Физика вместо пикселей: как это работает
RuView — это open-source платформа, которая использует информацию о состоянии канала (CSI) от стандартных Wi-Fi сигналов для создания «пространственного интеллекта». Система захватывает возмущения радиоволн, когда люди двигаются, дышат или находятся в состоянии покоя. В отличие от камер, RuView работает в полной темноте, сквозь стены и не требует от пользователей ношения носимых устройств или установки приложений на смартфон.
Архитектура построена на edge-вычислениях: данные обрабатываются локально на микроконтроллерах ESP32 (стоимость узла от $9) и процессоре Cognitum Seed. Облако не используется, что гарантирует приватность. Каждое измерение криптографически удостоверяется через цепочку свидетелей Ed25519.
Ключевые метрики и производительность
Система использует предварительно обученные модели, размещенные на Hugging Face (например, ruvnet/wifi-densepose-pretrained). Модель занимает всего 8 КБ (в 4-битном квантовании) и работает за микросекунды. Ниже приведены результаты бенчмарков и технические характеристики основных функций:
| Функция | Метрика / Точность | Задержка / Скорость | Примечание |
|---|---|---|---|
| Распознавание позы (MM-Fi) | 82.69% torso-PCK@20 (ансамбль 83.59%) | 8.4 ms cold-start (Pi 5) | Обходит MultiFormer (72.25%) и CSI2Pose (68.41%) |
| Детекция присутствия | 82.3% temporal-triplet acc (v2 encoder) | < 1 ms | Калибровка окружения ~30 сек |
| Частота дыхания | 6–30 BPM | Real-time | Фильтрация 0.1–0.5 Hz |
| Частота сердечных сокращений | 40–120 BPM | Real-time | Фильтрация 0.8–2.0 Hz |
| Обнаружение падений | — | < 200 ms | Порог ускорения фазы + debounce |
| Генерация эмбеддингов | 128-dim contrastive | 164,183 emb/s | На M4 Pro |
Интеграция с умным домом
RuView не требует создания сложных кастомных навыков для голосовых помощников. Платформа нативно поддерживает четыре основные экосистемы:
- Home Assistant: Подключение через MQTT-пабликер (флаг
--mqtt). Узел выдает 21 сущность: 11 сырых сигналов и 10 семантических состояний (например,someone-sleeping,fall-risk-elevated,elderly-inactivity-anomaly). - Apple Home: Работает как мост HAP 1.1, совместимый с HomePod.
- Google Home / Amazon Alexa / SmartThings: Подключение через протокол Matter. Siri, Google Assistant и Alexa могут голосом сообщать о присутствии и жизненных показателях в конкретной комнате.
Аппаратная часть и развертывание
Базовый узел sensing стоит около $9 (ESP32-S3) или $6–10 (ESP32-C6 с поддержкой Wi-Fi 6 и 802.15.4). Полная система с модулем памяти и криптографии (Cognitum Seed) обходится в $140 BOM. Система обучается локально с помощью спайковых нейронных сетей, адаптируясь к среде менее чем за 30 секунд. Поддерживается многоканальное сканирование по 6 Wi-Fi каналам, используя даже сигналы соседских роутеров как дополнительные источники освещения радара.
Для разработчиков доступен каталог из 105 edge-модулей (Cogs), покрывающих задачи от безопасности до ритейла. Развертывание возможно через Docker (для симуляции) или прямой прошивкой ESP32.
Источник: Github ↗