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# RuView WiFi 感知

RuView WiFi 感知笔记，用于学习如何利用信道状态信息在无摄像头的情况下探测存在、移动、生命体征和房间活动。

[RuView](https://github.com/ruvnet/RuView) 是一个实验性的 WiFi 感知平台。它不使用摄像头，而是研究当有人在房间里移动、坐下、呼吸或走动时，WiFi 信号如何变化。

<figure><img src="https://raw.githubusercontent.com/ruvnet/RuView/main/assets/v2-screen.png" alt="RuView WiFi DensePose observatory showing a room sensing demo with vital signs and presence panels"><figcaption><p>来自官方仓库的 RuView Observatory 演示。</p></figcaption></figure>

{% hint style="info" %}
仅在授权实验室或人们知晓自己正被监测的空间中使用 RuView。除非你已独立验证，否则请将存在、姿态、跌倒和生命体征输出视为研究信号。
{% endhint %}

## 视觉演示与视频

在尝试硬件之前，先用这些可视化内容了解项目。从演示开始，然后将界面显示的内容与你自己的受控实验进行比较。

<figure><img src="https://raw.githubusercontent.com/ruvnet/RuView/main/assets/ruview-seed.png" alt="RuView overview graphic from the official repository"><figcaption><p>RuView 官方视觉概览。</p></figcaption></figure>

### 在线 Observatory

官方浏览器演示会循环展示多种场景，例如空房间、生命体征、多人员跟踪、跌倒检测、睡眠监测、入侵检测以及搜索与救援。

{% embed url="<https://ruvnet.github.io/RuView/>" %}

### 姿态融合演示

此演示有助于理解视觉姿态数据与 WiFi CSI 解析之间的区别。请将其作为概念展示，而不是证明每个房间都能以相同方式工作。

{% embed url="<https://ruvnet.github.io/RuView/pose-fusion.html>" %}

### 点云演示

点云演示有助于解释如何将感知输入转化为一个空间视图。

{% embed url="<https://ruvnet.github.io/RuView/pointcloud/>" %}

### 背景视频

这个视频并非 RuView 专属，但它对基于 WiFi 的 DensePose 背后的学术思想提供了一个简单的高层解释。

{% embed url="<https://www.youtube.com/watch?v=OhrQ0T6Yl9k>" %}

| 视觉                     | 需要关注什么                   |
| ---------------------- | ------------------------ |
| Observatory 演示         | 存在、移动、置信度、模拟生命体征、场景切换。   |
| 姿态融合                   | 类似姿态的输出如何可视化，以及为什么验证很重要。 |
| 点云                     | 感知如何变成空间表示。              |
| 来自 WiFi 的 DensePose 视频 | 基于 WiFi 的人体估计背后的研究背景。    |

## 它能做什么

RuView  ცდილ试图将 WiFi 信号变化转化为有用的房间级信息：

| 用例     | 通俗含义                            |
| ------ | ------------------------------- |
| 存在检测   | 房间里有人吗？                         |
| 运动检测   | 有人在走动、坐着还是移动吗？                  |
| 生命体征   | 从微小的信号变化中估计呼吸或心率趋势。             |
| 活动识别   | 识别重复模式，例如手势、睡眠、房间活动或可能的跌倒。      |
| 智能家居事件 | 将存在或活动状态暴露给 Home Assistant 等系统。 |
| 研究演示   | 可视化基于 WiFi 的姿态、点云和感知场景。         |

## 工作原理

WiFi 已经会在房间里反射。人体会轻微改变这些无线电路径。RuView 将这些变化视为 **信道状态信息** （CSI），清理信号，并将其发送给模型或简单规则来估计可能正在发生的事情。

简单流程：

```
WiFi 信号
  -> ESP32 或支持 CSI 的硬件
  -> CSI 流
  -> RuView 处理
  -> 存在、移动、生命体征或演示可视化
```

一个容易理解的方式是：摄像头看到的是像素；RuView 看到的是无线电反射中的微小变化。这使它在研究中很有用，但也会对房间布局、家具、墙壁、人数、天线位置和校准非常敏感。

## 你需要什么

| 目标          | 推荐配置                                                 |
| ----------- | ---------------------------------------------------- |
| 快速试用界面      | 带模拟数据的 Docker 演示。                                    |
| 学习 Python 包 | `pip install ruview` 或 `pip install wifi-densepose`. |
| 测试真实 CSI 采集 | 带有 RuView 固件的 ESP32-S3 或 ESP32-C6 开发板。               |
| 更好的房间覆盖     | 多个 ESP32 节点或一个小型网状网络。                                |
| 模型实验        | Hugging Face 模型包和本地数据集。                              |

