Passed摄像头使用了基于机器学习和计算机视觉的算法来识别和跟踪目标。在传统的目标识别方面，Passed摄像头可能采用了一些主流的算法，比如卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）等。这些算法可以通过对目标的特征进行提取和比对，准确地识别目标。
在目标跟踪方面，Passed摄像头可能使用了一些先进的视觉跟踪算法，比如卡尔曼滤波器、Meanshift和Camshift等。这些算法可以实时地追踪目标的运动，并在目标发生遮挡或者运动变化时做出相应的调整，确保目标能够持续被跟踪。
总的来说，Passed摄像头可能综合应用多种算法来实现目标的准确识别和跟踪，以提供用户更加稳定和高效的监控服务。