本项目基于传感云架构，深入研究和分析了传感器网络多源数据的感知采集与融合处理、节点通信数据耗能优化、数据传输优化、网络拓扑结构优化以及网络节点目标定位等关键技术。在最大限度降低无线传感器网络能耗的同时，实现了对海量监测数据的精准感知和高效传输。研究成果已成功应用于博物馆文物存护环境监测系统，对大型公共环境监测系统的基础性研究和产业化推广具有重要意义。具体创新点如下：
（1）制备了一种基于蓝色荧光和黄色磷光的混合式白色有机电致发光器件。
（2）提出了一种基于改进压缩感知重构算法和智能优化GM(1,1)的无线传感器网络异常检测方法。
（3）提出了一种使用Event-B形式化建模语言对无线传感网行为交互进行建模的方法。
（4）提出了一种基于模糊聚类改进离散差分进化算法的压缩感知信号重构算法。
（5）提出了一种联合弹性碰撞优化（ECO）与改进梯度追踪的无线传感器网络（WSNs）压缩感知重构算法。
（6）提出了一种联合雾计算与自适应块压缩感知的传感云数据采集方案。
（7）提出了一种基于自适应块压缩感知与离散弹性碰撞优化算法的移动节点数据收集方案。