## 快速 Docker 演示

这是最容易进行的首次测试，因为它不需要硬件。

```bash
docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest
docker run -p 3000:3000 ruvnet/wifi-densepose:latest
```

打开：

```
http://localhost:3000
```

在购买或刷写硬件之前，先用这个模式了解仪表盘、场景和预期输出。

## Python 包

安装 Python 包：

```bash
pip install ruview
```

替代包名：

```bash
pip install wifi-densepose
```

为 WebSocket 和 MQTT 工作流安装可选客户端支持：

```bash
pip install "ruview[client]"
```

基础导入检查：

```python
from ruview import BreathingExtractor, HeartRateExtractor
```

## 预训练模型

RuView 在 Hugging Face 上发布了预训练的 WiFi 感知权重。将它们下载到本地：

```bash
pip install huggingface_hub
huggingface-cli download ruvnet/wifi-densepose-pretrained --local-dir models/wifi-densepose-pretrained
```

这些文件可用于学习、检查和实验。对于实时部署，请查看当前仓库说明，因为模型格式和服务器支持可能会变化。

## ESP32 硬件设置

对于真实的 CSI 感知，请使用能够暴露 WiFi 信道信息的 ESP32 硬件。README 强调 ESP32-S3 和 ESP32-C6 是实用选项。

典型的高层流程：

1. 构建或下载 ESP32 CSI 节点固件。
2. 将固件刷入开发板。
3. 配置 WiFi 凭据和目标服务器 IP。
4. 启动 RuView 感知服务器或桥接程序。
5. 打开仪表盘并进行一个小房间实验。

项目 README 中的刷写示例：

```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
```

配置 WiFi：

```bash
python firmware/esp32-csi-node/provision.py --port COM9 \
  --ssid "YourWiFi" --password "secret" --target-ip 192.168.1.20
```

## 首次实验

在尝试姿态或生命体征之前，先从简单实验开始：

| 实验      | 记录什么          |
| ------- | ------------- |
| 空房间     | 无人时的基线信号。     |
| 一人进入    | 存在变化和置信度。     |
| 穿过房间走动  | 运动信号和时序。      |
| 静坐不动    | 误报和稳定性。       |
| 门打开但没有人 | 环境噪声检查。       |
| 两人进入    | 人数和运动是否变得不稳定。 |

良好的记录会让结果更有用：

* 房间布局。
* 传感器位置。
* WiFi 信道。
* 人数。
* 节点之间的墙壁或家具。
* 重复的正例和负例测试。

## 实用命令

运行模拟演示：

```bash
docker run -p 3000:3000 ruvnet/wifi-densepose:latest
```

下载模型文件：

```bash
huggingface-cli download ruvnet/wifi-densepose-pretrained --local-dir models/wifi-densepose-pretrained
```

从项目固件文件夹构建 ESP32-C6 固件：

```bash
cd firmware/esp32-csi-node
idf.py set-target esp32c6
idf.py build
idf.py -p COM6 flash
```

从仓库脚本运行实时 RF 房间扫描：

```bash
node scripts/rf-scan.js --port 5006
```

## 适用于何时

RuView 很适合用于：

* 无线与 IoT 研究。
* 无摄像头感知的隐私评估。
* 智能家居存在感实验。
* 理解 WiFi 如何变成传感器。
* CSI、运动和 RF 指纹的实验室演示。

它不能替代：

* 经过认证的医疗设备。
* 单独作为可靠的安全警报。
* 类似摄像头级别的身份识别或姿态系统。
* 适当的物理安全验证。

## 验证检查清单

在信任任何输出之前：

1. 确认演示或服务器正在运行。
2. 确认硬件输出的是 CSI，而不仅仅是 RSSI。
3. 记录空房间基线。
4. 每个测试重复多次。
5. 运行不应触发检测的负向测试。
6. 将生命体征或安全事件与独立参考进行比较。
7. 记录失败，而不仅仅是成功截图。

## 参考资料

* [RuView 官方仓库](https://github.com/ruvnet/RuView)
* [RuView 用户指南](https://github.com/ruvnet/RuView/blob/main/docs/user-guide.md)
* [RuView 在线 Observatory 演示](https://ruvnet.github.io/RuView/)
* [RuView 在 Hugging Face 上的预训练模型](https://huggingface.co/ruvnet/wifi-densepose-pretrained)
* [RuView 运动捕捉指南](https://ruview.blog/ruview-motion-capture/)


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