Ces travaux de recherche visaient à développer un système d'aide à la mobilité pour les personnes ayant une déficience visuelle (VIP ‘Visually Impaired Person’) appelé ‘Smart Environment Explorer Stick (SEES)’. Le but particulier de cette recherche était de développer de nouveaux algorithmes pour améliorer la précision de la détection de la présence de poteaux de la canne SEE-stick en utilisant la méthode de calcul de distance et la recherche de paires de lignes verticales basées sur l'optimisation de la technique de détection de contour de Canny. Désormais, l'algorithme de détection des poteaux est appelé l’algorithme YuRHoS. Le SEES développé comme système de support d'aide à la mobilité VIP a été intégré avec succès à plusieurs dispositifs tels que le serveur distant dénommé iSEE, le serveur local embarqué dénommé SEE-phone et la canne intelligente dénommée SEE-stick. Les performances de SEE-stick ont été améliorées grâce à l'algorithme YuRHoS qui permet de discriminer avec précision les objets (obstacles) en forme de poteau parmi les objets détectés. La comparaison des résultats de détection des poteaux avec ceux des autres algorithmes a conclu que l'algorithme YuRHoS était plus efficace et précis. Le lieu et la couleur des poteaux de test d’évaluation étaient deux des facteurs les plus importants qui influaient sur la capacité du SEE-stick à détecter leur présence. Le niveau de précision de SEE-stick est optimal lorsque le test d’évaluation est effectué à l'extérieur et que les poteaux sont de couleur argentée. Les statistiques montrent que la performance de l'algorithme YuRHoS à l'intérieur était 0,085 fois moins bonne qu'à l'extérieur. De plus, la détection de la présence de poteaux de couleur argentée est 11 fois meilleure que celle de poteaux de couleur noir. / This research aimed to develop a technology system of mobility aid for Visually Impaired Person (VIP) called Smart Environment Explorer Stick (SEES).Particular purpose of this research was developing new algorithm in improving accuracy of SEE-stick for pole detection using distance calculation method and vertical line pair search based on Canny edge detection optimization and Hough transform. Henceforth, the pole detection algorithm was named as YuRHoS algorithm.The developed SEES as supporting system of VIP mobility aid had been successfully integrated several devices such as global remote server (iSEE), embedded local server (SEE-phone) and smart stick (SEE-stick). Performance of SEE-stick could be improved through YuRHoS algorithm, which was able to fix the accuracy of SEE-stick in detecting pole. Test comparison of pole detection results among others algorithm concluded that YuRHoS algorithm had better accuracy in pole detection.Two most significant factors affecting SEE-stick ability in detecting pole was test location and pole color. Level of accuracy of SEE-stick would be optimum once the test location was performed outdoor and pole color was silver. Statistics result shown that YuRHoS algorithm performance indoor was 0.085 times worse than outdoor. Meanwhile, silver-pole-color as object detection could increase YuRHoS algorithm performance as much as 11 times better compare to black-pole-color.