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基于改进YOLOv8的人体睡姿分类与压力自适应调整关键技术研究
一、引言
随着人工智能技术的不断发展，人体睡姿分类技术及其相关应用已成为当今研究热点之一。良好的睡姿有助于人们的健康，同时对护理行业及睡眠健康管理等方面具有重要意义。传统的睡姿分析主要依赖人力进行手动观察，这种方法不仅效率低下，还无法做到精确分类和实时监控。因此，结合计算机视觉技术和深度学习算法的自动睡姿分类技术显得尤为重要。本文基于改进的YOLOv8算法，探讨人体睡姿分类技术以及压力自适应调整关键技术的研究。
二、YOLOv8算法及其改进
YOLOv8是一种先进的实时目标检测算法，具有较高的检测精度和速度。在人体睡姿分类中，我们
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