摄像头在进行移动物体和人的监测时，通常会采用以下几种技术来实现：
运动检测技术：通过对相邻帧之间的像素差异进行比对，可以检测出图像中是否有物体或人在移动。当物体或人移动时，其在连续帧中的位置会发生变化，通过检测这种变化可以实现目标的追踪和监测。
红外感应技术：利用红外传感器可以检测到人体散发的红外线热量，从而实现对人体的监测。当有人物体移动进入红外感应范围时，系统会自动进行警报或录像等操作。
深度学习技术：近年来，深度学习技术在视频监控领域得到广泛应用，通过卷积神经网络等深度学习模型可以实现对移动物体和人的准确识别和跟踪。深度学习技术可以学习到目标的特征和运动规律，从而提高监测的准确性和稳定性。
光流估计技术：光流估计是指通过分析相邻帧之间像素的运动情况，来判断物体或人的移动轨迹。通过光流估计技术可以实现对移动目标的实时跟踪和监测。
综上所述，摄像头在进行移动物体和人的监测时通常会结合运动检测技术、红外感应技术、深度学习技术和光流估计技术等多种技术手段，以实现对目标的准确监测和跟踪。这些技术的结合不仅提高了监控系统的性能和稳定性，也为实现智能监控系统奠定了基础。