La medición de peso sin contacto en patos es crítica para reducir el estrés en los patos y permitir una gestión avícola precisa. Proponemos un método automatizado que utiliza imágenes RGB-D y una red bidireccional de dos flujos para estimar el peso de los patos con precisión. El método aprovecha ramas separadas en el codificador para extraer características RGB y de profundidad, complementadas por una fusión cruzada de modalidades para mejorar la complementariedad de características entre modalidades. El decodificador luego combina características de múltiples escalas para la regresión del peso. Validado en un nuevo conjunto de datos de 2865 imágenes RGB-D de patos, nuestro enfoque logra el MAE más bajo de 0.1550, superando los métodos existentes. Esta tecnología elimina el estrés por manipulación física, automatiza la recolección de datos de crecimiento y apoya decisiones informadas para la alimentación precisa y el monitoreo de la salud. Al promover el bienestar animal, avanza en prácticas agrícolas sostenibles en la industria avícola.