عن المشروع

RuView هو منصة استشعار WiFi مفتوحة المصدر تقرأ معلومات حالة القناة (CSI) من مستشعرات ESP32 منخفضة التكلفة وتحول انعكاسات الموجات الراديوية إلى بيانات مكانية وفسيولوجية — دون الحاجة إلى كاميرات أو أجهزة قابلة للارتداء أو خدمات سحابية. تملأ أجهزة الراوتر العادية الفضاء بموجات راديوية، والتحرك أو التنفس أو الجلوس يزعج هذه الموجات، وRuView يقيس هذه الاضطرابات. ما يبلغ عنه، وفقاً لملف README: الوجود والاحتلال (بما في ذلك الكشف عبر الجدران والعد وتتبع الدخول/الخروج)، معدل التنفس غير التلامسي (مرشح 0.1–0.5 هرتز على الطور الملفوف، 6–30 نفس/دقيقة) ومعدل ضربات القلب (مرشح 0.8–2.0 هرتز، 40–120 نبضة/دقيقة)، تصنيف الحركة والنشاط، وكشف السقوط مع عتبة تسارع الطور وإزالة الارتجاع (أقل من 200 مللي ثانية). ويدّعي أيضاً عدّ متعدد الأشخاص عبر تطبيع P95 التكيفي، والاستشعار عبر الجدران حتى نحو 5 أمتار اعتماداً على الإشارة، وبصمة RF البيئية، وتصنيف النوم مع فحص انقطاع التنفس، وتقدير الوضع بـ 17 نقطة من CSI. تتراوح خيارات الأجهزة بين المجاني وحوالي 140 دولاراً. عقدة ESP32-S3 واحدة تكلف نحو 9 دولارات؛ شبكة متعددة العقد حوالي 54 دولاراً؛ التكوين الموصى به يضيف Cognitum Seed للتخزين المتجهي الدائم وبحث kNN والمصادقة المشفرة ووكيل MCP. وتستهدف عقدة ESP32-C6 ($6–10) أبحاث استشعار Wi-Fi 6 و802.15.4، مع مطابقة ESP-NOW المقاسة 99.56% والتقاط HE-LTF على IDF 5.5.2، لكن README يذكر أن TWT وتشغيل ~5 µA لا يزالان يحتاجان إلى التحقق بالعتاد. كما تُذكر بطاقات Intel 5300 وAtheros AR9580 البحثية وبرامج Qualcomm التجريبية وبرنامج المحوّل من البائع. البرمجيات موزعة كحزم Rust 1.85+ وصور Docker متعددة المعماريات وحزم PyPI (ruview وwifi-densepose، نفس عجلة PyO3 abi3-py310 بحجم ~250 كيلو بايت لنظام Linux وmacOS وWindows). يتم توصيل التكامل مع Home Assistant عبر ناشر MQTT مع 21 كياناً لكل عقدة (الإشارات الخام والولايات المستنتجة مثل someone-sleeping وpossible-distress وfall-risk-elevated وbathroom-occupied) وثلاثة قوالب Blueprints مبتدئة؛ ويستخدم Apple Home جسر HAP-1.1 قابل للاكتشاف، بينما تعمل Google Home وAlexa عبر نفس جسر HA أو نهاية Matter. ويوفر HOMECORE الحالة المحلية والتاريخ والأتمتة وملفات Wasm الموقعة وروابط الصوت والدعم من HomeKit. يتم تحميل كتالوج حافة مكون من 105 وحدة من سجل. وتoffer متاهة npm منفصلة @ruvnet/ruview أدوات doctor وguidance ووكلاء برمجة للقراءة فقط وcheck-claim والتحقق الحتمي وخادم MCP. ملف README صريح بشكل غير عادي حول حدود النماذج، وهذا مهم للتقييم. يبلغ المشفر المدرب مسبقاً على Hugging Face عن دقة 82.3% للثلاثيات الزمنية المحفوظة، متفوقاً على 66.4% الخام — وقد أُزيل ادعاء "100% وجود" السابق الذي قيس على تسجيل أحادي الفئة. بنائه 4-bit يتسع لـ 8 كيلوبايت. ونموذج MM-Fi المنفصل للوضع يبلغ 82.69% لـ torso-PCK@20 بأداء أحادي (83.59% مع تجمع ثلاث نماذج ومضاعفة وقت الاختبار)، مقارنة بـ MultiFormer (72.25%) وCSI2Pose (68.41%). بالمقابل، يوصف نموذج pose_v1 المثبت على الجهاز كأول محاولة عند PCK@20 = 3.0%، أقل بكثير من هدفه الخاص 35% ADR، مع مسار وقت تشغيل لا يزال stub ثقة=0. رأس ملف model.safetensors المحفوظ مع NUL-mملأ ومرفوض من محمّل safetensors المرجعي (المشكلة #1522); وملفات model-q*.bin المُكمَّمة تفتقر أيضاً لقارئ متوافق. ويُذكر أن دقة نموذج RF العالمي متركبة حتى التحقق بالبيانات الحقيقية. تشمل أدوات التحقق المزعومة إعادة تشغيل خط أنابيب حتمي (python archive/v1/data/proof/verify.py) يحوّل المخرجات إلى SHA-256، وسلسلة شهود Ed25519، و1463 اختباراً ناجحاً. باختصار، RuView إطار عمل استشعار على الحافة واسع النطاق مع تكامل شامل للمنزل الذكي وتوثيق موسع، لكن المستخدمين المحتملين ينبغي أن يتعاملوا مع مزاعم الوضع على الجهاز مباشرة كغير مثبتة ويعتمدوا على تحفظات المشروع ومعاير ADR والسكريبتات القابلة للتكرار عند تقييم الدقة.