智能摄像头的图像识别技术是通过深度学习算法实现的。首先，摄像头采集到的图像会经过预处理，包括调整亮度、对比度等。然后，图像会被传送到神经网络中进行处理。
神经网络是一种模拟人脑神经元连接的数学模型，具有输入层、隐藏层和输出层。在图像识别中，通常使用卷积神经网络（CNN）来处理图像。
在CNN中，通过卷积层、池化层和全连接层等不同结构层次的堆叠，神经网络可以学习图像中的特征。卷积层可以提取图像中的边缘、纹理等低级特征，池化层可以减小特征图的大小，全连接层则将提取到的特征进行分类。
在训练阶段，大量的标记好的图像数据被输入到神经网络中，通过反向传播算法不断调整网络参数，使网络能够准确识别不同类别的图像。经过多轮迭代训练后，神经网络达到一定的准确度，可以应用于实际的图像识别任务中。
在实际应用中，智能摄像头可以通过识别人脸、车牌、动作等信息，实现智能监控、安防等功能。通过不断的训练和优化，图像识别技术将会变得更加准确和智能。