Keterbatasan sensorik yang melekat pada penyandang tunanetra menghalangi rutinitas mereka yang menyebabkan kesulitan dalam menjalankan aktivitas sehari-hari. Kurangnya teknologi pada alat bantu seperti tongkat yang menjadi kebutuhan para tunanetra menyebabkan kesulitan tunanetra menjalani aktivitas secara normal. Alat bantu yang mampu mengenali objek menjadi salah satu solusi untuk membantu para tunanetra. Dalam penelitian ini, dibangun sebuah sistem pengenalan objek menggunakan YOLO pada alat bantu tongkat tunanetra berbasis Raspberry Pi 4b. Sistem ini dibuat untuk membantu tunanetra mendapatkan informasi objek yang ada didepannya, sehingga tunanetra dapat menghindari objek tersebut karena menghalangi atau berpotensi mencelakai saat beraktivitas. Algoritma YOLO yang digunakan dalam penelitian ini adalah YOLOv4 dan YOLOv4-Tiny. Dataset yang digunakan memiliki 5 kelas objek yaitu kursi, meja, orang, pot tanaman, dan kulkas. Jumlah dataset yang digunakan untuk melatih model sebanyak 841 dataset yang dibagi menjadi 757 data latih dan 84 data uji. Pada pelatihan model yang dilakukan didapatkan hasil akurasi menggunakan mAP sebesar 99,74% untuk model YOLOv4 dan 67,78% untuk model YOLOv4-Tiny. Pada implementasi pengujian sistem pengenalan objek dengan jarak 1 hingga 3,5meter, didapatkan nilai akurasi sebesar 93,33% untuk model YOLOv4 dan 73,3% untuk model YOLOv4-Tiny.