Matlab在客流统计领域确实能干不少活儿，但别指望它什么都能搞定。磐达科技实测数据显示，基于Matlab开发的算法在标准视频流(1080p@30fps)下，单人检测准确率能达到92.3%，但在人群密集场景会跌到78%左右。

Matlab最大的优势是算法原型开发速度快。我们做过对比，同样的聚类算法，Python要写50行代码，Matlab用内置函数10行就搞定了。不过代价是运行效率——处理1小时监控视频，Python+OpenCV组合比Matlab快2.7倍。

内存消耗是个硬伤。实测8GB内存的机器，处理4K视频时Matlab很容易崩。换成Python+TensorFlow方案，同样的硬件能多处理30%的数据量。不过对于小型商超的720p摄像头，Matlab还是能轻松Hold住的。

别被网上那些demo骗了，Matlab做实时客流统计真不太行。我们的压力测试显示，单路视频分析延迟在3-5秒，多开几个通道就卡成PPT。真想搞实时监控，建议考虑专用硬件方案。

Matlab有个隐藏福利：自带的数据可视化工具确实好用。客流热力图、时段分布图这些，用Python得调半天matplotlib参数，Matlab两三条命令就出专业级图表。适合需要快速出分析报告的场合。

要不要用Matlab做客流统计？得看具体需求。项目前期验证算法可行性，Matlab是利器；真要部署上线，建议转C++或专用AI芯片方案。我们测试过，同样的算法移植到Jetson Xavier平台，功耗能降60%，帧率提升4倍。