在线检测摄像头需要的数据源主要包括实时视频流数据和预先标记的图像数据。实时视频流数据是指摄像头捕获到的实时视频内容，这是算法进行检测和识别的原始数据来源。预先标记的图像数据则是指带有标注信息的图像库，用于训练检测算法和提升检测准确性。
在算法支持方面，在线检测摄像头需要使用计算机视觉领域的相关算法来实现物体检测和识别。常见的算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、支持向量机（SVM）等。这些算法可以通过训练模型来识别不同的物体或场景，从而实现对摄像头捕获内容的分析和识别。
除了数据源和算法支持外，还需要考虑计算资源和实时性要求。由于在线检测需要对实时视频流进行处理和分析，因此需要足够的计算资源来支撑算法运行，并且需要保证算法的处理速度和准确性，以满足实时监测的需求。