在粮库中,老鼠等哺乳动物对农业生产造成了巨大的破坏,红外监控作为一种重要监测技术手段具有很强的应用价值。在红外监测的过程中,针对老鼠等运动目标的提取前景的是红外监测的关键所在。本课题将红外热成像技术应用在鼠害运动目标的识别与追踪上,对于粮库中的鼠害防治有着较强的参考价值。本课题运用红外热像仪采集鼠害运动视频图像作为实验的基础数据,紧接着,通过对原始图像进行灰度化处理、噪声滤波处理、数字形态学等一系列预处理。为了获得更完整的前景目标轮廓信息,本文运用梯度方向直方图对采集的视频图像进行分类,提取出背景模型。在固定的温度动态范围下,以最大类间方差法作为阈值判别依据将背景模型进行像素修正,对前景目标进行初检测,根据检测得到的结果结合灰度直方图进行阈值删选从而对前景目标进行二次提取和更新。并把均值、方差等参数与检测结果相结合,得到了较好的检测效果。实验结果也证明了算法的有效性,适应农业监测的需要。最后,我们运用模糊聚类算法对视频拍摄的图像做了分割,结合对于图像的分割结果,我们应用mean shift算法完成对运动目标的追踪,追踪成效较好且误差在允许的范围之内。