RuView — это open-source edge AI система, которая «видит» людей через стены, используя только WiFi-сигналы. Без камер, без носимых устройств, без интернета.
Суть технологии:
WiFi-роутер заполняет комнату радиоволнами. Когда человек двигается (или даже дышит), волны рассеиваются по-другому. RuView анализирует эти изменения через CSI (Channel State Information) — поканальные данные об амплитуде и фазе сигнала — и восстанавливает позу тела, частоту дыхания и пульс в реальном времени.
Что умеет:
Оценка позы — 17 точек тела (как COCO keypoints) из WiFi-сигнала, 54K fps на Rust
Витальные показатели — дыхание (6–30 вдохов/мин), пульс (40–120 уд/мин) бесконтактно
Сквозь стены — WiFi проходит через стены, мебель, завалы (до 5 м)
Многопользовательское отслеживание — несколько человек одновременно, без путаницы ID
Самообучение — модель учится на сырых WiFi-данных без камер и разметки (ADR-024)
Железо:
Основной вариант — mesh из 3–6 ESP32-S3 (~$8–54 за комплект) + обычный WiFi-роутер
Альтернатива — Intel 5300 / Atheros AR9580 (исследовательские NIC)
Без CSI-оборудования — только грубое определение присутствия по RSSI
Стек:
Основной runtime — Rust (810x быстрее Python-версии), 15 crate'ов на crates.io
65 edge-модулей (WASM,
no_std Rust, 5–30 KB каждый) — от апноэ сна до детекции дождяDocker-образы для быстрого старта:
docker run -p 3000:3000 ruvnet/wifi-densepose:latestПрошивка ESP32 на C (CSI collector + TDM mesh протокол)
Web UI — Three.js визуализация в реальном времени
Применения: уход за пожилыми (падения, дыхание ночью), больничный мониторинг, ритейл (поток/очереди без камер), умный дом (присутствие через стены), спасательные операции (поиск выживших в завалах), промышленная безопасность, робототехника.
Статус: 32.9K звёзд, 274 коммита, 1300+ тестов, MIT-лицензия. Проект основан на академической работе Carnegie Mellon DensePose From WiFi и расширен до практической edge-системы.
По сути, это превращение обычного WiFi в «рентген для движения» — приватно (нет видео), дёшево (ESP32 за копейки) и автономно (без облака).
