摄像头检测神器的检测准确率可以通过以下几种方式来保证：
训练数据集的质量：首先，需要收集一组高质量、多样化的训练数据集，并对数据进行标注。这些数据应涵盖各种场景、光照条件、姿势和遮挡情况，以确保模型具有良好的泛化能力。
模型的选择与优化：选择适合任务的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。在选择好模型后，需要进行超参数调优，如学习率、批量大小、迭代次数等，以提高模型的性能和准确率。
数据增强：通过对训练数据进行数据增强（如翻转、裁剪、旋转、缩放等），可以增加模型对于不同数据的鲁棒性，提高模型的泛化能力。
模型集成：通过将多个训练好的模型进行集成学习，如投票法、堆叠法等，可以进一步提高检测准确率。
持续评估与优化：定期评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行调整和优化，以保证模型的准确率在一个较高水平上。
总之，保证摄像头检测神器的准确率需要综合考虑数据质量、模型选择和优化、数据增强、模型集成以及持续评估与优化等因素，这样才能确保模型具有较高的准确率和稳定性。