工厂释放静电行为识别系统依据ai智能视频分析，工厂释放静电行为识别系统对烟花鞭炮生产车间进行全天候实时监控分析。当工厂释放静电行为识别系统检测到工人并没有触摸静电仪释放静电时，系统会马上警报。报警信息能够显示在监管系统平台上，也可以将报警信息推送到手机。工厂释放静电行为识别系统对监控画面进行7x24小时不间断分析，减少了人力资源检测的成本，提升了监管效率。
NN网络它能够很好的将复杂的问题简单化，将大量的参数降维成少量的参数再做处理。也就是说，在大部分的场景下，我们使用降维不会影响结果。比如在日常生活中，我们用一张1024x1024x3表示鸟的彩色图和一张100x100x3表示鸟的彩色图，我们基本上都能够用肉眼辨别出这是一只鸟而不是一只狗。这也是卷积神经网络在图像分类里的一个重要应用。
我们在前面有提到过CNN网络的一个特性是**权重共享(share weights)**也正是体现在通道处理的过程中。一般的神经网络层与层之间的连接是，每个神经元与上一层的全部神经元连接，这些连接线的权重独立于其他的神经元，所以假设上一层是m个神经元，当前层是n个神经元，那么共有mxn个连接，也就有mxn个权重。
工厂释放静电行为识别系统市场应用背景：应急管理部科长刘伟在2020年12月11日的全国烟花爆竹安全生产加工座谈会上明确提出：“要充分认识烟花爆竹安全生产加工所面临的形势严峻，严格安全大检查和监督执法，严格生产加工和存储安全隐患操纵，提高安全风险管控信息化管理智能化系统水准”。
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
class Reshape(torch.nn.Module):
def forward(self, x):
# 通过view函数把图像展成标准的Tensor接收格式，即(样本数量，通道数，高，宽)
return x.view(-1, 1, 28, 28)
net = torch.nn.Sequential(
Reshape(),
# 第一个卷积块，这里用到了padding=2
nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2),
nn.Sigmoid(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
# 第二个卷积块
nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5),
nn.Sigmoid(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
# 稠密块（三个全连接层）
nn.Flatten(),
nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(),
nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(),
nn.Linear(84, 10))工厂释放静电行为识别系统实时监测烟花爆竹厂的通道。一旦发现有些人进到车间门口不触碰静电释放器，就会自动开启警报提醒工人触碰静电释放器，并把警报截屏和视频保存到数据库系统系统生成表格，推送给有关管理人员。从而降低风险发生的可能性，保护员工的人身安全。
