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没有摄像头也能追踪姿态与呼吸RuView 的 WiFi 感知完整指南【免费下载链接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuViewRuView 是一个开源的 WiFi 感知平台它读取无线电波被人体扰动后的微小变化输出人员在场、呼吸心率、跌倒告警以及 17 个关键点的人体姿态——全程不采集一帧画面。核心管线用 Rust 编写模型在本地设备推理不依赖云服务。RuView 定位把无线电变化读成空间状态它解决的问题很具体在不装摄像头、不佩戴设备的前提下持续回答房间里有没有人、他在做什么、状态是否正常。存在与人数穿墙检测在场人员并计数、追踪进出生命体征呼吸频率与心率非接触、可在睡眠中测量姿态估计从 WiFi 信道数据重建 17 个身体关键点事件告警跌倒、长时间无动作等异常模式识别它不是通用路由器固件而是一套完整的信号处理 边缘推理 智能家庭桥接的系统覆盖 ESP32 传感器、Python/Rust 客户端和可视化服务端。两条命令跑通无硬件演示想先看效果不需要买任何硬件。Docker 镜像内置模拟数据源拉取后本地即可访问docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest docker run -p 3000:3000 ruvnet/wifi-densepose:latest打开http://localhost:3000就能看到实时监测面板。注意界面处于 DEMO 模式数据由模拟帧生成适合验证管线而非评估精度。如果你有 Rust 工具链也可以直接跑服务端并显式指定模拟数据源cargo run -p wifi-densepose-sensing-server -- --source simulatecrate 位于 v2/crates/ 下。完整的安装与调试路径在 用户指南 中。四项核心能力与各自口径存在检测训练好的检测头给出在场判断另有一条不依赖模型的相位方差兜底路径环境自适应校准约 30 秒生命体征对相位信号做带通滤波后提取零交叉频率——呼吸走 0.1–0.5 Hz 频段覆盖 6–30 次/分心率走 0.8–2.0 Hz覆盖 40–120 次/分姿态估计17 关键点输出。要分清两个口径公开发布的 MM-Fi 基准模型精度较高见下文数字而单块 ESP32 上的实时 17 关键点模型仍是初版仓库中明确标注了这一点跌倒检测相位加速度阈值 3 帧去抖 5 秒冷却触发延迟低于 200 毫秒穿墙能力依赖菲涅尔区几何与多径建模标称距离约 5 米以内实际受墙体材质影响。从 CSI 到心率的数据流信号处理的入口是 CSIChannel State Information信道状态信息它记录 WiFi 信号在收发天线的每条子载波上的幅度与相位人对这些数值的扰动比 RSSI单纯的信号强弱精细得多。ESP32-S3 节点捕获 CSI 后数据流依次经过UDP 上报节点把 CSI 帧发往感知服务端也可经 Cognitum Seed 中转信号净化相位去噪、分频段滤波把呼吸和心率各自的生理频段分离出来边缘推理预训练编码器128 维对比学习嵌入在本地完成分类与检测量化后仅 8 KB状态输出REST/WebSocket 接口与 Home Assistant MQTT 桥把结果推给前端或自动化四个可信的实测数字仓库对哪些数字算数区分得很严格以下四条都能在本地复现姿态MM-Fi 公开基准上 82.69% torso-PCK20三模型集成 83.59%同协议下超过此前 SOTA MultiFormer 的 72.25% 与 CSI2Pose 的 68.41%存在检测82.3% 留出集时序三元组准确率——早期宣传的100% 在场率因仅测自单类别录音已被官方撤回吞吐与体积4 比特量化模型 8 KBM4 Pro 上 164,183 个嵌入/秒回归测试Rust 工作区 3,128 项测试 0 失败覆盖全部未受数据/硬件门控的声明详细推导过程见 ADR-168 基准证明文档 与各 benchmarks 目录下的 RESULTS.md。按硬件条件对照选型硬件方案成本CSI 支持实际能用的功能任意 WiFi 笔记本Win/macOS/Linux0仅 RSSI粗糙的存在与运动检测单块 ESP32-S3约 $9完整 CSI存在、呼吸心率、跌倒告警3–6 块 ESP32-S3 Mesh 路由器约 $54完整 CSI上述功能 多人计数、穿墙、多角度覆盖ESP32-S3 Cognitum Seed约 $140完整 CSI上述功能 持久向量存储、kNN 检索、105 个签名边缘模块目录Intel 5300 / Atheros AR9580 研究网卡$50–1003×3 MIMO CSI研究级姿态与信道分析MIMO多输入多输出指收发多副天线同时采集空间分辨率高于单天线 ESP32但成本和部署复杂度也更高。选型原则先确认你要的功能是否依赖 CSI——呼吸心率、穿墙、姿态都依赖RSSI 只能做最粗的在场判断。