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# RuView WiFi Sensing
[RuView](https://github.com/ruvnet/RuView) é uma plataforma experimental de sensoriamento por WiFi. Em vez de usar uma câmera, ela estuda como os sinais de WiFi mudam quando alguém se move, se senta, respira ou atravessa um cômodo.
Demonstração do Observatório RuView do repositório oficial.
{% hint style="info" %}
Use o RuView apenas em laboratórios ou espaços autorizados onde as pessoas saibam que estão sendo monitoradas. Trate a saída de presença, pose, queda e sinais vitais como sinais de pesquisa, a menos que você os valide de forma independente.
{% endhint %}
## Demonstrações Visuais e Vídeos
Use estes visuais para entender o projeto antes de testar o hardware. Comece com a demonstração e depois compare o que a interface mostra com seus próprios experimentos controlados.
Visão geral visual oficial do RuView.
### Observatório Online
A demonstração oficial no navegador alterna entre cenários como sala vazia, sinais vitais, rastreamento de múltiplas pessoas, detecção de queda, monitoramento do sono, detecção de intrusão e busca e resgate.
{% embed url="" %}
### Demonstração de Fusão de Pose
Esta demonstração é útil para entender a diferença entre dados visuais de pose e a interpretação CSI de WiFi. Use-a como uma visão conceitual, não como prova de que toda sala funcionará da mesma forma.
{% embed url="" %}
### Demonstração de Nuvem de Pontos
A demonstração de nuvem de pontos ajuda a explicar a ideia de transformar entradas de sensoriamento em uma visão espacial.
{% embed url="" %}
### Vídeo de Fundo
Este vídeo não é específico do RuView, mas fornece uma explicação simples e de alto nível da ideia acadêmica por trás do DensePose a partir de WiFi.
{% embed url="" %}
| Visual | O que observar |
| ----------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------- |
| Demonstração do observatório | Presença, movimento, confiança, sinais vitais simulados, alternância de cenários. |
| Fusão de Pose | Como a saída semelhante a pose é visualizada e por que a validação importa. |
| Nuvem de Pontos | Como o sensoriamento pode se tornar uma representação espacial. |
| vídeo do DensePose a partir de WiFi | Contexto de pesquisa por trás da estimativa corporal baseada em WiFi. |
## O que faz
O RuView tenta transformar mudanças nos sinais de WiFi em informações úteis sobre o ambiente:
| Caso de uso | Significado simples |
| --------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| Detecção de presença | Tem alguém na sala? |
| Detecção de movimento | Tem alguém andando, sentado ou se movendo? |
| Sinais vitais | Estimar tendências de respiração ou batimentos cardíacos a partir de pequenas mudanças no sinal. |
| Reconhecimento de atividade | Identificar padrões repetidos, como gestos, sono, atividade no ambiente ou possíveis quedas. |
| Eventos de casa inteligente | Expor estados de presença ou atividade para sistemas como o Home Assistant. |
| Demonstrações de pesquisa | Visualizar pose baseada em WiFi, nuvens de pontos e cenários de sensoriamento. |
## Como funciona
O WiFi já ricocheteia pelos cômodos. Uma pessoa altera esses caminhos de rádio levemente. O RuView lê essas mudanças como **Informações de Estado de Canal** (CSI), limpa o sinal e o envia para modelos ou regras simples que estimam o que pode estar acontecendo.
Fluxo simples:
```
Sinal de WiFi
-> ESP32 ou hardware compatível com CSI
-> fluxo de CSI
-> processamento do RuView
-> presença, movimento, sinais vitais ou visualização da demonstração
```
Uma forma fácil de pensar nisso: uma câmera vê pixels; o RuView vê pequenas mudanças nos reflexos de rádio. Isso o torna útil para pesquisa, mas também sensível ao layout da sala, móveis, paredes, número de pessoas, posição da antena e calibração.
## O que você precisa
| Objetivo | Configuração recomendada |
| ----------------------------------- | ------------------------------------------------------------- |
| Experimente a interface rapidamente | Demonstração com Docker e dados simulados. |
| Aprender o pacote Python | `pip install ruview` ou `pip install wifi-densepose`. |
| Testar captura real de CSI | Placa ESP32-S3 ou ESP32-C6 com firmware RuView. |
| Melhor cobertura do ambiente | Vários nós ESP32 ou uma pequena malha. |
| Experimentos de modelo | Pacote de modelo do Hugging Face e conjuntos de dados locais. |
## Demonstração Rápida com Docker
Este é o primeiro teste mais fácil porque não precisa de hardware.
```bash
docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest
docker run -p 3000:3000 ruvnet/wifi-densepose:latest
```
Abra:
```
http://localhost:3000
```
Use este modo para aprender o painel, os cenários e as saídas esperadas antes de comprar ou gravar o hardware.
