RuView 实测用 WiFi 感知人体无需摄像头【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想在卧室知道有没有人、老人呼吸是否正常又不想装一台摄像头RuView 是一个 WiFi 感知系统它读取 ESP32 采到的 CSI 信道状态信息输出在位检测、呼吸与心率甚至 17 点人体姿态——全程无摄像头、无云、不依赖公网。跑起来之前RuView 环境与前置检查清单安装有三条路径Docker 最快无任何硬件就能跑通模拟数据pip install ruview适合在 Python 里直接调用Rust 源码编译适合要榨性能的人。本文走 Docker 路线。先对照下表确认门槛类别最低要求为什么需要检查命令硬件4 GB 内存、2 GB 空闲磁盘镜像约 1 GB推理全程跑在 CPU 上free -h df -h软件Docker 20或 Python 3.10 / Rust 1.85对应三种安装路径的运行时docker --version权限普通用户即可接 ESP32 需串口访问真实 CSI 数据走 USB 串口ls /dev/ttyUSB*想一步到位用仓库自带的引导安装脚本它会自动检测硬件、装依赖并建好环境Debian/Ubuntu 与 macOS 均可./install.sh --profile python --yes只想先体检不安装就换成./install.sh --check-only。从克隆到首次启动的 4 个步骤第 1 步拉取代码。仓库里同时带着 Docker 镜像构建、引导脚本和固件一次性拿全git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView cd RuView预期输出Cloning into RuView...。代码就位后先让安装脚本帮你确认环境没问题再启动服务。第 2 步体检环境。它会逐项报告 CPU、内存、WiFi 网卡和依赖状态./install.sh --check-only预期输出逐行OK Python: Python 3.x、WiFi interface: wlan0之类的检测结果。第 3 步启动服务。官方镜像是多架构的amd64 arm64拉下来直接映射端口docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest docker run -p 3000:3000 -p 3001:3001 ruvnet/wifi-densepose:latest预期输出容器保持运行终端持续刷出帧日志。第 4 步验证接口。确认服务真的在出数据而不是只起了个空壳curl http://localhost:3000/health预期输出{status:ok,source:simulated,clients:0}。此时浏览器打开http://localhost:3000就能看到 3D 可视化界面。实测记录无硬件演示、姿态估计与性能无硬件演示模拟模式。Docker 默认生成合成 CSI 数据跑完整条流水线浏览器打开后约 2–3 秒出现人体骨架界面稳定在 10 FPSCPU 占用低到几乎感觉不到。适合先验证链路再考虑硬件。图中展示了 RuView 观测台界面左侧 VITAL SIGNS 面板显示 121 BPM 心率与 24 RPM 呼吸中央是绿色人体骨架右侧面板给出 RSSI -38 dBm 与 Presence 判定。姿态估计与硬件档位。接入 1 块 ESP32 后进入信号推导模式界面左下角显示每帧处理约 1 ms想做到单肢追踪需要 3–4 块节点加预训练模型。项目自己标注得很清楚设备端姿态模型仍是 first-cut 版本82.69% torso-PCK20 是 MM-Fi 基准上的离线成绩不是实时成绩。图中展示了 Human Pose Detection 页面中央是 17 关键点骨架置信度 77.2%右侧 Setup Guide 列出 1x / 3x / 4x 三档 ESP32 配置各自能解锁的能力。性能口径。Rust 流水线比 Python 快约 810 倍安装脚本中的口径存在检测端到端小于 1 msCSI 编码器在 M4 Pro 上实测 164,183 个 embedding/s。图中对比了不同 AP 配置下 WiFi 路线与图像路线的 DensePose 得分橙色为图像基线WiFi 路线分数偏低但硬件成本趋近于零。开发者集成。对写代码的人REST 端点直接返回 JSON/api/v1/vital-signs、/api/v1/pose/current等Python 侧pip install ruview之后一个异步客户端就能订阅 WebSocket 生命体征流按帧打印呼吸率和心率。踩坑清单 下一步端口 3000 被占用→ 别的本地服务占着 →docker run -p 3001:3000换个映射生命体征稳得可疑→ 默认是合成信号 → 加-e CSI_SOURCEesp32接真实 ESP32感知不到 ESP32→ 固件未刷或串口被占 → 跑./install.sh --profile iot刷机姿态精度低→ 设备端模型仍是 first-cut → 按 README 加载 Hugging Face 预训练模型RuView 适合想验证无摄像头感知、愿意折腾 Docker 或 ESP32 的开发者如果你要的是开箱即用的医疗级监护它明确标注不是医疗器械。项目更新频繁建议定期执行git pull --rebase同步最新固件与模型权重。【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 RuView 实测：用 WiFi 感知人体，无需摄像头
