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在本文中，我们介绍了有关电动轮椅高级驾驶员援助系统的开发的工作。我们的项目旨在提高流动性降低的人的自主权。进行临床研究后，我们确定了几个用例。在本文中，我们在室内环境中介绍了椅子周围环境中兴趣点的检测，本地化和跟踪，即：门，手柄，照明开关等。目的不仅是为了提高椅子周围的看法，而且还可以使半自治的驾驶朝向这些目标。首先，我们将对象检测算法的Yolov3的重新应用于我们的用例。然后，我们显示了对Intel Realsense相机的使用，以进行深度估计。最后，我们描述了对跟踪3D兴趣点的排序算法的适应。为了验证我们的方法，我们在受控的室内环境中实现了一些实验。使用我们的自定义数据集测试了检测，距离估计和跟踪管道。这包括走廊，门，手柄和开关。研究的一个方案之一是为了验证所提出的平台，不仅包括对物体的检测和跟踪，还包括轮椅向其中一个感兴趣的一个点。
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