본 연구는 시각 장애인을 위한 보조 기술에서 정확하고 효율적인 객체 감지의 필요성을 해결합니다. 실내 내비게이션 지원을 위해 YOLO, SSD, Faster R-CNN, Mask R-CNN의 4가지 실시간 객체 감지 알고리즘을 평가합니다. Indoor Objects Detection 데이터셋을 사용하여 감지 정확도, 처리 속도 및 실내 환경에 대한 적응성을 분석했습니다. 본 연구는 실시간 보조 내비게이션을 위한 최적의 알고리즘 선택에 대한 통찰력을 제공하며, 정밀도와 효율성 간의 상충 관계를 강조합니다. 이 연구는 적응형 머신 러닝 응용 프로그램을 발전시키고 시각 장애인을 위한 실내 내비게이션 솔루션을 향상시키며 접근성을 증진합니다.