我国是视障患者的重灾区,是世界上视障人数最多的国家。视力的限制使得视障者行走时无法观察路面的情况,因而视障者是所有残障群体中出行最不便的人群之一。一些视障患者已经接受过较高程度的文化教育和素质培养,由于疾病或事故导致双目失明,特别是一些不幸成为视障者的在校学生,这部分视障者强烈希望能和正常人一样,重新回到校园学习,掌握一些谋生的技能,以积极的心态面对生活。本文的研究旨在帮助这些视障学生快速地熟悉校园环境,安全便捷地学习和生活。基于以上分析,本文提出了面向视障学生的情景感知危急预警与行程推荐服务,主要研究内容包括以下几个方面：第一、以情景的四大要素为切入点,定义所有与视障学生相关的情景信息,通过构建校园情景感知本体模型描述本体中的类、属性关联等信息,校园领域本体的构建过程使用目前主流的开源本体开发工具Protege,该部分是情景感知危急预警的基础。对于本体模型中非精确和不确定的知识,本文通过模糊相关理论处理这些知识。当校园本体的模糊知识含有模糊限定语时,隶属于模糊子集的程度由语气算子Hλ和隶属度函数共同描述得到。第二、为了让智能设备具有感知和预测危急情况的能力,本文构建了危急情境发现规则,并提出两级语义推理策略：基于本体通用推理规则的预警机制和基于自定义推理规则的危急情景预警机制。Jess推理机可用于验证SWRL规则的正确性,体温预警推理实验按照Jess推理引擎的四个操作步骤完成推理实验,推理实验结果符合预期。第三、以视障学生个性化服务需求为中心,提出一种面向视障学生的情景感知服务框架,知识查询层面对本体实例进行推理并输出视障学生当前的情景条件,情景应用层基于CAMF—DC推荐模型向用户推送感兴趣的行程。CAMF—C推荐模型也能实现视障学生行程推荐,但本文提出的CAMF—DC推荐模型及学习算法更符合实际场景,因此更加适合视障学生的行程推荐。实验部分通过实地访谈以及手机web页面的形式获取用户真实的评分数据,然后使用RMSE和ASP指标评价对比三种推荐模型的推荐效果,实验结果表明本文提出的CAMF—DC推荐模型具有更好的推荐效果。