摄像头检测的准确率通常通过以下方法评估：
IoU（Intersection over Union）指标：IoU是检测框与实际标注框之间的交集比上并集的值。通常认为，当IoU大于一个特定阈值（如0.5）时，检测结果被视为正确，否则被视为错误。通过统计所有检测框的IoU值来计算准确率。
Precision（精确率）和Recall（召回率）：精确率定义为正确检测的正样本数目占所有被模型预测为正样本的比例，而召回率定义为正确检测的正样本数目占所有实际正样本的比例。精确率和召回率均可以用于评估模型的准确率，同时可以根据具体需求调整两者的权衡。
F1 Score：F1 Score综合考虑了精确率和召回率，是精确率和召回率的调和平均值。F1 Score值越接近1表示模型的检测准确率越高。
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）：ROC曲线是以假阳性率（False Positive Rate）为横坐标，真阳性率（True Positive Rate）为纵坐标的曲线。ROC曲线下的面积（AUC值）越接近1表示模型性能越好。
PR曲线（Precision-Recall curve）：PR曲线以召回率为横坐标，精确率为纵坐标。PR曲线下的面积越大表示模型性能越好。
通过以上指标的评估，可以全面了解摄像头检测模型的准确率和性能表现，为进一步优化模型提供指导。