近年来,随着城市建设的发展和生活质量的改善,安防监控系统的需求显著提高。以视频图像为数据输出的摄像头传感器网络,因相关图像处理技术的发展获得了极大关注。然而,不同于传统传感器,入侵者多角度信息的需求给面向摄像头传感器的覆盖问题提出了全新的挑战:传统覆盖方案认为监测到入侵者即为覆盖,而在摄像头传感器网络中则需要进一步检验是否捕获到入侵者的面部信息。因此,使用摄像头传感器网络实现监控目标的全景覆盖是一个极具现实意义的问题。作为与传统覆盖有着较大差异的全景覆盖问题,其复杂的覆盖模型带来了两项重要挑战:1)覆盖目标不仅限于目标本身,更关注目标的所有朝向;2)全景覆盖对节点之间的协同合作有十分严格的要求,并且需要大量传感器。如何利用最小数量的摄像头传感器来实现所需的全景覆盖性能是一个亟待解决的难题。本文主要研究摄像头传感器网络中面向区域全景覆盖的静态节点部署问题,以及面向点全景覆盖的可转动节点朝向调度问题。首先,提出了面向区域全景覆盖的节点位置选择与角度选择的双目标部署问题。针对区域覆盖的复杂性,根据网络拓扑结构将其降维转化为点全景覆盖问题,同时介绍了点全景覆盖部署问题以及区域全景覆盖部署问题的NP难证明。针对双目标的混合优化问题,先引入虚拟摄像头传感器的概念,利用近似算法解决位置选择问题。随后离散化朝向选择空间并进一步提出修正算法确定节点朝向。接着,本文在点全景覆盖网络中引入“可转动”摄像头传感器研究节点朝向的调度问题,进一步提高全景覆盖网络中传感器节点的利用率,满足实际对成本控制的要求。根据传感器节点转动会引起待监测点之间冲突这一现象,基于“最大需求优先”的公平性原则,提出了“最大化最小全景覆盖时间”这一优化目标,并设计相关解决方案:1)通过降维处理减少节点朝向的选择空间;2)对摄像头传感器节点与待监测点间的空间耦合关系进行解耦;3)设计近似算法对问题进行解决。最后,本文进一步设计了相应的分布式策略,使得摄像头传感器只需与少量节点通信即可自主决策在每个时槽的朝向,从而实现基于公平性的点全景覆盖最大化目标。另外,通过仿真验证集中式算法和分布式算法具有相同的结果。