MATLAB und Simulink für Embedded Vision

Entwurf von Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Anwendungen und Bereitstellung auf Embedded Systems

Was ist Embedded Vision?

Für Embedded Vision werden Bildverarbeitung und Computer Vision auf Embedded Systems angewendet. Wichtige Komponenten des Entwicklungs-Workflows für Embedded Vision sind Algorithmenentwurf, Systemmodellierung, Zusammenarbeit und die Bereitstellung von Algorithmen des maschinellen Sehens. 

Ingenieure verwenden MATLAB® und Simulink®, um Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Systeme zu entwickeln und sie auf Embedded-Zielhardware bereitzustellen. Mit MATLAB und Simulink ist Folgendes möglich:

Reale Anwendungen von Embedded Vision

Erfahren Sie, wie Anwender von MATLAB und Simulink reale Embedded-Vision-Systeme entwickelt und bereitgestellt haben.

Automatisiertes Fahren

Continental verwendet MATLAB für folgende Aufgaben: automatisiertes Lernen unterschiedlicher Arten von Verkehrsschildern, Zugriff auf Datenbanken, Generieren synthetischer Beispielschilder, Erzeugen von Code sowie Überwachung und Bewertung des Klassifikator-Trainings mit interaktiven Apps.

Robotik

Ingenieure von Clearpath Robotics verwenden MATLAB, um Prototypen für Algorithmen zu erstellen und um Daten für die Forschung und Entwicklung in der industriellen Robotik zu analysieren und zu visualisieren.

Medizinische Bildgebung

Infraredx verwendet MATLAB und Simulink, um die FPGA-Entwicklung für intravaskuläre Bildgebungssysteme zu beschleunigen.

Entwicklung von Algorithmen und Modellierung von Systemen

Entwerfen Sie Algorithmen und Systemmodelle für Embedded-Vision-Systeme mit MATLAB- und Simulink-Tools, die Funktionen und Blöcke als Referenzstandards bereitstellen. Automatisieren Sie häufige Workflow-Schritte mit Apps für die Live-Erfassung von Bild- und Videodaten von Kameras und anderen Sensoren sowie Apps für die Verarbeitung, Analyse, Simulation und Visualisierung dieser Daten.

Einbindung von Drittanbieter-Software in einen kollaborativen Workflow oder gemeinschaftlichen Workflow

Binden Sie von Drittanbietern bereitgestellte Software-Tools, Bibliotheken, Frameworks und Sprachen wie Python®, OpenCV und TensorFlow™ in Ihren auf MATLAB und Simulink basierenden Workflow ein, um die Zusammenarbeit, die Integration in vorhandene Projekte und die Wiederverwendbarkeit von Code zu unterstützen.

Codegenerierung für Hardware-Zielplattformen

CPUs als Zielhardware

Verwenden Sie MATLAB Coder™, um C- und C++-Code für Algorithmen des maschinellen Sehens zu generieren, die Sie in MATLAB entwickeln. Integrieren Sie optimierte Bibliotheken wie die ARM® Compute Library für ARM-Architekturen und die MKL-DNN-Bibliothek für Intel® CPUs.

Codegenerierung für GPUs als Zielhardware

Verwenden Sie GPU Coder™ , um von MATLAB aus optimierten CUDA-Code zu generieren. Mit diesem können Sie dann Prototypen auf GPU-basierten Hardwareplattformen wie NVIDIA® Jetson™ und DRIVE™ erstellen.

FPGAs und ASICs als Zielhardware

Verwenden Sie HDL Coder™, um Verilog- und VHDL-Code aus Algorithmen des maschinellen Sehens zu generieren, die Sie mit Simulink und der Vision HDL Toolbox für FPGA- und ASIC-basierte Plattformen entwerfen.

Testen und Verifikation

Führen Sie Rapid Prototyping, PIL-Simulationen (Processor-in-the-Loop) und HIL-Simulationen (Hardware-in-the-Loop) mit HDL Verifier™, Simulink Real-Time™, Embedded Coder® und Simulink Desktop Real-Time™ durch, um Ihren generierten Code effizient zu testen und zu verifizieren.

Verbindung mit Embedded Hardware und Bereitstellung

Wählen Sie aus einer Reihe unterschiedlicher Hardware Support Packages für häufig verwendete Embedded Hardware. So können Sie sofort damit beginnen, reale Daten in MATLAB und Simulink zu empfangen und zu senden, und Sie können ausführbare Dateien zur Nutzung auf Embedded-Hardware-Plattformen automatisch aus Ihren Algorithmen generieren.