的而定。

奶牛常用的测定项目有以下几项：(1)鬐甲高又称体高，自甲最高点垂直到地面的高度。

用测杖量取。

(2) 胸围在肩胛骨后缘处作一垂线，用卷尺围绕1周测量之，其松紧度以能插入食指和中指上下滑动为准。

(3) 体斜长从肩端至坐骨端的距离。

用卷尺或测杖量取，但需注明所用测具。

(4)体直长从肩端至坐骨端后缘垂直直线的水平距离。

用测杖量取。

(5) 背高最后胸椎棘后缘垂直到地面的高度。

用测杖量取。

(6) 腰高亦称十字部高，两腰角的中央（即十字部）垂直到地面的高度。

用测杖量取。

(7) 尻高荐骨最高点垂直到地面的高度。

用测杖量取。

(8) 胸深在肩胛骨后方，从鬐甲到大胸骨的垂直距离。

用测杖量取。

(9) 胸宽左右第六肋骨间的最大距离，即肩胛骨后缘胸部最宽处的宽度。

用测杖或圆形测定器量取。

(10) 臀端高坐骨结节至地面的高度。

用测杖量取。

(11) 背长从肩端垂直切线至最后胸椎棘突后缘的水平距离。

用测杖量取。

(12) 腰长从最后胸椎棘突的后缘至腰角缘切线的水平距离。

用测杖量取。

(13) 尻长从腰角前缘至尻端后缘的直线距离。

用测杖量取。

(14)腰角宽又称后躯宽，左右两腰角（髋关节）最大宽度。

用测杖或圆形测定器量取。

(15) 髋宽左右髋部（髋关节）的最大宽度。

用测杖或圆形测定器量取。

(16) 坐骨端宽左右坐骨结节最外隆凸间宽度。

用圆形测定器量取。

(17)管围前肢颈部上1/3处的周径，一般在前管的最细处量取。

用卷尺量取。

（二）体尺指数所谓体尺指数是指奶牛体尺指标之间的数量关系，用于表达不同体躯部相对发育程度，反映奶牛的体态特征及可能的生产性能。

奶牛的体长测定实验报告
实验目的：
测定奶牛的体长，为奶牛的营养配制提供数据支持。

实验设备：
测长尺、体重秤、奶牛栏。

实验步骤：
1. 把奶牛引入测量区域，让其站立平稳。

2. 使用测长尺从奶牛头部测量到尾巴基部的距离，记录测量数据。

3. 使用体重秤，称重记录奶牛的体重。

4. 对测量数据进行核对和计算，得出奶牛的体长。

实验结果：
通过本次实验测得奶牛体长为1.6米，体重为450千克。

结论：
本次实验得出的奶牛体长数据可以为农场决策者提供参考，根据不同体型的奶牛需求，调整饲料的摄取量，保证健康的同时提高奶制品的产量。

卷尺估算⽜的体重，你会吗？活重估测是在⾁⽜的交易和育肥过程中，抽查检测⽜的活重，让养殖户对⾃⼰的⽜做到⼼中有数，活重估测的理论依据是体重和体积的关系。

因为不同品种、膘情的⽜体型结构差异较⼤，所以测得数据后要采⽤不同的系数进⾏校正。

测量⼯具：软尺、硬尺凯透罗⽒法：体重（千克）=胸围长度(⽶)的平⽅×体斜长(⽶)×87.5此公式可⽤于乳⽜和乳⾁兼⽤⽜约翰逊法：体重（千克）=胸围长度（厘⽶）的平⽅×体斜长（厘⽶）÷10800此法以往多⽤于黄⽜，此公式所估测的体重与实测重差异较⼤，故不适⽤。

体重（千克）=胸围长度（厘⽶）的平⽅×体斜长（厘⽶）÷11420此公式估测黄⽜（秦川⽜）活重的结果，与实重相差均在5%以下。

图1（黄⾊线为体长，红⾊线为体斜长）上述约翰逊估重公式中的系数（10800），不适于我国黄⽜品种及各种年龄的黄⽜。

因此必须在实践中进⾏核对，予以修正，以求得⽐较适⽤的系数。

体重估测公式：体重（kg）=胸围长度（cm)的平⽅×体斜长（cm)÷估测系数估测系数=胸围长度（cm）的平⽅×体斜长（cm）×实际体重（kg）各种年龄的黄⽜，均可按此公式求得其估测系数，可获得与实际体重误差较⼩的估测体重，⽐约翰逊公式估测法精确。

