Los métodos comunes de medición automática del tamaño del cuerpo de ganado basados en nubes de puntos de ganado son complejos y propensos a errores. Por lo tanto, se propone un sistema de medición del cuerpo de ganado. El sistema incluye un nuevo algoritmo llamado agrupamiento octree dinámico no balanceado (DUOS), basado en PointNet++, y un método eficiente de medición del tamaño del cuerpo basado en los resultados de segmentación. Este sistema es adecuado para el muestreo de características del cuerpo del ganado. La red divide la vaca en siete partes, incluyendo el cuerpo y las patas. Además, los puntos clave del tamaño del cuerpo se localizan en las diferentes partes. Combina medición de densidad, corte de nubes de puntos, extracción de contornos, reparación de nubes de puntos, etc. Se recopilan un total de 137 ítems de datos de ganado. En comparación con algunos de los otros modelos, el algoritmo DUOS mejora la precisión de la tarea de segmentación y la intersección media en un 0.53% y un 1.21%, respectivamente. Además, en comparación con los resultados de medición manual, los errores relativos de los resultados de medición experimental son los siguientes: altura a la cruz, 1.18%; altura a la cadera, 1.34%; longitud del cuerpo, 2.52%; circunferencia torácica, 2.12%; circunferencia abdominal, 2.26%; y circunferencia del cañón, 2.78%. En resumen, se ha demostrado que el modelo tiene un buen efecto de segmentación en los cuerpos de ganado y es adecuado para la medición del tamaño del cuerpo del ganado.