En pastizales de alta montaña, el pastoreo es un método común para la gestión de ovejas debido a la abundancia de recursos de pastizales. Sin embargo, es fácil que las ovejas se encuentren con situaciones como extraviarse, desviarse y ser atacadas por enemigos naturales; por lo tanto, el monitoreo remoto de ovejas en los pastizales de alta montaña es un problema urgente por resolver. Este documento propone un método de segmentación de ovejas en el infrarrojo medio basado en el algoritmo de máxima varianza entre clases de fusión de regiones multinivel, es decir, el algoritmo OTSU, para la vigilancia de ovejas. Primero, se diseña un algoritmo OTSU de ajuste de media para distinguir mejor las áreas de interferencia en el fondo. En segundo lugar, se combina el filtro pasaaltos de Butterworth con el algoritmo de segmentación OTSU de ajuste de media para eliminar las áreas de interferencia de alta luminosidad en el fondo con cambios lentos de intensidad de gris. Finalmente, después de filtrar el fondo de gran área y los pequeños puntos extraviados, los dos resultados procesados anteriores se fusionan con la operación lógica AND para obtener un resultado de segmentación final. Nuestro algoritmo se evalúa utilizando tres indicadores de evaluación objetiva: el error cuadrático medio (), el índice de similitud estructural (), y la relación pico-señal a ruido (). Los valores de , , de la imagen de humedal de alta montaña son 0.43187, 0.99526, y 29.16353. Los valores de , , de la imagen de tierra arenosa son 0.87472, 0.98388, y 23.87430. Los valores de , , de la imagen de pastizal son 0.65307, 0.99437, y 30.33159. Los resultados muestran que nuestro algoritmo puede cumplir con los requisitos para la segmentación de ovejas en el infrarrojo medio en pastizales de alta montaña.