為了幫助對視覺障礙患者有效識別道路周圍的場景，提出一種基于遷移學習和深度神經網絡方法，實現實時盲道場景識別。首先提取盲道障礙物的瓶頸描述子和判別區域集成顯著性特征描述子，并進行特征融合，然后訓練新的盲道特征表示，用Softmax函數實現盲道場景識別。實驗中，對成都不同區域盲道周圍障礙物采樣，分別采用基于Mobilenet模型不同參數訓練和測試了提出的新模型，最后在實際應用場景，實現了盲道周邊障礙物的實時分類和報警，實驗證明提出的方法具有很高準確率和良好的運行性能。