飞机标识标牌种类繁多，缺陷类型复杂，传统检测方法效率低、准确率不高

采用深度学习目标检测算法，构建高精度、高效率的飞机标识标牌缺陷检测模型

实现飞机标识标牌缺陷的自动检测，检测准确率达到95%以上，显著提升检测效率和降低漏检率

过连接手机摄像头实时获取视频流，并利用AI视觉识别技术自动识别视频中的标识标牌，系统能够将识别结果（包括标识标牌的名称、位置和状态等信息）实时反馈给巡检人员，从而提升巡检效率和准确性。

建立完善的机型库，包含各飞机型号及其标识标牌信息，自动生成待巡检清单，提醒人员逐项检查并实时跟踪进度，确保全面覆盖。