RuView 实测用 WiFi 感知人体无需摄像头【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想在卧室知道有没有人、老人呼吸是否正常又不想装一台摄像头RuView 是一个 WiFi 感知系统它读取 ESP32 采到的 CSI 信道状态信息输出在位检测、呼吸与心率甚至 17 点人体姿态——全程无摄像头、无云、不依赖公网。跑起来之前RuView 环境与前置检查清单安装有三条路径Docker 最快无任何硬件就能跑通模拟数据pip install ruview适合在 Python 里直接调用Rust 源码编译适合要榨性能的人。本文走 Docker 路线。先对照下表确认门槛类别最低要求为什么需要检查命令硬件4 GB 内存、2 GB 空闲磁盘镜像约 1 GB推理全程跑在 CPU 上free -h df -h软件Docker 20或 Python 3.10 / Rust 1.85对应三种安装路径的运行时docker --version权限普通用户即可接 ESP32 需串口访问真实 CSI 数据走 USB 串口ls /dev/ttyUSB*想一步到位用仓库自带的引导安装脚本它会自动检测硬件、装依赖并建好环境Debian/Ubuntu 与 macOS 均可./install.sh --profile python --yes只想先体检不安装就换成./install.sh --check-only。从克隆到首次启动的 4 个步骤第 1 步拉取代码。仓库里同时带着 Docker 镜像构建、引导脚本和固件一次性拿全git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView cd RuView预期输出Cloning into RuView...。代码就位后先让安装脚本帮你确认环境没问题再启动服务。第 2 步体检环境。它会逐项报告 CPU、内存、WiFi 网卡和依赖状态./install.sh --check-only预期输出逐行OK Python: Python 3.x、WiFi interface: wlan0之类的检测结果。第 3 步启动服务。官方镜像是多架构的amd64 arm64拉下来直接映射端口docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest docker run -p 3000:3000 -p 3001:3001 ruvnet/wifi-densepose:latest预期输出容器保持运行终端持续刷出帧日志。第 4 步验证接口。确认服务真的在出数据而不是只起了个空壳curl http://localhost:3000/health预期输出{status:ok,source:simulated,clients:0}。此时浏览器打开http://localhost:3000就能看到 3D 可视化界面。实测记录无硬件演示、姿态估计与性能无硬件演示模拟模式。Docker 默认生成合成 CSI 数据跑完整条流水线浏览器打开后约 2–3 秒出现人体骨架界面稳定在 10 FPSCPU 占用低到几乎感觉不到。适合先验证链路再考虑硬件。图中展示了 RuView 观测台界面左侧 VITAL SIGNS 面板显示 121 BPM 心率与 24 RPM 呼吸中央是绿色人体骨架右侧面板给出 RSSI -38 dBm 与 Presence 判定。姿态估计与硬件档位。接入 1 块 ESP32 后进入信号推导模式界面左下角显示每帧处理约 1 ms想做到单肢追踪需要 3–4 块节点加预训练模型。项目自己标注得很清楚设备端姿态模型仍是 first-cut 版本82.69% torso-PCK20 是 MM-Fi 基准上的离线成绩不是实时成绩。图中展示了 Human Pose Detection 页面中央是 17 关键点骨架置信度 77.2%右侧 Setup Guide 列出 1x / 3x / 4x 三档 ESP32 配置各自能解锁的能力。性能口径。Rust 流水线比 Python 快约 810 倍安装脚本中的口径存在检测端到端小于 1 msCSI 编码器在 M4 Pro 上实测 164,183 个 embedding/s。图中对比了不同 AP 配置下 WiFi 路线与图像路线的 DensePose 得分橙色为图像基线WiFi 路线分数偏低但硬件成本趋近于零。开发者集成。对写代码的人REST 端点直接返回 JSON/api/v1/vital-signs、/api/v1/pose/current等Python 侧pip install ruview之后一个异步客户端就能订阅 WebSocket 生命体征流按帧打印呼吸率和心率。踩坑清单 下一步端口 3000 被占用→ 别的本地服务占着 →docker run -p 3001:3000换个映射生命体征稳得可疑→ 默认是合成信号 → 加-e CSI_SOURCEesp32接真实 ESP32感知不到 ESP32→ 固件未刷或串口被占 → 跑./install.sh --profile iot刷机姿态精度低→ 设备端模型仍是 first-cut → 按 README 加载 Hugging Face 预训练模型RuView 适合想验证无摄像头感知、愿意折腾 Docker 或 ESP32 的开发者如果你要的是开箱即用的医疗级监护它明确标注不是医疗器械。项目更新频繁建议定期执行git pull --rebase同步最新固件与模型权重。【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