RuView5 分钟上手 WiFi 人体存在与体征感知【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 把普通路由器的 WiFi 信号变成非接触感知通道从信号扰动中推断人体存在、运动与呼吸心率不需要摄像头或穿戴设备单个感知节点成本 8-9 美元。它解决什么问题摄像头方案有三个硬约束视频数据需要同意、标识与留存策略隐私成本高无红外或可见光时失效每个监测区域硬件成本 200-2000 美元。WiFi 感知路线不产生任何图像只输出信号特征天然避开这些问题。维度摄像头方案RuViewWiFi 感知每区域成本200-2000 美元0 美元复用现有 WiFi至 8 美元ESP32隐私合规需同意、标识、留存策略无图像输出全天工作需红外或可见光全黑环境可用穿墙约 5 米视信号条件架构与核心原理输入路由器填满房间的无线电波被人体反射、散射后改变。ESP32 节点以约 20Hz 记录每个子载波的振幅与相位——这就是 CSIChannel State Information信道状态信息——并把逐子载波的 I/Q 采样经 UDP 端口 5005 流式发给感知服务器。处理原始 CSI 先做相位净化用 Hampel、SpotFi、Fresnel 等滤波器去除硬件噪声与环境漂移多频段融合3 信道 × 56 子载波 168 个虚拟子载波后由一致性门控对每帧做接受/拒绝再通过神经骨干网络映射到姿态空间。这里的 DensePose 指稠密人体结构估计项目输出的具体形态是 17 个身体关键点外加 128 维 CSI 嵌入。输出存在与人数、17 关键点姿态、呼吸0.1-0.5Hz 频带6-30 BPM、心率0.8-2.0Hz 频带40-120 BPM、跌倒告警。全部在本地算出链路上没有任何视频帧。快速上手最小可用路径无需硬件Docker 一条命令即可跑通模拟数据管线docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest docker run -p 3000:3000 \ -e CSI_SOURCEsimulated \ -e RUVIEW_BIND_ADDR127.0.0.1 \ ruvnet/wifi-densepose:latest启动后打开http://localhost:3000主界面分三块中央的姿态可视化、右侧的性能指标Frames Processed、FPS和节点配置指南Setup Guide。验证成功的标志是连接状态显示 connected模拟数据流实时渲染出人体骨架与置信度百分比。进阶部署按需扩展硬件与依赖ESP32-S38MB flash如 DevKitC-1×3-6 块约 9 美元/块现有 WiFi 路由器/AP信道 1/6/11运行感知服务器的主机Docker 或 Rust 环境USB 串口CP210x 驱动用于烧录与配网部署步骤克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView用 esptool 烧录release_bins/中的预编译固件bootloader、partition-table、ota_data、app 四个分区。免重刷配网python firmware/esp32-csi-node/provision.py --port COM7 --ssid YourSSID --password xxx --target-ip 192.168.1.20启动服务器cargo run -p wifi-densepose-sensing-server -- --http-port 3000 --source esp32浏览器确认 UDP 帧到达留空房间约 60 秒让存在检测的自适应阈值学习环境基线。多节点组网时核心是节点角色与 TDM 时隙配置摘自scripts/swarm_presets/standard.yamlswarm: topology: star aggregator_port: 5005 nodes: - role: coordinator channel: 6每个 sensor 节点必须分配不同的tdm_slot组网断言会校验tdm_no_collision与帧率 ≥15fps避免节点间帧碰撞。实战场景与调优速查家庭房间存在感知每房 1 块 ESP32-S32-3 节点约 24 美元透过墙体覆盖约 5 米接入 Home Assistant 或 Matter 联动灯光与 HVAC。预期效果环境学习后存在判定延迟 1ms夜间无光环境下房间自动化照常工作。卧室跌倒与生命体征监护每房 1 块节点即可固件在边缘直接完成跌倒判定相位加速度阈值 3 帧去抖 5 秒冷却。