常见的摄像头检测方法包括：
霍夫变换（Hough Transform）：用于检测图像中的直线或圆。通过检测图像中的直线或圆的参数，可以准确地识别出特定形状。霍夫变换在车牌识别、人脸检测等领域有着广泛的应用。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）：CNN可用于图像分类、目标检测和人脸识别等任务。通过多层卷积和池化操作，CNN可以学习到图像中的特征，从而实现对目标的检测和识别。
卡尔曼滤波器（Kalman Filter）：用于跟踪运动目标。通过结合传感器测量数据和系统动态模型，卡尔曼滤波器可以估计目标的状态，并预测其未来的位置。
积分图像（Integral Image）：用于加速目标检测算法，如Haar特征分类器和HOG（Histogram of Oriented Gradients）检测器。积分图像可以快速计算图像中不同区域的特征值，从而加速目标的检测速度。
光流法（Optical Flow）：用于检测图像中的运动目标。通过比较相邻帧之间的像素位移，可以计算出目标的运动轨迹和速度。
以上是一些常见的摄像头检测方法，它们在不同的应用场景中都有着重要的作用，并可以结合使用以提高检测的准确性和效率。