静电释放行为检测系统基于yolov5网络框架模型深度学习算法，静电释放行为检测系统通过监控摄像头实时监测作业区域的出入口。系统能够准确识别出工人进入作业区域的情况，并判断是否触摸了静电释放仪。静电释放行为检测系统一旦发现有工人进入作业区域而未触摸静电释放仪，立即触发告警，并通过系统通知相关工作人员及时处理。释放静电行为监测系统对工人静电释放行为监测，加强烟花爆竹安全生产的防护，减少事故发生和降低人员财产损失。 
静电释放是在一些特定环境中常见的安全隐患，如化工厂、实验室等工作场所。在烟花爆竹制造、搬运、装卸作业过程中，药物或操作人员产生静电电荷的聚积。为了及时发现并处理工人进入作业区域未触摸静电释放仪的情况，基于yolov5网络框架模型的静电释放行为检测系统应运而生。静电释放行为检测系统提升监控区域的管控效率，预防静电事故发生，确保烟花爆竹的安全生产。
静电释放行为检测系统基于yolov5网络框架模型的深度学习算法，静电释放行为检测系统能够准确地识别出进入作业区域的工人，并判断是否触摸了静电释放仪，避免了传统人工监控容易出现的漏检和误判问题。其次，静电释放行为检测系统通过监控摄像头实时监测，系统可以持续不间断地对作业区域进行监测，确保异常情况能够第 一时间被发现和处理。z后，静电释放行为检测系统通过告警机制和报表记录，能够提醒相关工作人员及时处理，并为后续调查和分析提供必要的数据支持。