43
// 项目简介
RuView 是一个基于边缘的感知平台，利用 WiFi Channel State Information (CSI) 来检测人员存在、生命体征和活动，无需摄像头或可穿戴设备。该系统通过低成本的 ESP32 硬件处理无线电信号干扰，以提供实时的空间智能和环境映射。它支持诸如 3D point cloud 生成、pose estimation 以及使用本地神经网络进行持久化数据存储等高级功能。
// 技术分析
RuView 是一个专业的 WiFi 感知平台，利用低成本 ESP32 硬件的信道状态信息 (CSI) 将环境无线电信号转化为空间智能。通过使用脉冲神经网络和多频网状扫描，它无需摄像头或云连接即可实现对人类存在、生命体征和活动识别的非接触式监测。该项目优先考虑边缘原生处理和加密认证，在通过先进信号处理和多节点融合解决信号噪声和空间分辨率固有挑战的同时，为传统监控系统提供了一种注重隐私的替代方案。
// 核心亮点
01
通过分析 WiFi 无线电波中的细微干扰，实现呼吸和心率的非接触式监测。
02
提供可穿透墙壁并在完全黑暗环境下工作的实时占用和存在检测。
03
支持使用无摄像头训练流程进行 17 关键点姿态估计，准确率达到 92.9%。
04
利用多频网状架构将邻近路由器转化为被动雷达照明器，以增强感知能力。
05
具备持久化边缘 AI 系统，可将感知事件存储为可搜索向量，用于异常检测和房间指纹识别。
06
实现脉冲神经网络，使系统能够在 30 秒内适应新环境。
// 典型使用场景
01
非接触式生命体征监测，包括心率和呼吸频率检测
02
实时人员存在检测、占用计数和活动识别
03
使用 WiFi 信号进行穿墙环境映射和 3D point cloud 生成
// 快速开始
首先，您可以运行 Docker 镜像进行模拟数据评估，或将提供的固件烧录到 ESP32-S3 硬件上进行实时感知。一旦硬件配置了您的 WiFi 凭据，您就可以执行提供的 Node.js 脚本来执行 RF 扫描、人数统计或实时姿态估计等任务。如需高级功能，请集成 Cognitum Seed 以启用持久化存储、加密认证和 AI 驱动的智能体推理。