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ruvnet

RuView

AI#ESP32#WiFi#Machine Learning#Edge Computing#Signal Processing
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// 概要

RuView は WiFi Channel State Information (CSI) を活用し、カメラやウェアラブルデバイスなしで人の存在、バイタルサイン、活動を検知するエッジベースのセンシングプラットフォームです。このシステムは低コストな ESP32 ハードウェアを通じて無線信号の乱れを処理し、リアルタイムの空間インテリジェンスと環境マッピングを提供します。ローカルのニューラルネットワークを使用して、3D point cloud 生成、姿勢推定、永続的なデータストレージなどの高度な機能をサポートしています。

// 技術解説

RuView は、安価な ESP32 ハードウェアから得られる Channel State Information (CSI) を活用し、周囲の無線信号を空間インテリジェンスに変換する専門的な WiFi センシングプラットフォームです。Spiking Neural Networks とマルチ周波数メッシュスキャンを利用することで、カメラやクラウド接続を必要とせずに、人の存在、バイタルサイン、アクティビティ認識の非接触モニタリングを実現します。このプロジェクトは Edge-native な処理と暗号学的証明を優先しており、高度な信号処理とマルチノードフュージョンを通じて信号ノイズや空間解像度といった固有の課題に対処しながら、従来の監視システムに代わるプライバシー重視の選択肢を提供します。

// 主要ハイライト

01
WiFi 電波の微細な乱れを解析することで、呼吸や心拍の非接触モニタリングを実現します。
02
壁越しや完全な暗闇でも機能するリアルタイムの占有状況および存在検知を提供します。
03
カメラ不要のトレーニングパイプラインを使用して 17-keypoint の姿勢推定をサポートし、92.9% の精度を達成します。
04
近隣のルーターをパッシブなレーダーイルミネーターに変えるマルチ周波数メッシュアーキテクチャを利用して、センシングを強化します。
05
センシングイベントを検索可能なベクトルとして保存し、異常検知や部屋のフィンガープリントを行う永続的な Edge-AI システムを備えています。
06
Spiking Neural Networks を実装しており、30 秒以内に新しい環境へ適応することが可能です。

// ユースケース

01
心拍数や呼吸数の検知を含む非接触型のバイタルサインモニタリング
02
リアルタイムの人の存在検知、在室カウント、および活動認識
03
WiFi 信号を使用した壁越しの環境マッピングと 3D point cloud 生成

// クイックスタート

開始するには、Docker イメージを実行してシミュレーションデータの評価を行うか、提供されているファームウェアを ESP32-S3 ハードウェアに書き込んでライブセンシングを行います。ハードウェアに WiFi 認証情報をプロビジョニングしたら、提供されている Node.js スクリプトを実行して、RF スキャン、人数カウント、リアルタイム姿勢推定などのタスクを実行できます。高度な機能については、Cognitum Seed を統合することで、永続的なストレージ、暗号学的証明、AI 主導のエージェント推論を有効にできます。