预期效果跌倒告警 2 秒呼吸 6-30 BPM、心率 40-120 BPM 连续输出无接触、无摄像头。参数推荐值适用情况节点数量1 块/房3-6 块 mesh1 块做存在与体征3-6 块做多视角姿态与 360° 覆盖信道计划信道 1/6/11 独立 tdm_slot多节点防碰撞帧率目标 ≥15fps空房校准无人状态下 60 秒存在检测自适应阈值学习降低误报多人数去重dedup-factor运行时可调多人场景人数计数偏高或偏低时高频问题速答容器启动后立即退出退出码 64 或 78→ 两个默认保护未设RUVIEW_API_TOKEN且绑定非回环地址时拒绝启动设RUVIEW_BIND_ADDR127.0.0.1或提供 tokenCSI_SOURCEauto探测不到真实硬件时直接失败演示场景改为simulated。Windows 上 Docker 只收到一个 ESP32 的帧→ WSL/Hyper-V 边界会把多个 UDP 源 IP 合并成一个其余节点帧被丢弃。在宿主机运行python scripts/udp-relay.py --listen-port 5005 --forward-port 5006做转发即可。单节点姿态为什么很粗糙→ 单天线 56 子载波的 CSI 空间信息有限1 块节点适合存在与体征姿态需要 2 块以上组网。注意 MM-Fi 基准上的 torso-PCK20 82.69% 是基准测试数字不是实时单节点的承诺精度。详细安装与 API 用法见 docs/user-guide.md固件构建、烧录与配网的完整说明在 firmware/esp32-csi-node/README.md遇到问题先查 docs/TROUBLESHOOTING.md。用户指南docs/user-guide.md固件与配网手册firmware/esp32-csi-node/README.md校准与房间训练指南docs/calibration-guide.mdHome Assistant 与 Matter 集成docs/integrations/home-assistant.md故障排查手册docs/TROUBLESHOOTING.md【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：5 分钟上手 WiFi 人体存在与体征感知
RuView5 分钟上手 WiFi 人体存在与体征感知【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 把普通路由器的 WiFi 信号变成非接触感知通道从信号扰动中推断人体存在、运动与呼吸心率不需要摄像头或穿戴设备单个感知节点成本 8-9 美元。它解决什么问题摄像头方案有三个硬约束视频数据需要同意、标识与留存策略隐私成本高无红外或可见光时失效每个监测区域硬件成本 200-2000 美元。WiFi 感知路线不产生任何图像只输出信号特征天然避开这些问题。维度摄像头方案RuViewWiFi 感知每区域成本200-2000 美元0 美元复用现有 WiFi至 8 美元ESP32隐私合规需同意、标识、留存策略无图像输出全天工作需红外或可见光全黑环境可用穿墙约 5 米视信号条件架构与核心原理输入路由器填满房间的无线电波被人体反射、散射后改变。ESP32 节点以约 20Hz 记录每个子载波的振幅与相位——这就是 CSIChannel State Information信道状态信息——并把逐子载波的 I/Q 采样经 UDP 端口 5005 流式发给感知服务器。处理原始 CSI 先做相位净化用 Hampel、SpotFi、Fresnel 等滤波器去除硬件噪声与环境漂移多频段融合3 信道 × 56 子载波 168 个虚拟子载波后由一致性门控对每帧做接受/拒绝再通过神经骨干网络映射到姿态空间。这里的 DensePose 指稠密人体结构估计项目输出的具体形态是 17 个身体关键点外加 128 维 CSI 嵌入。输出存在与人数、17 关键点姿态、呼吸0.1-0.5Hz 频带6-30 BPM、心率0.8-2.0Hz 频带40-120 BPM、跌倒告警。全部在本地算出链路上没有任何视频帧。快速上手最小可用路径无需硬件Docker 一条命令即可跑通模拟数据管线docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest docker run -p 3000:3000 \ -e CSI_SOURCEsimulated \ -e RUVIEW_BIND_ADDR127.0.0.1 \ ruvnet/wifi-densepose:latest启动后打开http://localhost:3000主界面分三块中央的姿态可视化、右侧的性能指标Frames Processed、FPS和节点配置指南Setup Guide。