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针对盲人出行时盲道场景复杂度高,已有目标检测算法对远距离障碍物以及条形障碍物特征提取困难,造成漏检等问题提出改进;针对条形障碍物检测增加非对称卷积模块(ACB),强化网络在垂直与水平方向的特征提取;构建混合池化模块,将条形池化引入网络与金字塔池化融合为混合池化模块(MPM),增强网络对长条形与非长条形障碍物检测效果;网络末端改变特征融合方式,低级特征与高级特征相乘形式以加强复杂场景下盲道障碍物识别;实验结果表明,在盲道障碍物数据集上,改进算法对比YOLO V4在多个评价指标上都有提升;实际场景测试中对远距离障碍物以及条形障碍物检测的检测精度提升明显.