目前,盲人的导盲工具以导盲仗为主,但是导盲仗功能过于简单,无法为盲人提供更丰富的场景信息,盲人往往会因为无法预测前方场景的具体情况,心里产生一种对未知环境的恐惧从而减少自己的出行活动。为了帮助盲人克服心理障碍,提高生活质量,本文基于Kinect设计并开发了一套盲人智能辅助行走系统,具体实现了避障、导航及目标识别三大功能,能向盲人反馈障碍物信息及场景内容,让盲人在行走过程中,全面整体地认识空间布局,减少心理恐惧感。本文主要研究内容如下:(1)结合安全识别区与形态学去噪的障碍物提取,及基于动态时间规划(Dynamic Time Warping,DTW)算法的楼梯检测。首先检测Kinect的有效测距范围及测距精度,以此为基础在盲人身前构建一块安全识别区,提取安全识别区内的障碍物并绘制二值图像,然后利用形态学的方式去除障碍物图像中的杂斑,减少伪障碍影响,提高真实障碍物的检测精度。除此以外,针对目前避障系统中,较少有对楼梯检测的情况,利用DTW算法将场景深度图与楼梯深度图的深度波形进行匹配,检测楼梯的存在,提示盲人是否需要上下楼梯。(2)基于词袋模型的定位标签识别与基于深度学习Single Shot Multi Box Detector(SSD)的场景目标识别。针对Kinect中缺少定位芯片的缺陷,设计并制作定位标签,不同标签代表不同地点,利用色彩阈值分割和词袋模型检测并识别标签内容,获取位置信息;针对目前导盲系统中较少对识别目标进行三维描述的问题,利用SSD算法识别场景内目标,然后结合深度图像,将目标的二维信息还原成真实场景中的三维信息,实现对目标的种类及相对于盲人具体位置信息的反馈。(3)提出一种考虑行走难度的改进A*室内路径规划算法实现室内导航。首先根据室内布局绘制室内平面地图,本文将室内平面地图设计成格网形式,分为可行走区域、不可行走区域及定位标签区域三大块,并以盲人的步长为单位设计比例尺,便于重构移动代价函数;然后考虑转向及路径宽度这两个影响盲人行走的阻碍因素,将其引入到A*算法的移动代价函数中替换原来的曼哈顿距离,可搜索到更宽敞,更适合盲人行走的路径,再结合标签定位即可实现室内导航。