无线视频传感器网络融合了半导体技术、网络技术、智能化信息处理技术、数字图像处理技术等多个学科领域,是当今信息技术领域广受关注的热点研究领域。大量视频传感器节点能够直观、实时地感知场景中发生的各种事件。因此,无线视频传感器网络可被广泛应用于军事、工业、环境监测和交通管理等多个重要领域。　　 然而,无线视频传感器网络在带宽、计算能力、能耗等方面的资源均非常限制,并且数量众多的视频节点所感知的视频数据之间存在着大量的冗余。为此,本文面向无线视频传感器网络,针对事件检测应用,重点开展了以下几个方面的研究:　　 1.提出了一种面向无线传感器网络的多目标检测与跟踪算法　　 针对多个目标之间的频繁遮挡问题,利用各个节点的视野线,提出了一种多目标检测与跟踪算法。首先,利用各个节点的视野线信息,解决了公共视野区中目标在各节点中的一致性标示问题；接着利用目标的相对位置信息和主颜色特征,完成了目标遮挡分离后的正确标示。实验结果表明,该方法可完成对频繁遮挡的多目标进行有效跟踪,同时计算复杂度满足无线视频传感器网络各视频节点对于网络带宽、计算复杂度和能耗的要求。　　 2.提出了一种基于节点相关性的无线视频传感器网络多目标接力跟踪算法　　 针对视频传感器节点存在的感知范围有限的问题,提出了一种多目标接力跟踪算法,可以实现目标离开某节点视野后的接力跟踪。该算法首先利用视频节点的感知模型,计算相邻节点之间的相关性。各节点对感知视野中的目标进行跟踪,利用Kalman滤波器对即将离开感知范围的目标进行准确预测,并依据最优节点的选择准则,选择并激活最优节点,由激活的节点继续对目标进行跟踪。最后,本文采用投影不变量法实现不同节点之间对同一个目标的准确关联,最终完成目标的接力跟踪。实验结果表明,该方法可以有效解决多节点协同跟踪过程中目标离开某节点视野后的接力跟踪问题,并且该算法较低的计算复杂度和节点间有限的数据传输,可满足无线视频传感器网络的应用需求。　　 3.提出了一种面向无线传感器网络的交通违章事件检测算法　　 针对交通事件中的车辆异常并线、机动车占用非机动车道行驶等违章行为,分别提出了基于K均值聚类的异常车辆轨迹检测算法以及基于目标分类的交通违章事件检测算法。实验结果表明,该算法可有效检测出高速公路中车辆异常并线、停车带行车、机动车行驶非机动车道、车辆逆行等交通违章事件。