离岗识别通过yolov5网络模型技术，离岗识别可以自动识别现场画面中人员离岗脱岗睡岗等行为，发现违规行为立即抓拍告警。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析，但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。对于一个目标检测算法而言，我们通常可以将其划分为4个通用的模块，具体包括：输入端、基准网络、Neck网络与Head输出端，对应于上图中的4个红色模块。YOLOv5算法具有4个版本，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种。
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：
- 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；
- 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；
- Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；
- Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。
FPN+PAN-YOLOv5的Neck网络仍然使用了FPN+PAN结构，但是在它的基础上做了一些改进操作，YOLOv4的Neck结构中，采用的都是普通的卷积操作。而YOLOv5的Neck网络中，采用借鉴CSPnet设计的CSP2结构，从而加强网络特征融合能力。下图展示了YOLOv4与YOLOv5的Neck网络的具体细节，通过比较我们可以发现：（1）灰色区域表示第1个不同点，YOLOv5不仅利用CSP2_\1结构代替部分CBL模块，而且去掉了下方的CBL模块；（2）绿色区域表示第2个不同点，YOLOv5不仅将Concat操作之后的CBL模块更换为CSP2_1模块，而且更换了另外一个CBL模块的位置；（3）蓝色区域表示第3个不同点，YOLOv5中将原始的CBL模块更换为CSP2_1模块。
Adapter接口定义了如下方法：
public abstract void registerDataSetObserver (DataSetObserver observer)
Adapter表示一个数据源，这个数据源是有可能发生变化的，比如增加了数据、删除了数据、修改了数据，当数据发生变化的时候，它要通知相应的AdapterView做出相应的改变。为了实现这个功能，Adapter使用了观察者模式，Adapter本身相当于被观察的对象，AdapterView相当于观察者，通过调用registerDataSetObserver方法，给Adapter注册观察者。
public abstract void unregisterDataSetObserver (DataSetObserver observer)
通过调用unregisterDataSetObserver方法，反注册观察者。
public abstract int getCount () 返回Adapter中数据的数量。
public abstract Object getItem (int position)
Adapter中的数据类似于数组，里面每一项就是对应一条数据，每条数据都有一个索引位置，即position，根据position可以获取Adapter中对应的数据项。
public abstract long getItemId (int position)
获取指定position数据项的id，通常情况下会将position作为id。在Adapter中，相对来说，position使用比id使用频率更高。
public abstract boolean hasStableIds ()
hasStableIds表示当数据源发生了变化的时候，原有数据项的id会不会发生变化，如果返回true表示Id不变，返回false表示可能会变化。Android所提供的Adapter的子类（包括直接子类和间接子类）的hasStableIds方法都返回false。
public abstract View getView (int position, View convertView, ViewGroup parent)
getView是Adapter中一个很重要的方法，该方法会根据数据项的索引为AdapterView创建对应的UI项。