在室外开放复杂环境中，盲人出行存在很多安全隐患。利用视觉导航技术辅助盲人出行，保障盲人出行安全，对助老助残服务有重要意义，有很大的研究意义和实用价值。本文对盲人视觉辅助导航展开研究，具体研究内容如下：
（1）基于深度学习的盲道分割算法研究
针对传统视觉感知算法精度和泛化性不足的问题，本文使用基于深度学习的语义分割模型实现视觉感知，采用轻量化的语义分割模型实现盲道分割。针对数据不足问题，建立了盲道分割数据集，用于模型的训练和评估。
（2）面向语义分割的知识蒸馏算法研究
盲人辅助设备多为嵌入式移动设备，其计算资源比较有限。为了使模型适用于低算力平台，本文对面向语义分割的知识蒸馏方法展开研究，提出了关注空间多尺度差异的语义分割知识蒸馏方法，提高小模型在交通场景中的分割效果，平衡模型的准确率和速度。
（3）辅助导航中的知识表达与决策推理研究
室外出行环境开放复杂，具有高动态性和时变性，增加了导航决策的难度。
本文将出行场景中与决策有关的交通规则和生活经验抽象为知识，并将其抽象表达，用于支持视觉感知和决策。本文将盲人辅助导航抽象为智能体决策过程，基于信念-愿望-意图（BDI）模型，设计了结合知识、感知和决策的辅助导航框
架，为盲人出行提供便利。