三个场景各给一条落地路径独居老人监护Mesh 部署后运行examples/sleep/apnea_screener.py做睡眠呼吸暂停筛查跌倒告警经 MQTT 蓝图接入告警链参考examples/ha-blueprints/中的升级流程智能家居联动服务端加一个--mqtt参数即桥接 Home Assistant每个节点暴露 21 个实体11 原始信号 10 语义状态语音助手可直接播报某房间有人/心率异常零售与空间占用从 105 个 cog 模块目录中取occupancy-zones、customer-flow、queue-length等计数类模块装到边缘设备上本地运行自己复现一条命令验证声明项目的 PROOF.md 把每条宣传数字都映射到一条可执行命令未复现的会明确标为 CLAIMED 而非含糊带过python archive/v1/data/proof/verify.py对确定性的参考信号重放整条 CSI 管线输出必须打印VERDICT: PASS输出与发布哈希逐位一致。更完整的一键验证是bash scripts/prove.shRust 回归门则是cd v2 cargo test --workspace --no-default-features。值得注意的是该文档还专门列出我们不主张的能力例如仅凭 WiFi 信道无法区分具体是哪个人身份间隔实测约 0.0005历史撤回记录也一并提交在库内。按身份选择下一步开发者git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView后执行./install.sh --profile rust --yes从 Docker 演示切入再按 用户指南 接上真实节点研究者从benchmarks/目录的 MM-Fi 研究与docs/benchmarks/mmfi-wifi-sensing-study.md含零样本跨主体约 64%、室内校准后 72.2% 的完整画像入手用firmware/esp32-csi-node/provision.py配置自己的采集网企业用户按上文选型表评估硬件优先用 Home Assistant / Matter 桥接路径接入现有楼宇系统再谈专用模块把演示跑通、用一条命令验过声明就是进入这套系统的最低成本方式之后每加一块 ESP32能力边界就往上移一格。【免费下载链接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 没有摄像头也能追踪姿态与呼吸：RuView 的 WiFi 感知完整指南
没有摄像头也能追踪姿态与呼吸RuView 的 WiFi 感知完整指南【免费下载链接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuViewRuView 是一个开源的 WiFi 感知平台它读取无线电波被人体扰动后的微小变化输出人员在场、呼吸心率、跌倒告警以及 17 个关键点的人体姿态——全程不采集一帧画面。核心管线用 Rust 编写模型在本地设备推理不依赖云服务。RuView 定位把无线电变化读成空间状态它解决的问题很具体在不装摄像头、不佩戴设备的前提下持续回答房间里有没有人、他在做什么、状态是否正常。存在与人数穿墙检测在场人员并计数、追踪进出生命体征呼吸频率与心率非接触、可在睡眠中测量姿态估计从 WiFi 信道数据重建 17 个身体关键点事件告警跌倒、长时间无动作等异常模式识别它不是通用路由器固件而是一套完整的信号处理 边缘推理 智能家庭桥接的系统覆盖 ESP32 传感器、Python/Rust 客户端和可视化服务端。两条命令跑通无硬件演示想先看效果不需要买任何硬件。Docker 镜像内置模拟数据源拉取后本地即可访问docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest docker run -p 3000:3000 ruvnet/wifi-densepose:latest打开http://localhost:3000就能看到实时监测面板。注意界面处于 DEMO 模式数据由模拟帧生成适合验证管线而非评估精度。如果你有 Rust 工具链也可以直接跑服务端并显式指定模拟数据源cargo run -p wifi-densepose-sensing-server -- --source simulatecrate 位于 v2/crates/ 下。完整的安装与调试路径在 用户指南 中。四项核心能力与各自口径存在检测训练好的检测头给出在场判断另有一条不依赖模型的相位方差兜底路径环境自适应校准约 30 秒生命体征对相位信号做带通滤波后提取零交叉频率——呼吸走 0.1–0.5 Hz 频段覆盖 6–30 次/分心率走 0.8–2.0 Hz覆盖 40–120 次/分姿态估计17 关键点输出。