静电环佩戴识别系统基于智能视频分析技术和YOLO深度学习技术，静电环佩戴识别系统可以实时检测作业防静电区域内员工是否正确佩戴了防静电手环。系统通过实时分析视频图像信息，识别出人员是否佩戴了防静电手环。静电环佩戴识别系统一旦检测到未佩戴防静电手环的情况，系统会立即触发告警机制，并将告警信息包括截图和视频保存到数据库中形成报表，同时推送给相关管理人员，以便及时处理和纠正。静电环佩戴识别系统提高检测准确性和报警效率，为各类静电敏感行业提供更可靠和智能化的防护。
YOLOv8 与YOLOv5出自同一个团队，是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前 YOLOv5版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8 旨在快速、准确且易于使用，这也使其成为对象检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，还支持YOLO以往版本，方便不同版本切换和性能对比。
YOLOv8 有 5 个不同模型大小的预训练模型：n、s、m、l 和 x。关注下面的参数个数和COCO mAP（准确率），可以看到准确率比YOLOv5有了很大的提升。特别是 l 和 x，它们是大模型尺寸，在减少参数数量的同时提高了精度。
在一些对静电非常敏感的行业，如微电子制造、半导体生产等，正确佩戴防静电手环是保证工作安全和产品质量的关键。为了减少人工记录的问题和错误风险，同时节省人力资源，基于智能视频分析技术和YOLO深度学习技术的静电环佩戴识别系统应运而生。该系统利用现场监控摄像机对作业防静电区域进行实时检测。一旦系统检测到员工进入作业区域未佩戴防静电手环，系统将立即发出告警，并同时推送给相关管理人员。大大节省了管理者对人员的巡查时间。对提高企业管理，确保人员安全、提升产品品质均有很大的作用。
# From Mr. Dinosaur
import os
def listdir(path, list_name): # 传入存储的list
for file in os.listdir(path):
file_path = os.path.join(path, file)
if os.path.isdir(file_path):
listdir(file_path, list_name)
else:
list_name.append(file_path)
list_name = []
path = 'D:/PythonProject/data/' # 文件夹路径
listdir(path, list_name)
print(list_name)
with open('./list.txt', 'w') as f: # 要存入的txt
write = ''
for i in list_name:
write = write + str(i) + '\n'
f.write(write)静电环佩戴识别系统的使用，不仅大大减少了人工记录的问题和错误风险，还节省了人力资源。静电环佩戴识别系统自动化地检测和报警，提高了管理效率和安全性。此外，系统对检测数据进行储存和报表生成，方便后续的查询和分析，为管理部门提供支持。静电环佩戴识别系统适用于各类对静电敏感的行业和环境，如微电子制造、半导体生产等。静电环佩戴识别系统通过智能化监测和报警，系统可以实时识别员工的防静电手环佩戴情况，提醒管理人员及时调整和完善，确保工作安全和产品质量。
