估計：RuView入門指南)
9美元ESP32的WiFi穿墻姿態(tài)估計RuView入門指南【免費(fèi)下載鏈接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuViewRuView 把普通 WiFi 信號變成穿墻傳感器不用攝像頭僅憑 $9 的 ESP32 采集 CSI信道狀態(tài)信息信號穿過房間留下的回聲圖就能估計人體姿態(tài)、呼吸和心率。 它到底能做什么核心能力輸入是房間里已有的 WiFi 信號ESP32-S3 節(jié)點(diǎn)錄下信號經(jīng)過人體后的幅度和相位變化也就是 CSI。輸出是結(jié)構(gòu)化感知事件誰在房間、幾個人、呼吸與心率多少、17 個身體關(guān)鍵點(diǎn)在哪、房間指紋是否變了。所有計算在本地邊緣設(shè)備完成不需要云端。從原始 WiFi 信號到姿態(tài)骨架的流水線指標(biāo)實(shí)測值穿墻感知距離約 5 m依賴信號強(qiáng)度存在檢測v2 編碼器留出集時序三元組準(zhǔn)確率 82.3%17 關(guān)鍵點(diǎn)姿態(tài)MM-Fi 基準(zhǔn)torso PCK20 82.69%集成 83.59%跌倒告警延遲小于 200 ms單區(qū)域硬件成本$0–8復(fù)用現(xiàn)有 WiFi 或 ESP32為什么它和別的方案不一樣差異化對比集中在三個軸隱私、遮擋、成本。軸攝像頭方案RuView隱私錄像需授權(quán)無視頻、無圖像數(shù)據(jù)遮擋每房間需光照穿墻、全黑可用成本每區(qū) $200–2000每區(qū) $0–8部署新布線安裝復(fù)用現(xiàn)有 WiFiWiFi 與圖像方案的 AP 指標(biāo)對比在該項目引用的原始實(shí)驗(yàn)相同布局協(xié)議里WiFi 方法的 AP50 達(dá) 87.2與圖像基線的 93.7 處于同一量級差距主要在 AP-m 一項上。 技術(shù)內(nèi)幕信號/數(shù)據(jù)從哪來到哪去身體是信號的改寫者路由器把無線電波鋪滿房間。人一動甚至只是呼吸波的反射路徑就變了。ESP32-S3 記下每個子載波的幅度和相位這就是 CSI關(guān)鍵參數(shù)是 56 個子載波、連續(xù)采樣。多節(jié)點(diǎn)把平圖拼成立體單節(jié)點(diǎn)只能從一個角度看世界。4–6 個節(jié)點(diǎn)用 TDM時分復(fù)用輪流掃 1/6/11 信道3 信道 × 56 子載波得到每條鏈路 168 個虛擬子載波多節(jié)點(diǎn)靜態(tài)融合把 N×(N-1) 條鏈路合成跨視角特征再由 Coherence Gate一致性門裁決每幀是否采信穩(wěn)定后可連跑數(shù)天不校準(zhǔn)。濾波之后是數(shù)字原始相位噪聲很大先過 Hampel 濾波和 Fresnel 區(qū)電波第一繞射區(qū)幾何建模特征才進(jìn)入模型存在檢測頭留出集準(zhǔn)確率 82.3%17 關(guān)鍵點(diǎn)姿態(tài)模型在 MM-Fi 上 82.69% torso PCK20。生命體征不用模型靠帶通濾波# 呼吸0.1–0.5 Hz 帶通 過零計數(shù)輸出 BPM resp_bpm 60.0 * zero_crossings(bandpass(csi_phase, 0.1, 0.5)) # 心率0.8–2.0 Hz 帶通 hr_bpm 60.0 * zero_crossings(bandpass(csi_phase, 0.8, 2.0))一條反射數(shù)據(jù)變成姿態(tài)骨架的旅程 跑起來要多久快速上手硬件與環(huán)境無硬件任一臺裝有 Docker 的電腦用模擬數(shù)據(jù)即可運(yùn)行真實(shí)感知1–6 塊 ESP32-S3每塊約 $9 一臺主機(jī)樹莓派/PC已有的 WiFi 環(huán)境無需新布線固件燒錄腳本在firmware/esp32-csi-node/git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView cd RuView docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest docker run -p 