防鸟撞是航空业的一个世界性难题。近年来,由于经济的快速发展,航班、航线不断增加,鸟撞事件也随之不断增加。为了保障的飞行安全,如何有效地防治鸟撞显得越来越重要。与传统的驱鸟系统靠定时或人工操作的工作方式相比,视频跟踪识别飞禽技术能根据图像识别的结果来实施驱鸟,能显著降低鸟类对某种驱鸟信号的习惯性,提高驱鸟效果。同时可以对机场飞禽的情况进行记录,用于建立相应的数据库,便于分析各种驱鸟方法的效能,以利于驱鸟工作的改进。本论文研究了飞禽光学图像识别技术,采用OpneCV进行图像的识别编程,运用OpenCV的库函数来完成图像的各个运算处理。论文的主要工作包括:1)对视频图像进行预处理(灰度化、降噪、形态学操作等);2)自适应背景模型的建立和飞禽的识别;3)根据飞禽飞行的无序性,提出一种简易的图像比较模式来识别飞鸟;4)运用机场上空的飞鸟视频对程序进行检测,分析实验结果。实验结果表明本文设计的光学图像识别程序具有良好的鲁棒性,能够进行飞禽的实时识别。