И. Д. Забарин В статье анализируются значимость и актуальность внедрения технологии 3D-камер в аграрный сектор, особенно в области сельского хозяйства и животноводства. Основное внимание уделяется сложности и трудоемкости существующего процесса линейной оценки коров на фермах, который в настоящее время не автоматизирован и требует значительных усилий. В качестве потенциального решения этой проблемы предлагается использование 3D-камеры Intel RealSense D435 в сочетании с разработанными алгоритмами для эффективного извлечения и обработки информации из облака точек коровы. Во введении статьи представлен анализ существующих научных исследований и разработок по рассматриваемой проблеме, что подчеркивает важность и своевременность темы. Далее авторы переходят к описанию методики сбора трехмерных данных крупа коровы с использованием упомянутой 3D-камеры, обосновывая выбор данного оборудования для решения поставленной задачи. В ходе исследований были разработаны и адаптированы алгоритмы для выполнения фильтрации, предварительной обработки облака точек, полученного с коров, с последующей сегментацией и измерением линейных параметров животных. Эти алгоритмы были подвергнуты тестированию в лабораторных условиях на специально созданном макете крупа коровы. Целью испытаний было сравнение результатов, полученных как с помощью ручных измерений, так и в результате автоматизированного процесса. По итогам лабораторных испытаний установлено, что средняя ошибка измерений, выполненных алгоритмом, составляет 3,5%, тогда как максимальная ошибка не превысила 9,2%. Также было проведено тестирование алгоритма непосредственно на ферме. Этот этап позволил проверить работоспособность и эффективность предложенного решения в реальных условиях. Результаты тестирования подтвердили высокую применимость и потенциал внедрения разработанной системы. Таким образом, предлагается инновационное решение, которое может улучшить текущий подход в измерении линейных параметров коровы.
Научная статья 
измерение коров