Close
compare
К сравнению
MatLab
Год основания: 1984
Страна происхождения: США
Направление: Компьютерное зрение Анализ данных
Отрасль: Различные отрасли

Computer Vision Toolbox

Комплекс для компьютерного зрения в MATLAB/Simulink: калибровка камер, детекция и трекинг, сегментация, 3D/облака точек, потоковое видео. Для инженеров и R&D, кто проектирует CV‑алгоритмы и генерирует C/C++/CUDA‑код для встраиваемых и серверных систем.
Даёт готовые алгоритмы и приложения: калибровка, стерео, разметка данных, обнаружение объектов, семантическая сегментация, SLAM/структура‑из‑движения, обработка облаков точек, трекинг. Поддерживает генерацию C/C++/CUDA и блоки Simulink для потоков. Сценарии: робототехника, ADAS, контроль качества, ITS, AR/VR.
Описание компании
Год основания: 1984
Страна происхождения: США
Направление: Компьютерное зрение Анализ данных
Отрасль: Различные отрасли
Преимущества
  • Кодогенерация C/C++/CUDA для CPU/GPU/edge
  • Готовые приложения для разметки и калибровки
  • Simulink‑блоки для потоковой обработки
  • Поддержка 2D/3D, видео и облаков точек
  • Встроены трекинг, SLAM и сегментация
Дополнительная информация

Теги: #компьютерное_зрение; #MATLAB; #Simulink; #калибровка_камер; #обнаружение_объектов; #семантическая_сегментация; #SLAM; #треккинг; #облака_точек; #разметка_данных; #кодогенерация; #CUDA; #C_C++; #робототехника; #ADAS; #контроль_качества; #логистика; #ITS; #AR_VR; #ROS

Ссылка на API-документацию: https://www.mathworks.com/help/vision/

Контур решения: Cloud/On-Premise, Hybrid

Клиенты: INSIGHT PERFORMANCE, INC, ACADEMY OF MOTION PICTURE ARTS & SCIENCES, Calm Water Business Partner

Стоимость: Платно
Кейсы

Проблема: производителю ADAS нужен устойчивый детект ТС/пешеходов и разметка полос с исполнением на встраиваемой платформе.

Решение: калибровка многокамерной установки, разметка видео, обучение детекторов и сегментации, трекинг в реальном времени, моделирование в Simulink, генерация C/C++/CUDA.

Эффект: -60% времени калибровки, -30% ложных тревог, 30 FPS на целевом устройстве, вывод в серийный релиз быстрее на 3 месяца.

Где и как применять
  • Производство: визуальный контроль дефектов, измерения, направляющие для роботов.
  • Транспорт/ITS: детект ТС/ПДД, оценка загруженности.
  • Логистика/ритейл: подсчёт и трекинг объектов.
  • Роботы/дроны: SLAM и навигация.
  • Геоданные: обработка облаков точек.
  • Интеграции: камеры и RTSP, ROS, Simulink, экспорт C/C++/CUDA для встраиваемых и серверных систем.
Кому подойдет:

Команды, которым нужна управляемая разработка CV с моделированием, тестированием и воспроизводимостью.

Подходит предприятиям с существующим C/C++‑стеком, требованиями к проверяемому коду и интеграции с роботами/АСУ.

Требования: MATLAB/Simulink, инженеры CV/DSP, доступ к датасетам и стендам.

Этапы: от PoC до серийного внедрения.

FAQ
Какие функции доступны «из коробки»?
Калибровка моно/стерео, разметка изображений/видео, детекция объектов, семантическая сегментация, трекинг и оценка движения, SLAM/структура‑из‑движения, обработка облаков точек, потоковая обработка в Simulink, генерация C/C++/CUDA для таргетов CPU/GPU/edge.
Как проходит внедрение и сроки?
Типовой путь: оценка задач и данных → прототип в MATLAB → моделирование потока в Simulink → валидация метрик → генерация C/C++/CUDA → интеграция и тесты. Сроки зависят от задачи и датасетов; пилот 2–8 недель, индустриальные проекты дольше.
Как обеспечивается безопасность и соответствие требованиям?
Разработка и обучение выполняются локально; данные остаются в ИТ‑контуре заказчика. Генерируемый код детерминирован и подлежит ревью. Поддерживаются контроль версий, тест‑наборы, CI/CD. Интеграции с корпоративными репозиториями и артефакт‑менеджерами.
Как формируется стоимость и что входит?
Модель лицензирования MathWorks: годовая или бессрочная; индивидуальные, сетевые и корпоративные лицензии. Стоимость зависит от конфигурации, числа пользователей и опций (доп. тулбоксы). Доступен ограниченный триал по запросу.
С чем продукт интегрируется?
Интеграции: камеры и видео‑потоки (включая RTSP), MATLAB/Simulink, ROS, экспорт C/C++/CUDA для встраиваемых и серверных платформ, взаимодействие с Python/C/C++ кодом, поддержка CI/CD и контейнеризации на уровне проекта.
Какие измеримые эффекты ожидать?
Ожидаемые эффекты: - ускорение разработки в 1,5–3 раза за счёт готовых блоков и кодогенерации; - снижение ложных тревог на 20–40% после калибровки и улучшения датасета; - стабильный FPS на целевой платформе; - упрощение поддержки за счёт единой модели.
6
Подберем решение!
Chat icon