随着海洋环境的不断恶化,传统的海洋渔业已经逐渐的向基于海洋牧场技术的养殖方向发展。海洋牧场养殖一般是在距离海岸10公里左右的海域采用网箱养殖的方式圈养海洋生物。采用这种方式养殖可以解决传统渔业的瓶颈问题,但是由于网箱距离海岸的距离较远,采用这种方式养殖很容易被盗,为解决该问题,本文设计了基于图像处理与识别的海洋牧场监控系统。主要研究内容和创新点如下:设计海洋牧场监控系统。该系统主要包含三大部分:前端信息获取部分、图像处理与识别部分、远程通信部分。其中前端信息获取部分由摄像头完成,图像处理与识别部分由DPM算法完成,远程通信部分由GPRS无线模块完成。研究了基于DPM算法的行人检测算法。考虑到原始的DPM算法不能满足防盗系统的实时性,本文研究了改进的DPM算法。改进算法主要从压缩维度特征、用单点计算模型算法代替动态规划算法、用二分法的快速层定位算法搜索金字塔、增加中间阈值四个方面进行优化算法,并将改进的DPM算法应用于校园中不同环境的人体、海上人体的检测,实现了海洋牧场的自动监控防盗功能。对海洋牧场监控系统进行了测试。首先,为分析本文方法性能,建立了海上人体、校园不同环境下的人体数据库,针对行人检测算法分别用VOC数据集与自建数据集进行测试并与原始算法进行比较,测试结果表明,改进的算法大大的提高了算法的检测效率。最后对系统进行了整体测试,测试效果证明该系统基本达到了海洋牧场监控系统实时性的要求,系统稳定可靠。本文创新性的将图像处理与识别技术应用到海洋牧场防盗系统中,实现了海洋牧场的自动监控防盗功能。本论文的研究成果对后续海洋牧场监控进一步实现智能化打下一定的基础,在智能监控防盗领域具有很好的应用前景。