随着深度学习技术近几年的飞速发展,移动设备的不断更新,给人们的生活带来了巨大的变化,也为视力残疾群体的出行安全、便捷带来了可能。中国的盲人数量一直高居不下,盲人的出行问题,备受关注。国内外研究人员开发出了各种科技产品,辅助盲人出行,但是这些产品普遍存在功能单一、性价比低、携带麻烦等弊端,很难作为盲人的长期辅助出行工具。为了解决这一问题,本文设计一套基于安卓移动设备的盲人导航系统,盲人用户只需一部联网的安卓手机,就可以实现语音导航和避障功能,既保障了他们的出行安全,又降低了使用成本,为未来盲人导航提供了新思路。本文主要工作包括:（1）在移动端实现目标检测功能。目标检测网络大都在服务器上运行,不方便携带,无法实现单机实时检测功能。本文通过模型转换方法,使目标检测网络可以跨平台运行,在移动端实现实时检测,这种方法降低导盲设备避障功能的成本,更容易被盲人接受。（2）改进目标检测网络。本文选择YoloV4网络作为基础网络,基础网络需要进行庞大的计算,适合在服务器端运行,不适合在算力有限的移动设备上运行。从降低计算量的角度出发,本文对YoloV4的PANet部分进行改进,降低网络计算量,从测试结果看出,改进后的网络既保留了原始YoloV4网络识别精度,也提高了每秒检测帧数,使网络可以更流畅的在移动端运行。（3）针对盲人的出行需求,设计了一款具有语音交互和地图导航功能的导盲app。盲人可以通过语音交互实现目的地确定,障碍物提示和步行导航播报功能。在步行导航的同时,可以进行实时障碍物检测,帮助盲人避开障碍物。语音播报功能通过调用科大讯飞语音识别SDK,导航通过调用高德地图SDK实现。