【wifi-densepose】用普通WiFi路由器实现无摄像头、高精度人体姿态估计的隐私优先系统

【wifi-densepose网址】：https://github.com/ruvnet/wifi-densepose

项目简介
WiFi DensePose 是一个基于WiFi信道状态信息（CSI）的人体姿态估计系统，无需摄像头即可实时、高精度地检测和追踪人体关键点，从根本上兼顾隐私保护与感知能力。

核心功能
– 隐私优先：完全不依赖摄像头，仅利用现有WiFi信号进行感知
– 实时处理：端到端延迟低于50ms，支持30 FPS姿态估计
– 多人追踪：可同时稳定追踪最多10名个体
– 企业级API：提供带身份认证、速率限制和监控能力的生产就绪REST/WebSocket接口
– 硬件无关：兼容主流商用WiFi路由器与接入点
– 智能分析：内置跌倒检测、活动识别与空间占用监测能力
– WebSocket流式输出：支持低延迟实时姿态数据推送
– 全面测试覆盖：核心模块达100%单元测试覆盖率
– 灾难响应扩展（WiFi-Mat）：专用于搜救场景，支持生命体征检测（呼吸/心跳）、5米深度三维定位及START分级 triage

快速上手

pip install wifi-densepose

或使用Docker快速启动：

docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest
docker run -p 8000:8000 ruvnet/wifi-densepose:latest

（Rust版本需进入rust-port/wifi-densepose-rs目录执行cargo build --release）

适用场景
适合对隐私敏感、不便部署视觉设备或需全天候非接触式感知的领域，包括：
– 医疗康养机构（跌倒预警、康复动作评估）
– 智能家居（无感交互、老人独居监护）
– 健身场馆（动作规范性分析）
– 安防与公共空间（异常行为识别、人数统计）
– 应急救援现场（地震、塌方等复杂环境下的生命探测与分级救援）
目标用户为系统集成商、IoT解决方案开发者、医疗健康科技团队及应急响应技术单位。

总结
WiFi DensePose以创新的WiFi感知范式重新定义了无感人体姿态理解——它不依赖图像，却提供结构化、低延迟、可扩展的姿态数据；既有面向生产的Python生态支持，又通过Rust重写实现了超千倍性能跃升与资源精简。其模块化设计（尤其是WiFi-Mat扩展）展现出明确的垂直场景落地能力。作为一项仍在演进中的前沿系统，建议访问其主页获取更详细信息。