图21.颅部2. ⾯部3. 颈侧部4. 颈背侧部5. 颈腹侧部6. 肩带部7. 鬐甲部8. 胸侧部（肋部）9.背部10. 腰部 11. 髋结节 12.荐部 13.坐⾻结节 14. 臀部15. 髋关节 16.⼤腿部（股部） 17. 膝关节18.⼩腿部19 跗部 20. 跖部 21. 趾部 22. 腹部23. 胸⾻部24. 指部25. 腕部 26. 掌部 27. 前臂部 28. 胸前部 29. 臂部 30. 肩关节体斜长：请对照露从肱⾻前突起的最前点（即肩关节的前端）到坐⾻结节之间的距离。

⽤测杖或硬尺测量。

用尺子量牛体重的方法
尺子量牛体重的方法主要是通过测量牛体围长来估算其体重。

具体步骤如下：
1. 使用一把软尺或者带刻度的绳子，将其环绕在牛的胸部后腿上方的最粗处。

2. 记录测得的周长数值。

3. 根据以下公式计算牛的体重：
体重（公斤）= 周长（厘米）×周长（厘米）× 0.0032
例如，如果测得牛胸部周长为150厘米，则其体重约为：150×150×0.0032=72千克。

需要注意的是，这种方法只能作为一种简单的估算方式，因为它并不能考虑到牛体型、年龄等因素对体重的影响。

如果需要更加准确地测量牛的体重，最好使用专业的体重秤进行测量。

《基于点云建模的奶牛体尺检测和体重预测方法研究》篇一基于点云建模的奶牛体尺检测与体重预测方法研究一、引言随着物联网技术和智能感知技术的发展，奶牛养殖业正逐渐步入智能化、精细化的时代。

奶牛体尺检测和体重预测作为奶牛健康管理和生产性能评估的重要手段，对于提高奶牛养殖效益、保障奶产品质量安全具有重要意义。

然而，传统的奶牛体尺检测方法多依赖于人工测量，存在工作效率低、测量误差大等问题。

因此，研究基于点云建模的奶牛体尺检测和体重预测方法，对于推动奶牛养殖业的智能化、精准化发展具有重要价值。

二、点云建模技术概述点云建模技术是一种基于三维扫描技术获取物体表面大量点的三维坐标信息，通过点云数据处理与分析，重建物体三维模型的技术。

在奶牛体尺检测和体重预测中，点云建模技术可以实现对奶牛体表的精确扫描，获取奶牛体型数据，为后续的体尺检测和体重预测提供基础数据。

三、基于点云建模的奶牛体尺检测方法本研究基于点云建模技术，提出了一种奶牛体尺检测方法。

该方法包括以下步骤：1. 数据采集：利用三维扫描设备对奶牛体表进行扫描，获取奶牛体表的点云数据。

2. 数据预处理：对采集的点云数据进行去噪、补洞等预处理操作，以保证数据的准确性和完整性。

3. 特征提取：通过点云数据处理算法，提取奶牛体型特征，如体长、胸围、腰围等。

4. 体尺检测：根据提取的体型特征，结合机器学习算法，实现对奶牛体尺的自动检测。

四、基于点云建模的奶牛体重预测方法本研究还提出了一种基于点云建模的奶牛体重预测方法。

该方法以奶牛体型数据为基础，通过建立体型数据与体重之间的数学模型，实现对奶牛体重的预测。

具体步骤如下：1. 数据准备：收集一定数量的奶牛体型数据和对应的体重数据，构建数据集。

2. 模型建立：采用机器学习算法，建立体型数据与体重之间的数学模型。

3. 模型训练与优化：利用数据集对模型进行训练和优化，提高模型的预测精度。

4. 体重预测：将待预测奶牛的体型数据输入模型，输出预测体重。

一个公式教你算牛体重
应用体尺测量获得数据估算牛活重简单易行，避免了称牛的麻烦。

下面介绍两种估测方法。

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方法一：利用牛的胸围尺寸进行估测牛活重。

方法规定，胸围150厘米、活重300公斤作为基础。

根据实际测得的胸围数据计算公式如下：
胸围小于150厘米时为：300－（150－实测胸围数）×5
胸围大于150厘米时为：300 +（实测胸围数－150）×5
方法二：应用胸围及体长两个体尺数字进行估算。