要分清两个口径公开发布的 MM-Fi 基准模型精度较高见下文数字而单块 ESP32 上的实时 17 关键点模型仍是初版仓库中明确标注了这一点跌倒检测相位加速度阈值 3 帧去抖 5 秒冷却触发延迟低于 200 毫秒穿墙能力依赖菲涅尔区几何与多径建模标称距离约 5 米以内实际受墙体材质影响。从 CSI 到心率的数据流信号处理的入口是 CSIChannel State Information信道状态信息它记录 WiFi 信号在收发天线的每条子载波上的幅度与相位人对这些数值的扰动比 RSSI单纯的信号强弱精细得多。ESP32-S3 节点捕获 CSI 后数据流依次经过UDP 上报节点把 CSI 帧发往感知服务端也可经 Cognitum Seed 中转信号净化相位去噪、分频段滤波把呼吸和心率各自的生理频段分离出来边缘推理预训练编码器128 维对比学习嵌入在本地完成分类与检测量化后仅 8 KB状态输出REST/WebSocket 接口与 Home Assistant MQTT 桥把结果推给前端或自动化四个可信的实测数字仓库对哪些数字算数区分得很严格以下四条都能在本地复现姿态MM-Fi 公开基准上 82.69% torso-PCK20三模型集成 83.59%同协议下超过此前 SOTA MultiFormer 的 72.25% 与 CSI2Pose 的 68.41%存在检测82.3% 留出集时序三元组准确率——早期宣传的100% 在场率因仅测自单类别录音已被官方撤回吞吐与体积4 比特量化模型 8 KBM4 Pro 上 164,183 个嵌入/秒回归测试Rust 工作区 3,128 项测试 0 失败覆盖全部未受数据/硬件门控的声明详细推导过程见 ADR-168 基准证明文档 与各 benchmarks 目录下的 RESULTS.md。按硬件条件对照选型硬件方案成本CSI 支持实际能用的功能任意 WiFi 笔记本Win/macOS/Linux0仅 RSSI粗糙的存在与运动检测单块 ESP32-S3约 $9完整 CSI存在、呼吸心率、跌倒告警3–6 块 ESP32-S3 Mesh 路由器约 $54完整 CSI上述功能 多人计数、穿墙、多角度覆盖ESP32-S3 Cognitum Seed约 $140完整 CSI上述功能 持久向量存储、kNN 检索、105 个签名边缘模块目录Intel 5300 / Atheros AR9580 研究网卡$50–1003×3 MIMO CSI研究级姿态与信道分析MIMO多输入多输出指收发多副天线同时采集空间分辨率高于单天线 ESP32但成本和部署复杂度也更高。选型原则先确认你要的功能是否依赖 CSI——呼吸心率、穿墙、姿态都依赖RSSI 只能做最粗的在场判断。三个场景各给一条落地路径独居老人监护Mesh 部署后运行examples/sleep/apnea_screener.py做睡眠呼吸暂停筛查跌倒告警经 MQTT 蓝图接入告警链参考examples/ha-blueprints/中的升级流程智能家居联动服务端加一个--mqtt参数即桥接 Home Assistant每个节点暴露 21 个实体11 原始信号 10 语义状态语音助手可直接播报某房间有人/心率异常零售与空间占用从 105 个 cog 模块目录中取occupancy-zones、customer-flow、queue-length等计数类模块装到边缘设备上本地运行自己复现一条命令验证声明项目的 PROOF.md 把每条宣传数字都映射到一条可执行命令未复现的会明确标为 CLAIMED 而非含糊带过python archive/v1/data/proof/verify.py对确定性的参考信号重放整条 CSI 管线输出必须打印VERDICT: PASS输出与发布哈希逐位一致。更完整的一键验证是bash scripts/prove.shRust 回归门则是cd v2 cargo test --workspace --no-default-features。值得注意的是该文档还专门列出我们不主张的能力例如仅凭 WiFi 信道无法区分具体是哪个人身份间隔实测约 0.0005历史撤回记录也一并提交在库内。按身份选择下一步开发者git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView后执行./install.sh --profile rust --yes从 Docker 演示切入再按 用户指南 接上真实节点研究者从benchmarks/目录的 MM-Fi 研究与docs/benchmarks/mmfi-wifi-sensing-study.md含零样本跨主体约 64%、室内校准后 72.2% 的完整画像入手用firmware/esp32-csi-node/provision.py配置自己的采集网企业用户按上文选型表评估硬件优先用 Home Assistant / Matter 桥接路径接入现有楼宇系统再谈专用模块把演示跑通、用一条命令验过声明就是进入这套系统的最低成本方式之后每加一块 ESP32能力边界就往上移一格。【免费下载链接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考