3000:3000 ruvnet/wifi-densepose:latest看效果瀏覽器打開 http://localhost:3000畫面分三塊生命體征心率/呼吸/置信度、WiFi 信號RSSI/運(yùn)動/人數(shù)、存在狀態(tài)按 A/S/F 鍵切換視角、場景與 FPS想用倉庫內(nèi) UI執(zhí)行cd ui ./start-ui.sh再打開終端顯示的地址演示界面生命體征與存在狀態(tài)實(shí)時面板誰適合用 / 典型落地場景獨(dú)居老人照護(hù)者夜間無攝像頭監(jiān)測臥室呼吸與跌倒告警小于 2s老人不用佩戴設(shè)備隱私空間不裝相機(jī)。智能家居開發(fā)者一個--mqtt標(biāo)志接入 Home Assistant每節(jié)點(diǎn)暴露 21 個實(shí)體睡眠中、會議中、下床等語音助手可直接問答房間級存在與體征。健身應(yīng)用開發(fā)者從姿態(tài)計數(shù)動作次數(shù)、分類運(yùn)動類型健身房不用裝攝像頭用戶不用戴手環(huán)。邊界與下一步還做不到單塊 ESP32 的 17 關(guān)鍵點(diǎn)姿態(tài)仍是初版PCK20 3.0%低于 35% 目標(biāo)運(yùn)行時路徑還是存根跨房間零樣本遷移約 64%需要現(xiàn)場標(biāo)定數(shù)據(jù)單天線節(jié)點(diǎn)只有 56 個子載波空間信息有限面部和手部等細(xì)節(jié)關(guān)節(jié)接近隨機(jī)路線圖ADR-079 相機(jī)真值訓(xùn)練管線已實(shí)現(xiàn)RTX 5080 上 400 個 epoch 訓(xùn)練 2.1s目標(biāo) PCK20 ≥ 35%MERIDIANADR-027跨環(huán)境域泛化處于提案階段離無攝像頭的全場景感知還差真實(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)。【免費(fèi)下載鏈接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 9美元ESP32的WiFi穿墻姿態(tài)估計：RuView入門指南
9美元ESP32的WiFi穿墻姿態(tài)估計RuView入門指南【免費(fèi)下載鏈接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuViewRuView 把普通 WiFi 信號變成穿墻傳感器不用攝像頭僅憑 $9 的 ESP32 采集 CSI信道狀態(tài)信息信號穿過房間留下的回聲圖就能估計人體姿態(tài)、呼吸和心率。 它到底能做什么核心能力輸入是房間里已有的 WiFi 信號ESP32-S3 節(jié)點(diǎn)錄下信號經(jīng)過人體后的幅度和相位變化也就是 CSI。輸出是結(jié)構(gòu)化感知事件誰在房間、幾個人、呼吸與心率多少、17 個身體關(guān)鍵點(diǎn)在哪、房間指紋是否變了。所有計算在本地邊緣設(shè)備完成不需要云端。從原始 WiFi 信號到姿態(tài)骨架的流水線指標(biāo)實(shí)測值穿墻感知距離約 5 m依賴信號強(qiáng)度存在檢測v2 編碼器留出集時序三元組準(zhǔn)確率 82.3%17 關(guān)鍵點(diǎn)姿態(tài)MM-Fi 基準(zhǔn)torso PCK20 82.69%集成 83.59%跌倒告警延遲小于 200 ms單區(qū)域硬件成本$0–8復(fù)用現(xiàn)有 WiFi 或 ESP32為什么它和別的方案不一樣差異化對比集中在三個軸隱私、遮擋、成本。軸攝像頭方案RuView隱私錄像需授權(quán)無視頻、無圖像數(shù)據(jù)遮擋每房間需光照穿墻、全黑可用成本每區(qū) $200–2000每區(qū) $0–8部署新布線安裝復(fù)用現(xiàn)有 WiFiWiFi 與圖像方案的 AP 指標(biāo)對比在該項目引用的原始實(shí)驗(yàn)相同布局協(xié)議里WiFi 方法的 AP50 達(dá) 87.2與圖像基線的 93.7 處于同一量級差距主要在 AP-m 一項上。 技術(shù)內(nèi)幕信號/數(shù)據(jù)從哪來到哪去身體是信號的改寫者路由器把無線電波鋪滿房間。人一動甚至只是呼吸波的反射路徑就變了。