RuViewWiFi 姿态估计与生命体征监测——穿墙感知只要 9 美元硬件【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 WiFi 姿态估计与空间感知平台用普通 WiFi 信号判断房间里谁在、呼吸和心率如何、身体处于什么姿态全程没有一像素视频。一块 9 美元的 ESP32-S3 加一个 8 KB 量化模型就能跑存在检测延迟低于 1 ms。 它到底能做什么WiFi 姿态估计与无摄像头感知穿墙检测存在与人数单块 ESP32-S39 美元存在延迟低于 1 ms单个接入点可区分约 3–5 人无接触估算呼吸与心率呼吸 6–30 BPM每分钟节拍心率 40–120 BPM睡眠状态下有效重构 17 个身体关键点公开 MM-Fi 数据集 torso-PCK20关键点落在真值 20 像素内的比例达 82.69%高于 MultiFormer 的 72.25%200 ms 内触发跌倒告警相位加速度阈值加 3 帧去抖老人不用佩戴设备30 秒内完成自校准脉冲神经网络受大脑启发、只在信号变化时放电30 秒内学会房间指纹6 个信道组网使感知带宽提升 3 倍传统摄像头系统每区硬件要 200–2000 美元还需要视线和照明RuView 每区成本 0–8 美元穿墙、全黑环境都能工作。它也不产生视频从设计上绕开了 GDPR/HIPAA 对影像数据的合规要求。三大能力姿态估计、体征、存在检测 内部机制从输入到输出references/目录收录了 CMU 论文的参考实现其流程是原始信号 → 相位净化 → 模态转换 → 姿态RuView 的实系统在此之上扩展出组网部署、生命体征提取与长期稳定性数据流分四个阶段。1. 信号采集把人体对电波的扰动变成 CSI 矩阵WiFi 路由器持续向房间灌满电波移动甚至仅呼吸的人体都会散射它们RuView 读的就是这种散射。CSI信道状态信息即天线收到每个子载波的幅度与相位是主数据源4–6 节点的 ESP32-S3 组网以时分复用方式轮采1/6/11信道每条链路 3 信道 × 56 子载波形成168 个虚拟子载波。2. 融合与预处理把多静定链路变成干净特征N 个节点构成 N×(N−1) 条多静定链路注意力加权把多视角信号融合为一个嵌入一致性门coherence gate再逐条判定测量是否可信系统因此可以连续数天免调参运行。预处理包括 Hampel 滤波、SpotFi 相位校正、菲涅尔区几何建模与频谱图特征——相当于在嘈杂餐厅里听清一句话先压背景噪声再提取目标。3. 特征编码把 56 路 CSI 变成 128 维指纹Transformer 图神经网络骨干只有约55K 参数在 ESP32 上占 55 KB一次前向同时输出 128 维环境指纹与 17 个关节位置编码器在 M4 Pro 上达到164,183 emb/s。房间指纹与人体姿态出自同一次计算这正是新空间 30 秒自校准的来源。4. 推理与输出把指纹变成姿态、体征与告警预训练模型经 4-bit 量化压到8 KB微秒级完成推理。呼吸模块对解缠绕相位做 0.1–0.5 Hz 带通滤波再用过零计数# 呼吸频率提取简化 band bandpass(unwrap(csi_phase), 0.1, 0.5) # 0.1–0.5 Hz 带通 bpm zero_crossings(band) # 6–30 BPM最终输出实时 17 关键点骨架、呼吸与心率数值以及带漂移告警的房间指纹。参考论文管线原始信号到相位净化到姿态 实测数据说话以下数字均来自仓库公开基准与可复现脚本。指标RuView对比对象MM-Fi 数据集 torso-PCK2082.69%3 模型集成 83.59%MultiFormer 72.25%、CSI2Pose 68.41%存在检测留出集准确率82.3%时序三元组协议未校准基线 66.4%每区硬件成本9 美元ESP32-S3摄像头系统 200–2000 美元最值得注意的是 82.69%在同一random_split协议下它比此前公开最好的 MultiFormer 高约 10.4 个百分点而模型只有约 37 KBint4——用 37 KB 模型做出低精度全身动作捕捉是项目的核心卖点。CMU 论文同布局协议下参考实现的 AP50 达 87.2接近视觉系统的 94.4。WiFi 与视觉的 AP 对比CMU 论文协议 谁在用它 / 可以用在哪以下场景均来自仓库用例文档硬件配置与指标可在对应文档中查到。医疗健康与养老无摄像头的穿墙人体追踪老人跌倒检测每房间 1 块 ESP32-S3跌倒告警 2 秒内送达老人无需佩戴手表无接触生命体征监测免线缆持续测呼吸与心率异常自动提醒护士睡眠呼吸暂停筛查4 KB 的 sleep-apnea 模块整夜运行在边缘设备智能家居与商业空间房间级在场触发穿墙距离约 5 米无死角也无运动传感器超时灯与空调随人开关零售客流customer-flow 模块统计出入口人数dwell-heatmap 标出顾客停留点免摄像头更合规办公空间利用会议室占用与未到检出实时可见在场延迟低于 1 秒工业与极限环境仓库安全叉车接近告警可穿货架与托盘工作覆盖摄像头盲区搜救WiFi-Mat 模块隔 30 厘米混凝土检测幸存者呼吸并按 START 分诊规则着色分类 5 分钟跑起来第一步环境要求只需 Docker——镜像用模拟数据跑完整信号处理管线无需硬件要真实 CSI 需加一块 9 美元 ESP32-S3ESP32-C3 与单核原版 ESP32 不受支持。第二步获取代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView第三步启动并验证docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest docker run -p 3000:3000 ruvnet/wifi-densepose:latest验证信号打开http://localhost:3000仪表盘 Connection Status 显示connected、FPS 计数在跳动想校验信号处理管线本身运行python archive/v1/data/proof/verify.py看到VERDICT: PASS即通过。验证界面connected 状态与实时姿态骨架 边界与下一步项目自述为 beta以下局限来自仓库自己的文档。局限单块 ESP32 空间分辨率有限单天线 56 子载波流缺少细粒度空间信息端侧 17 关键点初版模型 PCK20 仅 3.0%低于 35% 目标需 2 个以上节点或研究级网卡跨环境掉点CMU 论文中布局变化使 AP 从 43.5 跌至 27.3实际部署需用该房间的 CSI 重新校准边界明确ESP32-C3 与单核原版 ESP32 不受支持体征输出属研究原型而非医疗器械投用前需独立验证路线图ADR-079 相机真值微调管线推进中目标是在设备上拿到 PCK20 ≥ 35% 的可复现基线105 个 cog 边缘模块目录持续扩容802.11bf 原生感知协议层ADR-310并行开发MERIDIAN 跨环境域泛化方案ADR-027处于 Proposed 状态等待带标注的室内数据灯关下去门边那块 ESP32 还在数着呼吸——这就是 RuView 的夜。【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