验证成功的标志是连接状态显示 connected模拟数据流实时渲染出人体骨架与置信度百分比。进阶部署按需扩展硬件与依赖ESP32-S38MB flash如 DevKitC-1×3-6 块约 9 美元/块现有 WiFi 路由器/AP信道 1/6/11运行感知服务器的主机Docker 或 Rust 环境USB 串口CP210x 驱动用于烧录与配网部署步骤克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView用 esptool 烧录release_bins/中的预编译固件bootloader、partition-table、ota_data、app 四个分区。免重刷配网python firmware/esp32-csi-node/provision.py --port COM7 --ssid YourSSID --password xxx --target-ip 192.168.1.20启动服务器cargo run -p wifi-densepose-sensing-server -- --http-port 3000 --source esp32浏览器确认 UDP 帧到达留空房间约 60 秒让存在检测的自适应阈值学习环境基线。多节点组网时核心是节点角色与 TDM 时隙配置摘自scripts/swarm_presets/standard.yamlswarm: topology: star aggregator_port: 5005 nodes: - role: coordinator channel: 6每个 sensor 节点必须分配不同的tdm_slot组网断言会校验tdm_no_collision与帧率 ≥15fps避免节点间帧碰撞。实战场景与调优速查家庭房间存在感知每房 1 块 ESP32-S32-3 节点约 24 美元透过墙体覆盖约 5 米接入 Home Assistant 或 Matter 联动灯光与 HVAC。预期效果环境学习后存在判定延迟 1ms夜间无光环境下房间自动化照常工作。卧室跌倒与生命体征监护每房 1 块节点即可固件在边缘直接完成跌倒判定相位加速度阈值 3 帧去抖 5 秒冷却。预期效果跌倒告警 2 秒呼吸 6-30 BPM、心率 40-120 BPM 连续输出无接触、无摄像头。参数推荐值适用情况节点数量1 块/房3-6 块 mesh1 块做存在与体征3-6 块做多视角姿态与 360° 覆盖信道计划信道 1/6/11 独立 tdm_slot多节点防碰撞帧率目标 ≥15fps空房校准无人状态下 60 秒存在检测自适应阈值学习降低误报多人数去重dedup-factor运行时可调多人场景人数计数偏高或偏低时高频问题速答容器启动后立即退出退出码 64 或 78→ 两个默认保护未设RUVIEW_API_TOKEN且绑定非回环地址时拒绝启动设RUVIEW_BIND_ADDR127.0.0.1或提供 tokenCSI_SOURCEauto探测不到真实硬件时直接失败演示场景改为simulated。Windows 上 Docker 只收到一个 ESP32 的帧→ WSL/Hyper-V 边界会把多个 UDP 源 IP 合并成一个其余节点帧被丢弃。在宿主机运行python scripts/udp-relay.py --listen-port 5005 --forward-port 5006做转发即可。单节点姿态为什么很粗糙→ 单天线 56 子载波的 CSI 空间信息有限1 块节点适合存在与体征姿态需要 2 块以上组网。注意 MM-Fi 基准上的 torso-PCK20 82.69% 是基准测试数字不是实时单节点的承诺精度。详细安装与 API 用法见 docs/user-guide.md固件构建、烧录与配网的完整说明在 firmware/esp32-csi-node/README.md遇到问题先查 docs/TROUBLESHOOTING.md。用户指南docs/user-guide.md固件与配网手册firmware/esp32-csi-node/README.md校准与房间训练指南docs/calibration-guide.mdHome Assistant 与 Matter 集成docs/integrations/home-assistant.md故障排查手册docs/TROUBLESHOOTING.md【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