ESP32-S3 記下每個子載波的幅度和相位這就是 CSI關(guān)鍵參數(shù)是 56 個子載波、連續(xù)采樣。多節(jié)點(diǎn)把平圖拼成立體單節(jié)點(diǎn)只能從一個角度看世界。4–6 個節(jié)點(diǎn)用 TDM時分復(fù)用輪流掃 1/6/11 信道3 信道 × 56 子載波得到每條鏈路 168 個虛擬子載波多節(jié)點(diǎn)靜態(tài)融合把 N×(N-1) 條鏈路合成跨視角特征再由 Coherence Gate一致性門裁決每幀是否采信穩(wěn)定后可連跑數(shù)天不校準(zhǔn)。濾波之后是數(shù)字原始相位噪聲很大先過 Hampel 濾波和 Fresnel 區(qū)電波第一繞射區(qū)幾何建模特征才進(jìn)入模型存在檢測頭留出集準(zhǔn)確率 82.3%17 關(guān)鍵點(diǎn)姿態(tài)模型在 MM-Fi 上 82.69% torso PCK20。生命體征不用模型靠帶通濾波# 呼吸0.1–0.5 Hz 帶通 過零計數(shù)輸出 BPM resp_bpm 60.0 * zero_crossings(bandpass(csi_phase, 0.1, 0.5)) # 心率0.8–2.0 Hz 帶通 hr_bpm 60.0 * zero_crossings(bandpass(csi_phase, 0.8, 2.0))一條反射數(shù)據(jù)變成姿態(tài)骨架的旅程 跑起來要多久快速上手硬件與環(huán)境無硬件任一臺裝有 Docker 的電腦用模擬數(shù)據(jù)即可運(yùn)行真實(shí)感知1–6 塊 ESP32-S3每塊約 $9 一臺主機(jī)樹莓派/PC已有的 WiFi 環(huán)境無需新布線固件燒錄腳本在firmware/esp32-csi-node/git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView cd RuView docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest docker run -p 3000:3000 ruvnet/wifi-densepose:latest看效果瀏覽器打開 http://localhost:3000畫面分三塊生命體征心率/呼吸/置信度、WiFi 信號RSSI/運(yùn)動/人數(shù)、存在狀態(tài)按 A/S/F 鍵切換視角、場景與 FPS想用倉庫內(nèi) UI執(zhí)行cd ui ./start-ui.sh再打開終端顯示的地址演示界面生命體征與存在狀態(tài)實(shí)時面板誰適合用 / 典型落地場景獨(dú)居老人照護(hù)者夜間無攝像頭監(jiān)測臥室呼吸與跌倒告警小于 2s老人不用佩戴設(shè)備隱私空間不裝相機(jī)。智能家居開發(fā)者一個--mqtt標(biāo)志接入 Home Assistant每節(jié)點(diǎn)暴露 21 個實(shí)體睡眠中、會議中、下床等語音助手可直接問答房間級存在與體征。健身應(yīng)用開發(fā)者從姿態(tài)計數(shù)動作次數(shù)、分類運(yùn)動類型健身房不用裝攝像頭用戶不用戴手環(huán)。邊界與下一步還做不到單塊 ESP32 的 17 關(guān)鍵點(diǎn)姿態(tài)仍是初版PCK20 3.0%低于 35% 目標(biāo)運(yùn)行時路徑還是存根跨房間零樣本遷移約 64%需要現(xiàn)場標(biāo)定數(shù)據(jù)單天線節(jié)點(diǎn)只有 56 個子載波空間信息有限面部和手部等細(xì)節(jié)關(guān)節(jié)接近隨機(jī)路線圖ADR-079 相機(jī)真值訓(xùn)練管線已實(shí)現(xiàn)RTX 5080 上 400 個 epoch 訓(xùn)練 2.1s目標(biāo) PCK20 ≥ 35%MERIDIANADR-027跨環(huán)境域泛化處于提案階段離無攝像頭的全場景感知還差真實(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)。【免費(fèi)下載鏈接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考