在摄像头检测方法中，常用的算法包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）、Haar级联检测器、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、背景减除法（Background Subtraction）等。这些算法在不同的场景和应用中有各自的优势和适用性。
卷积神经网络（CNN）：CNN是一种适用于图像识别和分类的深度学习算法。它通过多层卷积和池化操作来提取图像特征，并在最后的全连接层进行分类。CNN在人脸检测、目标追踪、行为分析等领域表现优异，可以处理复杂的图像数据。
Haar级联检测器：Haar级联检测器是一种基于Haar特征的机器学习算法，常用于人脸检测和目标识别。它借助AdaBoost算法提升了检测速度和准确性，在实时应用中表现出色。
支持向量机（SVM）：SVM是一种二分类模型，通过在特征空间上构造最优超平面来实现分类。在图像检测中，SVM可用于目标检测、图像分割等任务，具有较强的泛化能力和鲁棒性。
背景减除法（Background Subtraction）：背景减除法是一种简单但有效的目标检测算法，其基本原理是通过建模和更新背景模型，从当前帧中减去背景图像得到前景目标。它适用于监控系统、运动检测等应用场景。
综合考虑不同算法的特点和应用需求，可以根据具体场景选择合适的算法进行摄像头检测。CNN适用于复杂的图像识别和分类任务，Haar级联检测器适用于实时的人脸检测，SVM适用于二分类问题的图像检测，背景减除法适用于简单的目标检测和监控应用。在实际应用中，可以根据具体需求和数据特点进行选择和调整。