我国是盲人数量最多的国家,随着社会发展和技术进步,各界愈发关注盲人生活,而出行活动就是盲人生活中一项异常严峻的挑战。研究者研制了一系列辅助行路工具,帮助盲人更好地行走。但当前的出行辅具,大多只聚焦区域行走,如仅室内或室外,难以满足用户全程的精准导盲的要求。且大多辅具只具有静态障碍物提醒功能,对动态的危险物体如迎面而来的车辆,没有实时警报功能,难以保障用户生命安全。基于以上背景,本文对相关技术进行了探索与研究,提出了一种基于深度学习的盲人辅助行路设计方案。本方案主要进行三方面的设计,第一,利用基于深度学习的目标检测技术进行室内导盲,集成室内室外导盲功能,进行端到端的全程导盲;第二,基于深度学习,提出一种物体运动趋势分析的算法;第三,设计出更人性化、可操作性更强的智能终端软件系统。因此,本文先进行详细的需求分析,再对静态目标检测算法、动态目标检测算法及整体系统软件三个部分进行设计,并对涉及的动静态检测算法进行详细阐述与介绍,对各个部分涉及到的关键性技术进行了研究与实践。通过这三部分的相互协作,实现更人性化更智能的盲人辅助行路系统。最后,本文对静态目标检测模型的泛化性与动态物体运动趋势分析算法的鲁棒性、系统的性能等方面进行了测试,很好地实现了课题目标,本文可以为我国盲人辅助行路系统的设计提供参考与借鉴。