有几种方法：
1、体重（公斤）=胸围2（米）×体直长（米）×87.5
2、体重（公斤）=胸围2（厘米）×体斜长（厘米）÷10800
展开剩余48%
3、体重（公斤）=胸围2（厘米）×体直长（厘米）×100
4、体重（公斤）=胸围2（厘米）×体斜长（厘米）÷12500
测量牛的体尺，估算牛的活重都少不了测定牛的胸围，为了减少测量误差，测量胸围时应注意：四肢站力方正，头向前；软尺在肩后紧贴毛皮测得最小胸围；最好在喂料饮水后12小时测量胸围。

平台声明。

基于三维点云的奶牛体尺测量与体重预测方法研究奶牛养殖业是我国畜牧业的重要组成部分,而奶牛的体尺和体重参数是奶牛养殖和生产环节的重要指标,对奶牛的规模化、标准化养殖具有重要应用价值。

本文针对人工测量奶牛体尺和体重工作量大且对奶牛应激大等问题,在分析和总结国内外奶牛体尺测量和体重预测研究成果的基础上,利用Kinect深度传感器获取荷斯坦奶牛的三维点云数据,研究点云的预处理方法、点云缺失区域的修复方法、点云中奶牛体尺参数的自动提取方法,并构建奶牛体重预测模型,无接触地实现奶牛体尺测量和体重预测,为奶牛的体尺和体重获取提供一种快速便捷的方法。

论文主要工作及结论如下:(1)奶牛点云获取及预处理方法。

以荷斯坦奶牛为研究对象,用Kinect设备采集45头奶牛的初始点云数据,每头奶牛获取5帧点云数据,共225帧。

Kinect设备获取的奶牛初始点云中包含地面、水平栏杆、竖直栏杆和离群点等背景点云,研究用直通滤波法去除部分点云数据,用带法线的模板匹配法去除地面点云数据,用与给定轴线平行的直线模板匹配法和系列包围圆柱法去除水平栏杆点云数据,用欧氏聚类法去除竖直栏杆点云数据,用平均距离估计方法去除离群点数据,最终得到只包含奶牛个体的点云数据。

(2)针对奶牛点云缺失区域大的问题,研究并提出了改进三次B样条曲线的点云缺失区域修复方法。

预处理后得到的奶牛点云中存在一条被水平栏杆遮挡而缺失的区域,研究并提出基于改进三次B样条曲线的点云缺失区域修复方法,即先对奶牛点云进行切片投影,再对每个切片点列中间距较大的相邻点进行补点,最后对补点后得到的新点列进行三次B样条曲线拟合,即得到修复后奶牛点云。

对45头荷斯坦奶牛共225帧点云进行了修复试验,结果表明,本文方法比三次B样条方法修复得到的点云均匀性和逼近性能更好,平均帧逼近误差降低了26.70%,为大面积点云缺失修复提供了方法借鉴。

(3)研究并提出了基于奶牛身体几何特征的主要体尺自动测量方法。

《基于点云建模的奶牛体尺检测和体重预测方法研究》篇一一、引言随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，自动化、智能化的畜牧业生产管理已成为现代畜牧业的重要发展方向。