## Pacote Python
Instale o pacote Python:
```bash
pip install ruview
```
Nome alternativo do pacote:
```bash
pip install wifi-densepose
```
Instale o suporte opcional do cliente para fluxos de trabalho com WebSocket e MQTT:
```bash
pip install "ruview[client]"
```
Verificação básica de importação:
```python
from ruview import BreathingExtractor, HeartRateExtractor
```
## Modelo pré-treinado
O RuView publica pesos pré-treinados de sensoriamento por WiFi no Hugging Face. Baixe-os localmente:
```bash
pip install huggingface_hub
huggingface-cli download ruvnet/wifi-densepose-pretrained --local-dir models/wifi-densepose-pretrained
```
Use estes arquivos para aprendizado, inspeção e experimentos. Para implantações ao vivo, verifique as observações atuais do repositório, pois os formatos de modelo e o suporte do servidor podem mudar.
## Configuração de Hardware ESP32
Para sensoriamento real de CSI, use hardware ESP32 que possa expor informações do canal WiFi. O README destaca o ESP32-S3 e o ESP32-C6 como opções práticas.
Processo típico em alto nível:
1. Compile ou baixe o firmware do nó CSI ESP32.
2. Grave o firmware na placa.
3. Provisione as credenciais do WiFi e o IP do servidor de destino.
4. Inicie o servidor ou a ponte de sensoriamento do RuView.
5. Abra o painel e execute um pequeno experimento no ambiente.
Exemplo de forma de gravação do README do projeto:
```bash
python -m esptool --chip esp32s3 --port COM9 --baud 460800 \
write_flash 0x0 bootloader.bin 0x8000 partition-table.bin \
0xf000 ota_data_initial.bin 0x20000 esp32-csi-node.bin
```
Provisionar WiFi:
```bash
python firmware/esp32-csi-node/provision.py --port COM9 \
--ssid "SeuWiFi" --password "secret" --target-ip 192.168.1.20
```
## Primeiros Experimentos
Comece com experimentos simples antes de tentar pose ou sinais vitais:
| Experimento | O que registrar |
| ----------------------- | -------------------------------------------- |
| Sala vazia | Sinal de base quando não há ninguém ali. |
| Uma pessoa entra | Mudança de presença e confiança. |
| Caminhe pela sala | Sinal de movimento e timing. |
| Sente-se imóvel | Falsos positivos e estabilidade. |
| A porta abre sem pessoa | Verificação de ruído ambiental. |
| Duas pessoas entram | Se a contagem e o movimento ficam instáveis. |
Boas anotações tornam o resultado mais útil:
* Layout da sala.
* Posições dos sensores.
* Canal WiFi.
* Número de pessoas.
* Paredes ou móveis entre os nós.
* Testes positivos e negativos repetidos.
## Comandos úteis
Execute a demonstração simulada:
```bash
docker run -p 3000:3000 ruvnet/wifi-densepose:latest
```
Baixe os arquivos do modelo:
```bash
huggingface-cli download ruvnet/wifi-densepose-pretrained --local-dir models/wifi-densepose-pretrained
```
Compile o firmware do ESP32-C6 a partir da pasta de firmware do projeto:
```bash
cd firmware/esp32-csi-node
idf.py set-target esp32c6
idf.py build
idf.py -p COM6 flash
```
Execute uma varredura de ambiente RF ao vivo pelos scripts do repositório:
```bash
node scripts/rf-scan.js --port 5006
```
## Quando usar
O RuView se encaixa bem em:
* Pesquisa em wireless e IoT.
* Revisões de privacidade para sensoriamento sem câmera.
* Experimentos de presença em casa inteligente.
* Entender como o WiFi pode se tornar um sensor.
* Demonstrações de laboratório de CSI, movimento e impressões digitais de RF.
Ele não substitui:
* Um dispositivo médico certificado.
* Um alarme de segurança confiável por si só.
* Um sistema de identidade ou pose no nível de câmera.
* Validação adequada de segurança física.
## Lista de verificação de validação
Antes de confiar em qualquer saída:
1. Confirme que a demonstração ou o servidor funciona.
2. Confirme que o hardware está produzindo CSI, não apenas RSSI.
3. Registre uma linha de base de sala vazia.
4. Repita cada teste várias vezes.
5. Execute testes negativos que não devem disparar a detecção.
6. Compare sinais vitais ou eventos de segurança com uma referência independente.
7. Documente falhas, não apenas capturas de tela bem-sucedidas.
## Referências
* [Repositório oficial do RuView](https://github.com/ruvnet/RuView)
* [Guia do usuário do RuView](https://github.com/ruvnet/RuView/blob/main/docs/user-guide.md)
* [Demonstração online do observatório RuView](https://ruvnet.github.io/RuView/)
* [Modelo pré-treinado do RuView no Hugging Face](https://huggingface.co/ruvnet/wifi-densepose-pretrained)
* [Guia de captura de movimento do RuView](https://ruview.blog/ruview-motion-capture/)
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# Agent Instructions
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