面向嵌入式视觉的 MATLAB 和 Simulink

设计图像处理和计算机视觉应用程序并部署到嵌入式系统

嵌入式视觉是什么?

嵌入式视觉涉及将图像处理和计算机视觉应用到嵌入式系统。嵌入式视觉开发工作流程的主要环节包括视觉算法的算法设计、系统建模、协作和部署。 

工程师使用 MATLAB® 和 Simulink® 开发图像处理和计算机视觉系统并将其部署到嵌入式目标硬件。借助 MATLAB 和 Simulink,您能够:

真实世界的嵌入式视觉应用

了解 MATLAB 和 Simulink 用户如何开发和部署真实的嵌入式视觉系统

自动驾驶

Continental 使用 MATLAB 和交互式应用程序,自动学习不同的交通标志类型、访问数据库、生成组合标志样例、生成代码,并监视和评估分类器训练。

机器人

Clearpath Robotics 工程师使用 MATLAB 建立算法原型,并对数据进行分析和可视化,以用于工业机器人研发。

医学成像

Infraredx 使用 MATLAB 和 Simulink 加快血管内成像系统的 FPGA 开发。

开发算法和建立系统模型

使用提供了参考标准函数和模块的 MATLAB 和 Simulink 工具,为嵌入式视觉系统设计算法和系统模型。借助用于采集摄像机和其他传感器实时图像和视频数据的应用程序,以及用于处理、分析、仿真和可视化这些数据的应用程序,自动执行常见工作流程步骤。

在协同工作流程中集成第三方软件

将第三方软件工具、库、框架以及 Python®OpenCV 和 TensorFlow™ 等语言集成到基于 MATLAB 和 Simulink 的工作流程,以支持协作、与现有项目集成和代码可重用性。

为目标硬件平台生成代码

以 CPU 为目标

使用 MATLAB Coder™ 为在 MATLAB 中开发的视觉算法生成 C 和 C++ 代码。集成优化的库,如用于 ARM 架构的 ARM® Compute Library 以及用于 Intel® CPU 的 MKL-DNN 库

以 GPU 为目标

使用 GPU Coder™ 从 MATLAB 生成优化的 CUDA 代码,这些代码可用于在基于 GPU 的硬件平台(包括 NVIDIA® Jetson™ 和 DRIVE™)上建立原型。

以 FPGA 和 ASIC 为目标

使用 HDL Coder™ 从视觉算法生成 Verilog 和 VHDL 代码,这些算法是您使用 Simulink 和 Vision HDL Toolbox 为基于 FPGA 和 ASIC 的平台而设计。

测试和验证

使用 HDL Verifier™、Simulink Real-Time™、Embedded Coder® 和 Simulink Desktop Real-Time™ 执行快速原型建立、处理器在环 (PIL) 仿真和硬件在环 (HIL) 仿真,高效地测试和验证您生成的代码。

连接到嵌入式硬件并部署

从常见嵌入式硬件的各种硬件支持包中选择一种,快速开始在 MATLAB 和 Simulink 之间接收和发送真实数据,并从您的算法自动生成可执行文件,在嵌入式硬件平台上运行。