本文探讨了可穿戴设备在睡眠阶段识别中的应用，比较了深度学习与传统算法的效果。研究表明，基于智能手机的自动评分方法与手动评分一致，深度学习模型在睡眠监测中准确率高达93.33%。提出的SLEEPNET工具在大规模数据集上训练，准确性超过85%。这些研究为睡眠监测技术的发展提供了新思路。