根据提供的文件信息，我们可以提炼出以下知识点：
文档提到的“深度学习模型小型化技术”是指利用特定工具或技术减少深度学习模型的体积和计算需求，从而使模型能够在计算能力有限的设备上运行。在智能巡检领域，通过模型小型化技术，可以在不需要强大计算资源支持的环境下执行复杂的图像识别任务。
“输电线路智能巡检”是指利用现代信息技术，包括深度学习模型，对输电线路的状态进行自动化检测和监控的过程。这种技术能够及时发现输电线路可能出现的异常情况，比如绝缘子损坏、导线断裂、铁塔倾斜等问题，从而提前预防或减少停电事故的发生。
再者，文档中提到的“飞桨（PaddlePaddle）”是一个开源的深度学习平台，由百度开发。飞桨提供了丰富的深度学习算法和工具，而其中的“PaddleSlim”工具是飞桨框架的一个模型压缩库，它支持多种模型压缩技术，如剪枝、量化和蒸馏等，用于优化模型的大小和性能，以适应低算力、低功耗的移动设备或边缘计算场景。
“PaddleLite”则是飞桨平台针对移动和嵌入式设备推出的推理引擎。它支持模型轻量化、端侧部署，能够在智能巡检这类应用中加速模型的推理过程。通过将小型化的深度学习模型部署在PaddleLite驱动的无源无线移动设备上，可以在现场直接完成智能巡检工作，无需将数据回传到地面站进行处理。
此外，文中提到的“边缘计算”是指在数据产生的源头（即边缘设备）附近进行数据处理的一种计算方式。在输电线路巡检中应用边缘计算，可以大幅度降低对中心服务器的依赖，加快响应速度，提高实时性和可靠性，减少传输数据的延迟。
文档中还提及了“低算力”和“低功耗”这两个关键词。在智能巡检设备设计时，这两者是必须要考虑的因素。由于智能巡检设备往往需要在户外、无人区等环境长期独立运行，这就要求设备具有低能耗的特点，并且能够在有限的计算资源下，依然保持高效的数据处理能力。
结合上述知识点，可以得知，针对输电线路的智能巡检研究与应用，现在正朝着深度学习模型小型化和边缘计算的方向发展。通过这样的技术，不仅能够提升巡检效率和准确性，还能够在恶劣天气或人迹罕至的环境中保障输电线路的安全运行，减少经济损失和潜在的电网事故风险。这项技术在电力行业的应用，对于提高运维效率和电网可靠性具有重要意义。
