摄像头检测的技术原理中涉及到多种算法，其中最常用的包括：
Haar特征分类器：Haar特征是一种基于像素值差异的计算方法，通过计算图像中不同颜色的矩形区域的像素和的差值来判断是否存在目标物体。Haar分类器是通过泛化Haar特征构建得到的分类器模型，能够高效地进行目标检测。
Histogram of Oriented Gradients (HOG)：HOG算法通过计算图像中局部的梯度方向直方图来描述图像的特征，从而进行目标检测。HOG算法在目标检测中具有较高的准确率和鲁棒性。
卷积神经网络（CNN）：CNN是一种深度学习网络结构，通过多层卷积和池化操作提取图像特征，从而实现目标检测和分类。CNN在目标检测领域取得了显著的成果，特别是在大规模数据集上训练的深度网络能够实现更好的检测性能。
非极大值抑制（NMS）：NMS是一种目标检测中常用的后处理技术，用于消除重叠的边界框并保留最具代表性的目标框。NMS算法通过比较不同框的置信度得分，并剔除重叠度较高的边界框，保留最有可能的目标检测结果。
以上是摄像头检测中常用的算法，它们可以结合使用，以提高目标检测的准确性和鲁棒性。在实际应用中，可以根据具体的场景和需求选择合适的算法组合来实现有效的目标检测任务。