随着物联网技术以及智能移动设备的发展,视觉传感器网络得到了广泛应用,它可以用来获取丰富的多媒体数据。如何处理大量的多媒体数据给学术界和工业界都带来了很大的挑战,而视觉传感器网络中的任务调度问题是处理视觉传感器网络大数据的一个关键环节。视觉传感器网络的任务调度方案直接影响多媒体数据的处理时间以及整个网络中数据的传输时间,因此,寻求最优调度策略来最小化视觉任务的完成时间十分重要。论文对视觉传感器网络的任务调度问题进行了深入研究,建立了新的调度模型,并设计了新的调度算法,主要创新性工作如下:1、针对视觉传感器网络的任务调度问题,已有研究对该问题通常建立一个单趟调度模型,但若问题中任务量较大,单趟调度会花费更多时间,有必要对该问题建立多趟调度模型。首先,当不考虑协同处理机调度顺序时(即调度顺序事先给定),对视觉传感器网络的可分任务调度问题建立了一个新的多趟调度模型,新模型可以改善网络中多媒体信号的实时处理时间;其次,设计了求解该模型的一个新算法:NMISA–VSN。最后,对算法进行了仿真实验,并将所提算法和现有最新的三个算法进行了对比。实验结果验证了所提模型的合理性及算法的有效性,并可获得更短的任务完成时间。2、当考虑协同处理机调度顺序时,并同时考虑协同处理机数量、调度趟数、任务划分策略对完成时间的影响时,建立了一个新的可分任务多趟调度优化模型,并设计了一个改进的遗传算法对模型进行求解,最后做了仿真实验,和三个方法进行了比较。从实验结果可以看出,考虑协同处理机调度顺序的模型和算法表现更优异,可以在最优的协同处理机调度顺序下得到更合理的任务划分策略,得到任务的最小完成时间。