传感器网络技术起步于20世纪90年代末期，到目前为止已积累了丰富的理论及应用研究成果。而视频传感器网络作为新兴的研究领域，分别从基础理论和实现技术两个层面提出了大量的挑战性研究课题，是采用传统传感器网络无法解决的。目前，对视频传感器网络的研究主要围绕以下几个方面展开：

视频传感器网络体系结构

    已有的简单基于簇的传感器网络结构不能很好地满足于处理包括图像、音视频信息在内的大数据量媒体业务。而且，这些大数据量媒体信息的网内处理和转发需要消耗大量网络资源，仅通过单个视频传感器节点很难提供满足用户需求的监测质量。在兼顾部署、能耗、扩展性、灵活性及容错性等性能的同时，利用同构或异构视频传感器节点构造功能强大、结构优化、性能优良的网络体系结构，是一个重要的研究课题，旨在通过多视频传感器节点间协作分担庞大而复杂的视觉信息采集、处理、传输以及展示任务，有效完成场景监测。

视频传感器节点设备

    目前，普遍使用的美国加州大学伯克利分校开发的Mica、MicaZ等系列传感器节点不能有效地支持视频媒体的采集和处理，迫切需要设计出真正意义的视频传感器节点。视频传感器节点的设计同样遵循微型化、低成本、扩展性和稳定性好的基本设计原则。在有限成本的基础上，致力于设计出具有视频信息采集、处理、传输等功能的传感器节点，并提高传感器节点能力以最大限度地满足大数据量、实时性要求较高的媒体信息的获取与处理。节点设计包含软硬件平台、附加功能。

视频传感器网络部署及覆盖优化

    部署或覆盖优化是传感器网络的两个基本问题，反映了传感器网络对物理世界的感知范围和质量。传统基于全向感知模型的传感器网络部署及覆盖优化方法已不再适用于具有方向性感知特性的视频传感器节点。依据全新的有向感知模型，设计合理有效的视频传感器网络部署方法及节点调度策略，研究兼顾能量有效和可靠监测两方面性能的视频传感器网络覆盖优化算法，以延长网络工作寿命，并提供充分高效的监测盖。

网内视频信息处理

    视频传感器网络采集到的媒体信息，无论是静态的图像还是动态的视频流，都具有很大冗余性和时空间关联性，大量冗余数据在网络中传输势必会造成网络资源的严重消耗。目前，在传感器节点能量、计算处理能力、通信带宽等资源普遍受限情况下，在视频传感器网络信息获取、传输、展示中引入有效的网内信息处理技术完成媒体信息压缩编码、特征提取、目标识别以及信息融合等处理，并结合数据同步及任务协理，以减少网络业务流量、提高网络处理及响应速度，进而增强整个视频传感器网络监测能力。

媒体信息实时传输

    音视频对传输的时延、同步要求很高，视频传感器网络应具有更强的媒体传输能力。目前，视频传感器网络的带宽资源以及处理能力还相当有限。有效解决图像、视频信息的实时传输问题是视频传感器网络实用化的关键。研究和设计适用于视频传感器网络的实时、可靠传输协议与策略，节省网络能量，延长网络工作寿命。

视频信息存储及检索

    广泛分布的视频传感器节点时刻感知并采集着环境中的视觉信息，其数据量巨大。如何将反映不同时期环境状态的海量数据有效地存储在视频传感器网络中，并从中快速地查询出感兴趣的信息，是目前研究工作中的热点问题。针对格式复杂的媒体数据，利用对象特征属性实现基于内容的图像/视频快速检索。

视频传感器网络应用

    研究在工业视觉、军事侦察、环境监控、工业控制、交通监控、目标追踪、反恐等领域的典型应用。