基于yolov8的课堂行为检测系统——主要功能检测睡觉、手机、人数YOLO目标检测、OpenCV视频分析； 主要功能：检测睡觉、玩手机、学生行为统计课堂大学生行为的自动识别对于教学评估、学生状态监测具有重要意义。传统人工观察效率低且主观性强，无法实现大规模、实时化的课堂行为分析。随着深度学习技术的快速发展，目标检测算法在计算机视觉领域取得了突破性进展，为课堂行为自动识别提供了技术基础。 本项目旨在利用深度学习目标检测技术，构建一个能够自动识别课堂中学生人数统计、玩手机、睡觉三类行为的检测系统。系统最终能够对图片、视频或摄像头实时流进行检测，并在图形界面中直观展示检测结果