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摘要
手势控制医疗设备是一种新型的人机交互方式，其通过非接触式手势识别技术，为医护人员提供更加便捷、高效、卫生的操作方式。本文首先介绍了基于计算机视觉手势识别的概念，讨论了手势识别的分类等关键技术。继而提出了基于计算机视觉的手势识别YOLO算法，旨在实现对医疗设备的便捷操作。实验验证了YOLOv8算法在手势识别方面的可行性，并与YOLOv5版本进行了比较。实验结果显示，尽管YOLOv8的检测速度稍慢，但在不同IOU阈值下的平均精度值更高。通过使用YOLOv8模型训练的常用控制手势识别模型在测试集中展现出出色的拟合性能，能够实现对图片、视频和摄像头的实时检测与识别。
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单位上海健康医学院; 上海理工大学
