ruvnet/RuView

解决的问题

RuView 将普通的 WiFi 信号转化为空间智能系统，无需摄像头、可穿戴设备或云连接，即可检测人员、运动和生命体征。它能够在墙壁后方和黑暗环境中实现非侵入式监测，解决了传统视觉监控带来的隐私问题，同时提供呼吸频率、心率和跌倒检测等关键数据。

工作原理

该系统使用低成本 ESP32 传感器获取的信道状态信息（CSI），捕捉由人体存在和活动引起的无线电波扰动。这些信号通过结合脉冲神经网络（用于本地自适应）和预训练模型（可在 Hugging Face 上获取）进行处理，以推断语义状态。系统可部署为 ESP32 网状网络，或与 Cognitum Seed 配对以实现持久内存和 AI 集成，可原生集成到 Home Assistant、Apple Home 和 Google Home 等智能家居生态系统中。

适用人群

专为智能家居开发者、射频传感领域的研究人员，以及需要无接触、隐私保护方式监测占用情况、生命体征和活动的医疗或安全应用开发者设计。

主要亮点

• 无接触生命体征监测：实时监测呼吸频率（6–30 BPM）和心率（40–120 BPM）。
• 无摄像头姿态估计：从 WiFi CSI 信号中估计 17 个身体关键点。
• 以隐私为先的边缘 AI：完全在边缘硬件（ESP32/Raspberry Pi）上运行，无需云或互联网。
• 广泛集成支持：原生支持 Matter、Home Assistant、Apple Home、Google Home 和 Amazon Alexa。
• 丰富的模块目录：包含超过 100 个“Cogs”，适用于跌倒检测、睡眠质量监测、多人计数等特定场景。