煤矿人员工服着装智能识别监测系统通过python+yolov5深度学习网络架构，对画面中人员是否正确着装实时分析，发现违规着装立即抓拍存档告警。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。YOLO 一共发布了五个版本，其中 YOLOv1 奠定了整个系列的基础，后面的系列就是在第一版基础上的改进，为的是提升性能。
在目标检测领域，为了更好的提取融合特征，通常在Backbone和输出层，会插入一些层，这个部分称为Neck。Yolov5中添加了FPN+PAN结构，相当于目标检测网络的颈部，也是非常关键的。这样结合操作，FPN层自顶向下传达强语义特征（High-Level特征），而特征金字塔则自底向上传达强定位特征（Low-Level特征)，两两联手，从不同的主干层对不同的检测层进行特征聚。
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。
