Las personas con discapacidad visual tienen un alto riesgo de accidentes debido a cambios repentinos en las superficies de caminata y obstáculos circundantes. Los sistemas de bastones inteligentes existentes carecen de la capacidad para detectar puntos de transición de superficie de camino con estimaciones de distancia precisas y evaluación del nivel de peligro. Este estudio propone un bastón inteligente de bajo costo que integra un nuevo método de Detección de Puntos de Transición de Superficie de Camino (PSTPD) con una detección de obstáculos mejorada. El sistema emplea cámaras RGB duales, un sensor ultrasónico y modelos basados en YOLO para ofrecer alertas en tiempo real basadas en el tipo de objeto, la clase de superficie, la distancia y la gravedad. Se compone de tres módulos: (1) detección de obstáculos y clasificación en niveles leve, moderado o severo; (2) detección de superficie de camino a través de ocho tipos de superficie con estimación de distancia utilizando cajas delimitadoras ponderadas y mapeo de profundidad; y (3) notificaciones auditivas. Los resultados experimentales muestran una Precisión Media Promedio (mAP@50) de 0.70 para la detección de obstáculos y 0.92 para la clasificación de superficies. El error promedio de estimación de distancia fue de 0.3 cm para obstáculos y 4.22 cm para puntos de transición de superficie de camino. Además, el método PSTPD también demostró un procesamiento eficiente con un tiempo de ejecución promedio de 0.6 s por instancia.