摄像头在线检测的基本原理是利用计算机视觉技术对摄像头捕捉到的图像进行实时分析和处理，从而实现对目标物体的检测、识别和跟踪。具体来说，该技术一般包括以下几个步骤：
图像采集：摄像头捕捉到视频图像，图像呈现为数字信号被输入到计算机中。
图像预处理：对采集到的图像进行处理，如去噪、增强图像对比度等，以提高后续分析的准确性和鲁棒性。
特征提取：通过特征提取算法从图像中提取出具有代表性、区分性的特征。常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
目标检测：利用机器学习、深度学习等技术，通过训练分类器模型对目标进行检测和识别。常见的目标检测算法有Haar特征分类器、卷积神经网络（CNN）等。
目标跟踪：一旦目标被检测出，系统会根据目标的运动特征或者外观特征进行跟踪，以实现目标的实时跟踪。
结果输出：最终将检测到的目标信息以图像、视频或者数据等形式输出，供用户或者系统后续处理和应用。
摄像头在线检测技术在智能监控、自动驾驶、人脸识别等领域得到了广泛应用，其基本原理的深入研究和不断优化将进一步推动人工智能技术的发展。