在摄像头拍摄范围内，目标被识别为需要抓拍的对象，首先需要通过目标检测算法来实现目标的定位和辨识。目标检测算法可以通过深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），对摄像头捕获的图像进行分析和处理。
在目标检测算法中，首先要进行图像的预处理和特征提取，这些特征可以是颜色、形状、纹理等信息。然后通过卷积层、池化层等神经网络结构对这些特征进行学习和提取，最终得到目标的位置和类别信息。
在确定需要抓拍的对象时，可以通过设定目标的特征，比如目标的尺寸、颜色、运动轨迹等限定条件，来筛选出需要抓拍的对象。同时，可以通过设置阈值来判断目标是否符合需要抓拍的条件，确保目标被准确识别并抓拍。
总结来说，通过目标检测算法的运用和特征筛选，可以实现对摄像头拍摄范围内目标的识别和抓拍。这种技术可以广泛应用于监控、安防等领域，提高系统的智能化和效率。