為了實現物聯網環(huán)境下果園飛鳥的自動驅離，使其復雜條件下能夠準確驅趕空中的飛鳥，提出了一種基于改進的Chan-Vese模型與邊緣轉換的空中飛鳥分割算法。通過準確識別飛鳥，為系統自動發(fā)出超聲波驅離飛鳥提供準確的信息。利用Canny算子獲取飛鳥圖像的邊緣信息；使用歐氏距離計算得到二進制邊緣的距離映射；引入S形函數，構建邊緣轉換圖；引入自動局部比，對Chan-Vese模型進行改進，以準確分割邊緣映射圖。實驗結果表明：與SBGFRLS算法、G-CV算法和FAST EDGE算法相比，該算法具有更高的分割精度，在面對單目標圖像分割時，其區(qū)域匹配率最高，約為70%，而均方根誤差比率只有13%；對于含雙目標的圖像分割時，其區(qū)域匹配率最高，約為85%，而均方根誤差比率只有5%。