禽流感的每次爆发都会对全球的经济产生巨大的冲击，而野生鸟类是禽流感感染的主要群体，是疫情传播的主要源头之一。当前对禽流感的预防和控制一直是一个巨大的科学难题，目前采用较多的方法是对鸟类活动比较频繁的区域进行血液采样检测，但是由于鸟类数量多，分布范围比较广，很难对患病的鸟类进行采样，监控效果达不到理想的效果。本文提出了基于实时视频监测系统的大量实时图像信息，运用图像处理和计算机视觉等技术，从图像内容中提取鸟类运动的相关数据，进行数据的分析与处理，对禽流感疫情的发生进行前期监测与发现。　　 青海湖自然保护区生活着大量的野生鸟类，是一个候鸟生活的集中场所。青海湖视频监控系统每天产生大量的视频数据，有效地利用鸟类图像和视频分析鸟类的运动规律及行为具有重要的科学研究意义。本文采用基于内容的图像检索技术实现对鸟类图像的检索和鸟类物种信息的识别，有效地加快了信息的检索与鸟类特征的识别，为科学研究提供了强有力的技术支持。　　 鸟类最大的敌人是禽流感等疾病疫情，对鸟类运动规律的分析及异常行为的识别有助于重大疾病疫情的预警，但是传统方法很难长时间获取鸟类运动及活动信息。本文通过运动分割技术获取当前时间的鸟类运动数目数与运动坐标，通过数据预处理技术去除数据中的噪声数据且对数据曲线进行平滑处理，得到当前监控区域鸟类随时间变化的运动规律。　　 通过对视频监控视频进行鸟类运动轨迹跟踪及行为识别，实现对鸟类运动规律的长时间分析，当鸟类运动规律性发生异常变化时，管理人员可以对监控区域进行重点观测，以确定是否发生了鸟类感染禽流感等重大疾病疫情，做到早发现，早处理，切断疫情的传播途径，以免造成更大的损失。