世界卫生组织WHO在2013年估计，全世界大约有两亿八千五百万人有视力障碍。视力障碍者或盲人在现实生活中面对周围环境时会遭遇很大的不便，其中最大的挑战就是在室内的导航。应对这些问题的传统方法是导盲杖或导盲犬。随着科技的进步，智能导盲杖的概念不断发展，在传统导盲杖上安装多种传感器辅助视觉障碍者行走。现有的很多研究和实现的系统专注于解决导航，寻路等，但是很少有单相机和多种传感器综合而成的系统帮助视力受损的人在室内空间导航，辅助视觉障碍者自由行走。本文是在LIMOS的SMIR小组提出的智能环境探测导盲杖的基础上，用单个相机实现的一个具有实时性、低成本、可靠性的物体识别模块。智能导盲手杖应用了传感器数据融合的方法，或者视觉障碍者位置、朝向、速度等信息引导他们在室内环境自由移动。应用基于单个相机的图像处理，可以进行环境感知和比对，从而确定视觉障碍者的大概位置。为了提高室内导航的精度，一些标志性静态物体被识别，从而进行整个系统的重新定位以提高精度。对于标志性静态物体的识别综合了基于颜色和几何特征的分割，减小系统的运算量，再进行特征提取和SVM的训练，从而实现对实时目标物体的准确检测。经过测试与实验，物体识别模块具有良好的实时性和准确性，达到了预期的目标，提高了室内导航的精确性。同时，模块与系统的其他功能模块协作，良好的实现了辅助视觉障碍者在室内移动和导航的功能。