Dự án mã nguồn mở π RuView Công nghệ AI dùng WiFi để “nhìn xuyên tường”, theo dõi chuyển động và nhịp tim không cần camera

Một dự án mã nguồn mở có tên π RuView– WiFi DensePose đang thu hút sự chú ý khi cho phép phát hiện chuyển động, tư thế cơ thể, nhịp thở và nhịp tim chỉ bằng tín hiệu WiFi. Đáng chú ý, hệ thống không cần camera, không cần thiết bị đeo và cũng không cần internet.

Thay vì hình ảnh, RuView sử dụng sóng vô tuyến trong môi trường (WiFi, radio, rung động, âm thanh) để xây dựng mô hình nhận thức không gian bằng AI.

π RuView hoạt động như thế nào?​

Router WiFi liên tục phát sóng radio trong phòng. Khi con người di chuyển hoặc thậm chí chỉ hít thở, các sóng này sẽ bị tán xạ và thay đổi pha/tín hiệu.

RuView phân tích những thay đổi này thông qua Channel State Information (CSI) để tái tạo lại hoạt động trong phòng.

Quy trình cơ bản:

Router WiFi phát sóng
↓
Sóng phản xạ từ cơ thể người
↓
Các node ESP32 thu dữ liệu CSI
↓
Xử lý tín hiệu (lọc nhiễu, phân tích phổ)
↓
AI phân tích và tái tạo:
- Tư thế cơ thể
- Nhịp thở
- Nhịp tim
- Sự hiện diện và chuyển động

Hệ thống có thể phát hiện người xuyên tường ở khoảng cách ~5 mét.

Phần cứng cực rẻ: chỉ cần ESP32​

π RuView được thiết kế chạy trên thiết bị edge giá rẻ.
Một mạng cảm biến cơ bản gồm:

• 3–6 node ESP32-S3
• Router WiFi thông thường

Chi phí khoảng 50 USD cho toàn hệ thống.

Mỗi node cảm biến:

• Thu dữ liệu CSI
• Xử lý AI cục bộ
• Không cần cloud
• Không cần internet

Khả năng của hệ thống​

Phát hiện con người và dấu hiệu sinh học​

π RuView có thể phân tích:

• Tư thế cơ thể (pose estimation)
• Nhịp thở: 6–30 lần/phút
• Nhịp tim: 40–120 bpm
• Chuyển động và sự hiện diện

Hệ thống có thể theo dõi nhiều người cùng lúc trong cùng một không gian.

“Nhìn xuyên tường”​

Do sử dụng sóng radio, hệ thống vẫn hoạt động khi:

• Có tường hoặc đồ nội thất
• Trong bóng tối hoàn toàn
• Không có line-of-sight

Đây là ưu điểm lớn so với camera.

Bảo mật và quyền riêng tư​

π RuView được thiết kế theo hướng Privacy-First:

• Không dùng camera
• Không lưu video
• Không lưu hình ảnh
• Xử lý hoàn toàn tại thiết bị

Điều này giúp tránh các quy định về dữ liệu hình ảnh như GDPR hoặc HIPAA.

Hiệu năng​

π RuView viết bằng Rust giúp hệ thống đạt hiệu năng rất cao:

• 54.000 frame/giây xử lý tín hiệu
• Độ trễ < 100 micro-giây
• Hoạt động real-time

Toàn bộ hệ thống có thể chạy trên ESP32 giá ~9 USD.




π RuView có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực:

Y tế & chăm sóc sức khỏe​

• Theo dõi nhịp thở khi ngủ
• Phát hiện ngưng thở khi ngủ
• Theo dõi bệnh nhân không cần thiết bị đeo

Nhà thông minh​

• Phát hiện người trong phòng
• Điều khiển HVAC
• Tự động bật/tắt thiết bị

An ninh​

• Phát hiện xâm nhập
• Theo dõi chuyển động trong nhà

Cứu hộ thảm họa​

• Phát hiện người sống sót dưới đống đổ nát
• Xác định vị trí nạn nhân

Công nghiệp & robot​

• Nhận thức không gian cho robot
• Giám sát khu vực sản xuất

Triển khai cực nhanh​

Dự án có thể chạy chỉ với một lệnh Docker:

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

Sau đó mở:


để xem dữ liệu cảm biến trực tiếp.

RuView cho thấy WiFi không chỉ dùng để truyền dữ liệu mà còn có thể trở thành hệ thống cảm biến không gian.

Ưu điểm nổi bật:

• Không cần camera
• Không cần thiết bị đeo
• Hoạt động xuyên tường
• Phần cứng cực rẻ
• Xử lý AI hoàn toàn tại edge

Nếu được thương mại hóa rộng rãi, công nghệ này có thể thay đổi cách các hệ thống an ninh, nhà thông minh và y tế giám sát con người trong không gian.

Mời anh em tham gia test tại đây xem có thật như lời tác giả chia sẻ không ?