Computer Vision Toolbox
Progettazione e test di sistemi di visione artificiale
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Computer Vision Toolbox fornisce algoritmi e app per la progettazione e il test di sistemi di visione artificiale. È possibile eseguire ispezione visiva, rilevamento e tracking di oggetti, nonché rilevamento, estrazione e confronto di feature. È possibile automatizzare i workflow di calibrazione per configurazioni con una singola fotocamera, fisheye, stereo e multi-camera. Per la visione 3D, il toolbox supporta la visione stereo, l’elaborazione di nuvole di punti, la struttura dal movimento e lo SLAM visivo in tempo reale e con nuvole di punti. Le app di visione artificiale consentono l’etichettatura automatica di verità di base (ground truth) team-based e la calibrazione di fotocamere.
È possibile utilizzare rilevatori di oggetti pre-addestrati o addestrare rilevatori personalizzati utilizzando algoritmi di Deep Learning e Machine Learning come YOLO, SSD e ACF. Per la segmentazione semantica e delle istanze, è possibile utilizzare algoritmi di Deep Learning come U-Net, SOLO e Mask R-CNN. È possibile eseguire la classificazione di immagini utilizzando trasformatori di visione come ViT. I modelli pre-addestrati consentono di rilevare volti e pedoni, eseguire il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e riconoscere altri oggetti comuni.
È possibile generare codice in C, C++, per l'esecuzione GPU e nei linguaggi di descrizione hardware (HDL).
Etichettatura di verità di base (ground truth) di immagini e video
Automatizza l’etichettatura per il rilevamento di oggetti, la segmentazione semantica, la segmentazione delle istanze e la classificazione delle scene tramite le app Video Labeler e Image Labeler .
Deep Learning e Machine Learning
Addestra modelli di Machine Learning e reti di Deep Learning o utilizza reti pre-addestrate per la segmentazione e il rilevamento degli oggetti. Valuta le prestazioni di queste reti e distribuiscile generando codice C/C++ o CUDA®.
Ispezione visiva automatizzata
Utilizza la libreria di ispezione visiva automatizzata per identificare automaticamente anomalie o difetti nell’ambito dei processi di controllo qualità nella produzione.
Calibrazione di fotocamere
Stima i parametri intrinseci, estrinseci e di distorsione dell’obiettivo per telecamere monoculari, coppie di telecamere stereo o sistemi multi-camera utilizzando l’app Camera Calibrator, Stereo Camera Calibrator o funzioni integrate.
SLAM visivo e visione 3D
Estrai la struttura 3D di una scena da più viste 2D. Stima l’orientamento e la posizione della fotocamera rispetto all’ambiente circostante. Perfeziona le stime di posa mediante la regolazione del fascio e l’ottimizzazione del grafico di posa.
Elaborazione di nuvole di punti 3D e LIDAR
Segmenta, raggruppa, esegui il downsample, rimuovi il rumore, registra e adatta le forme geometriche con dati di nuvole di punti 3D o LIDAR. Lidar Toolbox fornisce ulteriori funzionalità per progettare, analizzare e testare i sistemi di elaborazione LIDAR.
Rilevamento, estrazione e confronto di feature
Rileva, estrai e confronta feature quali blob, contorni e angoli su più immagini. Usa le feature corrispondenti per la registrazione e la classificazione di oggetti o in workflow complessi come lo SLAM.
Tracking multi-oggetto e stima del movimento
Stima il movimento e traccia più oggetti nelle sequenze video e di immagini.
Generazione di codice e supporto di terze parti
Genera codice dai tuoi algoritmi di visione artificiale per la prototipazione rapida, l'implementazione e la verifica. Integra progetti e funzioni basati su OpenCV in MATLAB e Simulink.
Risorse di prodotto:
“Siamo in grado di accedere alle funzionalità di Machine Learning con poche righe di codice MATLAB. Grazie alla generazione di codice, gli ingegneri possono implementare il classificatore addestrato nella macchina senza interventi manuali o ritardi nel processo.”
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