奶牛体尺检测和体重预测作为畜牧业生产管理中的重要环节，对于提高奶牛养殖效益、保障奶制品质量安全具有重要意义。

本文提出了一种基于点云建模的奶牛体尺检测和体重预测方法，通过分析奶牛体型特征，实现对奶牛体尺的准确检测和体重的有效预测。

二、点云建模技术概述点云建模技术是一种基于大量点云数据构建三维模型的技术。

在奶牛体尺检测和体重预测中，通过获取奶牛体表的点云数据，可以构建出奶牛的三维模型。

该技术具有高精度、高效率、非接触性等优点，可广泛应用于动物体型检测、生物医学、工业检测等领域。

三、基于点云建模的奶牛体尺检测方法本文提出的基于点云建模的奶牛体尺检测方法主要包括以下步骤：1. 数据采集：使用三维扫描仪等设备获取奶牛体表的点云数据。

2. 数据预处理：对采集的点云数据进行去噪、补洞等处理，以提高数据的准确性。

3. 特征提取：通过算法对预处理后的点云数据进行特征提取，包括奶牛的体型尺寸、体表面积等。

4. 模型构建：根据提取的特征，构建奶牛的三维模型。

5. 体尺检测：通过对比标准体型数据，计算出奶牛的体型指数等指标，实现对奶牛体尺的准确检测。

四、基于机器学习的奶牛体重预测方法本文还将机器学习算法应用于奶牛体重预测。

具体方法为：1. 数据集构建：收集历史奶牛体重数据、体尺数据以及其他相关数据，构建训练集和测试集。

2. 特征选择：从体尺数据中选取与体重相关的特征，如体型长度、体型宽度、体型高度等。

3. 模型训练：采用机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）对选定的特征进行训练，构建体重预测模型。

4. 预测分析：将新的奶牛体尺数据输入到训练好的模型中，实现对奶牛体重的有效预测。

五、实验与分析为验证本文方法的可行性和有效性，我们进行了相关实验。

实验结果表明，基于点云建模的奶牛体尺检测方法具有较高的准确性，能够准确提取奶牛体型特征，实现体尺的准确检测。

《基于点云建模的奶牛体尺检测和体重预测方法研究》篇一一、引言随着现代农业技术的发展，动物体尺测量与体重预测成为了畜牧养殖领域重要的研究方向。

特别是对于奶牛养殖，精确的体尺检测和体重预测不仅可以提高养殖效率，还能为养殖户提供科学养殖的依据。

传统的奶牛体尺测量方法多以人工测量为主，不仅费时费力，而且容易受到人为因素的影响。

因此，研究基于点云建模的奶牛体尺检测和体重预测方法，对于提高奶牛养殖的智能化水平具有重要意义。

二、点云建模技术概述点云建模技术是一种通过采集大量点云数据，利用计算机技术进行三维建模的方法。

在奶牛体尺检测和体重预测中，点云建模技术可以通过对奶牛身体表面的点云数据进行采集和处理，构建出奶牛的三维模型。

该模型可以精确地反映奶牛的体型特征，为体尺检测和体重预测提供重要的数据支持。

三、基于点云建模的奶牛体尺检测方法基于点云建模的奶牛体尺检测方法主要包括数据采集、数据处理和体型参数提取三个步骤。

首先，通过三维扫描仪等设备采集奶牛身体表面的点云数据。

这些数据包含了奶牛身体各部位的三维坐标信息，是进行体尺检测的基础。

其次，对采集到的点云数据进行预处理，包括去除噪声、平滑处理和配准等操作，以提高数据的准确性。

最后，通过体型参数提取算法，从处理后的点云数据中提取出奶牛的体型参数，如体长、胸围、腰围等。

这些参数可以用于评估奶牛的体型特征，为养殖管理提供依据。

四、基于点云建模的奶牛体重预测方法基于点云建模的奶牛体重预测方法主要依据奶牛的体型特征与体重之间的相关性。

首先，建立奶牛体型参数与体重之间的数学模型，如回归模型、神经网络模型等。

然后，将提取出的奶牛体型参数代入模型中，即可预测出奶牛的体重。

这种方法可以避免传统人工测量方法的主观性和误差，提高体重预测的准确性。

五、实验与分析为了验证基于点云建模的奶牛体尺检测和体重预测方法的可行性，我们进行了相关实验。

实验结果表明，该方法可以有效地提取出奶牛的体型参数，并准确地预测出奶牛的体重。