作为长期在移动端CV落地领域摸爬滚打的开发者，我特别理解你的需求——视障用户的导航工具容不得半点马虎，既要实时、准确，还要兼顾手机续航和户外复杂环境的鲁棒性，咱们一步步拆解你的问题，给你实打实的建议：

一、移动端户外目标检测模型推荐（附Android部署友好度） #

你考虑的YOLO方向完全没问题，针对你的场景，我首推这几个模型：

• YOLOv8n（Nano版本）：目前移动端最平衡的选择——模型只有3.2MB，中端安卓机上INT8量化后能跑30fps+，户外对行人、汽车、长椅这些目标的检测精度足够，而且Ultralytics官方提供了一键转TFLite/ONNX的工具，部署成本极低。
• YOLOv5s（Small版本）：如果觉得v8n的精度不够，v5s是次选，模型稍大（14MB）但精度更高，量化后在中端机也能跑20fps以上，完全满足实时需求。
• EfficientDet-Lite0/1：谷歌官方推出的轻量化模型，和TensorFlow Lite的集成度拉满，用TensorFlow Lite Task Library能在10分钟内搭好检测逻辑，适合快速做原型。唯一小缺点是精度略逊于YOLO，但胜在部署零门槛。

部署小技巧： #

1. 别用全类别模型！直接在训练或导出时只保留你需要的5类（汽车、长椅、路缘、楼梯、行人），剪枝掉多余类别，速度能快20%+，还能减少误报。
2. 一定要做INT8量化！不管是TFLite还是ONNX，量化后模型速度翻倍、功耗减半，而且精度损失几乎可以忽略。
3. 用TensorFlow Lite Task Library或者ONNX Runtime Mobile封装的API，不用自己写图像预处理（resize、归一化）和后处理（非极大值抑制），省掉一大半代码。

二、移动端单目Metric Depth（米级）模型的户外可靠性与实操方案 #

说实话，纯单目深度模型在户外的metric精度一直是个痛点——大部分开源模型（比如MiDaS、DepthAnything）输出的都是相对深度，需要额外校准才能转成真实米数，而且强光、阴影、远距离场景下误差会很大（有时候能到30%以上），不太能单独作为视障用户的核心依赖。

可选的实操方案： #

1. DepthAnything-Mobile：目前移动端最轻量化的单目深度模型，nano版本只有几MB，速度快，输出相对深度后，你可以用检测到的已知尺寸目标（比如行人平均身高1.7米、汽车宽度1.8米）做校准，把相对深度缩放成真实米数。这个方法的误差在20%左右，只能作为ARCore的 fallback 方案。
2. 结合相机内参校准：如果你能提前获取手机的相机焦距、传感器尺寸，可以把模型输出的相对深度通过透视投影公式转换成真实米数，但这个方法对相机校准的精度要求很高，而且户外场景下相机参数可能会因为温度变化漂移。

核心提醒： #

单目深度模型绝对不能作为视障用户的唯一深度来源，只能在ARCore不可用时做降级处理，因为户外鲁棒性确实不如硬件级的深度方案。

三、ARCore Depth API vs 单目深度：哪种更适合视障用户？ #

我强烈推荐你用ARCore Depth API + YOLO的混合方案，理由如下：

1. 精度与鲁棒性：ARCore的深度是硬件级融合（ToF传感器+RGB图像+SLAM），输出的是原生metric深度（米级），户外中短距离（1-10米，这是视障用户最核心的需求范围）的精度能控制在10%以内，远胜单目模型。
2. 功耗优化空间大：你担心的电池问题其实可以通过优化解决：
   • 把帧率降到15fps（视障用户只需要语音提示，不需要30fps的实时画面），功耗能降30%以上；
   • 用ARCore的节能模式（初始化时设置DepthMode.SAVING），会自动减少传感器的采样频率；
   • 结合安卓的传感器（比如加速度计），用户静止超过5秒就暂停ARCore，移动时再启动，进一步降低功耗。
3. 兼容性：ARCore目前支持全球90%以上的中高端安卓机（Android 7.0+），对于不支持的设备，你可以自动切换到单目深度+目标检测的 fallback 方案，覆盖更多用户。

四、针对视障用户APP的额外落地技巧 #

1. 错误处理要极致：视障用户看不到屏幕，所有异常情况都要语音提示——比如ARCore初始化失败、深度检测失效、强光下精度下降，都要及时用清晰的语音告诉用户“当前环境光线过强，深度检测精度下降，请小心”。
2. 权限申请要语音引导：安卓12+需要POST_NOTIFICATIONS、CAMERA等权限，申请时一定要用语音说明“需要获取相机权限来检测周围的障碍物”，不要只弹文字框。
3. 测试要覆盖极端场景：一定要在强光、阴影、雨天、夜间等户外极端环境下测试，确保模型和ARCore的表现稳定，视障用户的需求容不得半点侥幸。

五、参考资源（无外链，直接说实操路径） #

• 谷歌ARCore官方有现成的深度API+目标检测示例代码，你可以直接参考如何获取深度数据并和检测结果结合；
• Ultralytics官方文档里有详细的YOLOv8转TFLite/ONNX的教程，还有安卓部署的示例；
• GitHub上搜“YOLOv8 ARCore Depth Android”，能找到不少开源的demo项目，直接拿过来改改就能用。

这个方向真的特别有意义，视障用户太需要这样的实用工具了！如果你在部署过程中遇到具体的坑（比如YOLO转TFLite时的维度问题、ARCore权限的适配），随时再问，我会尽量帮你解决~