简介：摘要：由于输电线路上覆盖的冰雪具有很大的随机和无法抵抗的特性，使得在实际的输电线路上发生覆冰事故时，需要对其进行边缘智能的检测。因此，在电力可视化的边界智能理论的指导下，建立了一种新的跨电网覆盖层厚的识别算法。首先，利用MobileNetV3的轻型卷积神经网络对覆盖图像进行特征抽取，再利用多感知场模块来提高覆盖层冰层的覆盖面积，提高覆盖层冰层的识别和监控。在此基础上，利用真实情景下的覆冰图像，在具有有限运算能力的边界智能设备上进行实验。实验证明，该算法不仅可以对覆盖层进行最终的检测，而且可以在极端气候条件下，对覆盖层进行准确的判别，从而可以防止覆盖图像的长途传播，以此达到对极端气候条件下覆盖层的智能自主。
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