针对输电线路覆冰严重威胁电力系统安全的问题，提出一种基于卷积神经网络衍生的EfficientNet-B4模型输电线路覆冰厚度检测方法。首先，通过电荷耦合器件工业相机收集原始覆冰图像，并进行预处理和数据增强；其次，进行模型的训练和优化，同时基于不同的网络框架设置多组对比实验，得到最优训练模型；最后，通过多组不同的实际输电线路覆冰图像对所提模型的性能进行验证。仿真结果表明，相比于传统监测法、电化学监测法及其他图像处理方法，所提出的智能检测方法可以快速、准确地检测出输电线路覆冰状态，具有较强的泛化能力和实际使用价值，可以有效提高电网对覆冰监测的可靠性。