MATLAB et Simulink pour la vision embarquée

Concevez et déployez des applications de traitement d’images et de Computer Vision dans des systèmes embarqués

Qu'est-ce que la vision embarquée ?

La vision embarquée implique l'application du traitement d’image et de la Computer Vision aux systèmes embarqués. Le processus de développement de la vision embarquée comporte, entre autres, la conception d'algorithmes, la modélisation du système, la collaboration et le déploiement d'algorithmes de vision. 

Les ingénieurs utilisent MATLAB® et Simulink® pour développer des systèmes de traitement d'images et de Computer Vision, et les déployer sur un dispositif embarqué. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :

Applications de vision embarquée dans le monde réel

Découvrez comment les utilisateurs de MATLAB et Simulink ont développé et déployé des systèmes de vision embarquée dans le monde réel

Conduite autonome

Continental utilise MATLAB pour automatiser l'apprentissage de différents types de panneaux de signalisation, accéder à des bases de données, générer des échantillons de signaux synthétiques, générer du code, contrôler et évaluer l'apprentissage de classificateurs en utilisant des applications interactives.

Robotique

Les ingénieurs de Clearpath Robotics utilisent MATLAB pour le prototypage d'algorithmes, l'analyse et la visualisation de données dans le cadre de la recherche et du développement en robotique industrielle.

Imagerie médicale

Infraredx utilise MATLAB et Simulink afin d'accélérer le développement de FPGA pour les systèmes d'imagerie intravasculaire.

Développer des algorithmes et modéliser des systèmes

Concevez des algorithmes et des modèles pour les systèmes de vision embarquée en utilisant les outils de MATLAB et Simulink permettant de disposer de fonctions et de blocs standard de référence. Automatisez les étapes courantes de votre processus de développement grâce à des applications pour l'acquisition d'images et de vidéos en temps réel à partir de caméras et d'autres capteurs, ainsi que pour le traitement, l'analyse, la simulation et la visualisation de ces données.

Incorporer des logiciels tiers dans un processus collaboratif

Incorporez des outils logiciels tiers, des bibliothèques, des environnements, ainsi que des langages comme Python®, OpenCV, et TensorFlow™ dans votre processus de développement basé sur MATLAB et Simulink pour supporter la collaboration, l'intégration dans des projets existants et la réutilisation du code.

Générer du code pour les plateformes hardware cibles

Cibler des CPU

Utilisez MATLAB Coder™ pour générer du code C et C++ pour les algorithmes de vision développés dans MATLAB. Intégrez des bibliothèques optimisées, par exemple la bibliothèque ARM® Compute Library pour les architectures ARM et la bibliothèque MKL-DNN pour les CPU Intel®.

Génération de code pour GPU

Utilisez GPU Coder™ pour la génération optimisée de code CUDA, depuis MATLAB, utilisable pour le prototypage sur des plateformes hardware GPU, notamment NVIDIA® Jetson™ et DRIVE™.

Cibler un FPGA ou un ASIC

Utilisez HDL Coder™ pour générer du code Verilog et VHDL à partir d'algorithmes de vision conçus avec Simulink et Vision HDL Toolbox pour les plateformes FPGA et ASIC.

Test et vérification

Effectuez du prototypage rapide  et, des simulations processor-in-the-loop (PIL) et hardware-in-the-loop (HIL) avec HDL Verifier™, Simulink Real-Time™, Embedded Coder® et Simulink Desktop Real-Time™ pour tester et vérifier de manière efficace le code généré.

Connexion au matériel embarqué et déploiement

Choisissez parmi plusieurs hardware support packages pour des dispositifs embarqués populaires afin de faciliter la réception et l'envoi de données réelles entre MATLAB and Simulink. Générez automatiquement des exécutables à partir de vos algorithmes pour les utiliser sur des plateformes hardware embarquées.