你有没有想过——家里那台普普通通的路由器，其实一直在「看见」你？
今天要说的这个开源项目 RuView，就把这件事变成了现实：它用 WiFi 信号实现人体姿态估计、生命体征监测、存在感知，全程不用一个摄像头。
🔬 它是怎么做到的？
答案藏在 WiFi 信号的「Channel State Information（CSI）」里。
当你在房间里走动、呼吸、翻个身，都会引起 WiFi 电磁波的微小扰动。RuView 通过 ESP32 传感器采集这些 CSI 数据，配合神经网络分析，就能还原出你的姿态和生命体征。
核心流程：
- CSI 采集：ESP32 传感器持续监听 WiFi 信道状态信息
- 信号处理：多频段 Mesh 扫描，同时用 6 个 WiFi 信道交叉验证
- AI 推理：脉冲神经网络（SNN）自适应学习，30 秒内完成环境建模
- 输出结果：人员计数、姿态、活动类型、呼吸率、心率
📡 能感知什么？
| 感知类型 | 精度/说明 |
|---|---|
| 存在感知 | 穿透墙壁，统计房间内人数 |
| 呼吸率 | 非接触式，睡眠监测 |
| 心率 | 静息状态下误差低 |
| 姿态估计 | 行走/坐/躺/摔倒识别 |
| 睡眠分期 | 过夜监测，筛查睡眠呼吸暂停 |
官方说，配合相机ground-truth训练，PCK@20 准确率可达 92.9%。
💡 技术亮点
- 零隐私侵犯：没有摄像头、没有穿戴设备，纯 RF 信号感知
- 边缘运行：数据全部本地处理，不上云
- 成本超低：单个 ESP32 节点低至 $9，多节点组网效果更好
- 利用邻居 WiFi：甚至可以「借用」邻居的路由器信号作为雷达光源
- 自学习适应：新环境 30 秒快速校准
🏥 可以用在哪？
- 养老/独居老人监护：跌倒检测、呼吸异常预警
- 智能家居：人来开灯、人走灭灯，无需红外
- 睡眠健康：无感监测睡眠质量，筛查呼吸暂停
- 安防：穿透墙检测入侵者
⚠️ 当前局限
- 不支持 ESP32-C3 和原版 ESP32（单核不够用）
- 单节点空间分辨率有限，建议 2+ 节点
- 高精度需要相机 ground-truth 训练数据
🚀 快速体验
git clone https://github.com/ruvnet/RuView
cd RuView
# 查看文档
cat docs/ADR-079-camera-ground-truth-training.md
项目基于 RuVector 和 Cognitum Seed 构建。
结语
当 WiFi 路由器变成「透视眼」，隐私和便利的边界正在被重新定义。RuView 证明：用几十块钱的 ESP32 + 开源算法，就能实现曾经需要昂贵专业设备才能做到的事。