對于管理者（進階打勞工）來說：
(1）監控螢幕多，同時監控有難點。作為監管者需要24小時内同時監控在崗人員，尤其是夜班，會出現較多離崗情況，是以需要其集中精力，但往往會有看漏風險。
(2） 權責配置設定和檢驗程度不明晰。由于離崗檢測交給人工時既可以寬松量化，也可以嚴格考察，一般上司無法掌握監管度量，過于寬松會有事故風險會被開除，過于嚴謹員工的意見很大。
對于上層管理者（企業老闆）：
（1）人員離崗未被發現可能會造成巨大損失。在值班室、儀器操作室、保衛室、生産流水線等場景下，從業人員的工作職責要求持續在崗職守，而這類人員如果異常離崗或脫崗，導緻實時性監督得不到保障，留下重大的安全隐患或造成經濟損失。
（2）人工巡檢成本高。雇傭大量的安保人員，成本較高，同時需要其24小時在崗，耗時耗力，同時又有漏看風險。
（3）系統資訊化更新難度大。傳統企業安全生産風險監測主要依賴企業側自身監測系統，多依靠人工抽查，由于企業衆多、安監人員不足，對安全生産監管不夠全面和實時。
人員離崗自動識别系統依據機器學習智能視訊分析技術，系統全自動識别職工的崗位狀态。離崗檢測通過MTCNN和”Adaboost+Haar-like特征”相結合的方式訓練測模型，實作離崗測需求；離崗檢測通過SSD訓練行人檢測模型，并不斷補充、優化樣本，實作離崗檢測需求。同時軟體采用子產品化和低藕合設計，使軟體具有較強的可拓展性和可維護性。
離崗監控報警系統适用于建築施工、小區、機場、鐵路、寫字樓、各種工廠、石油石化、煤礦業、物流倉儲、大中小型公共場合等。
同時由判别結果可知，目前的離崗檢測系統可以識别97%的脫崗行為。
值班人員離崗監控報警系統自動識别脫崗行為，避免有關安全值班從業人員離崗而影響工作可能造成不可挽回的損失。