📡 瑋恩 · RuView 研究專案

🔬 研究中
WiFi 感知 · 無攝影頭人體偵測 · 隱私優先
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📡 RuView 是什麼
$1
每個感測節點成本
0
攝影頭需求
54K fps
Rust 處理速度
5m
穿牆感測深度
核心技術
用 WiFi 訊號的 CSI（Channel State Information）感測人體。不需攝影頭、不需穿戴裝置、不需網路。純物理。
能偵測什麼
🧍 人體姿態估計（DensePose）
💓 心率偵測（40-120 BPM）
🫁 呼吸偵測（6-30 次/分鐘）
👥 多人同時追蹤
🧱 穿牆感測（最遠 5m）
🚨 跌倒偵測 / 災難救援
硬體需求
推薦：3-6 顆 ESP32-S3 + WiFi Router ≈ $54 全套
每顆感測節點 ~$1（ESP32）
邊緣運算，不需雲端
🔗 GitHub: ruvnet/RuView · Live Demo
🔬 First Principles · 為什麼研究 RuView
表面 想研究 RuView 這個專案
Why 1 WiFi 感知可以做到無攝影頭的人體偵測
Why 2 隱私問題越來越嚴重，攝影頭方案有法律和信任成本
Why 3 但人們仍然需要「感知空間中有沒有人、人在做什麼」
Why 4 這個需求存在於健康照護、安防、智慧家居、商業空間
⚛️ 原子 人類需要空間感知，但不想被看見。WiFi 訊號已經無處不在。
💡 原子洞察：不是「用 WiFi 取代攝影頭」，是「讓已存在的訊號產生價值」。成本幾乎為零，因為 WiFi 已經在那了。
🌱 從原子衍生的應用場景
🏥 長照 / 獨居老人監護
⚛️ 原子：需要知道人在不在、有沒有倒下，但裝攝影頭侵犯尊嚴
→ WiFi 感測跌倒 + 生命徵象，家屬遠端安心，長輩不被「監視」
🏠 智慧家居 × OpenClaw
⚛️ 原子：家電要知道「有沒有人」才能聰明運作
→ 人離開房間 → 燈自動關、冷氣調高。不用動作感測器，WiFi 就夠了
🔗 直接連結小孫的智慧家電專案
🏢 商業空間分析
⚛️ 原子：店家想知道人流動線，但裝攝影頭成本高且有隱私疑慮
→ WiFi 感知人流、停留時間、熱區。零額外硬體成本
🏥 德安堂（舅舅）
⚛️ 原子：整復/氣功過程中想偵測生命徵象但不方便穿戴裝置
→ WiFi 感測心率、呼吸，治療前後比對。非接觸式健康數據
🚨 災難救援
⚛️ 原子：地震後需要知道瓦礫下有沒有人，攝影頭穿不過去
→ WiFi 穿牆感測倖存者位置和生命跡象
🔄 gstack 審視點
📋 每六步回頭看
  1. CEO 視角：RuView 解決的問題夠大嗎？市場在哪？
  2. Eng 視角：ESP32 硬體在台灣/中國取得容易嗎？量產可行性？
  3. Design 視角：最終使用者是誰？他們在意的是什麼（隱私？成本？準確度？）
  4. First Principles：回到原子 — 是不是在解決「空間感知 without 被看見」？
  5. Step-by-Step：下六步是不是從最小 MVP 開始？（一顆 ESP32 + 一間房間）
  6. 極簡檢查：有沒有不必要的複雜度可以砍掉？
⏰ 上次審視：尚未開始 · 下次審視：完成 Step 1 後
📶 Step-by-Step 研究計畫
Step 1 · 跑 Demo💰 $0 · Docker
docker pull + 本機跑 RuView demo，理解 UI 和資料流。不需硬體，先用模擬訊號。
✅ 先看懂再說
Step 2 · 買 ESP32-S3💰 ~$10-20
買 1-2 顆 ESP32-S3 開發板。淘寶/蝦皮都有。先做最基本的：一間房間的存在感測。
✅ 實體驗證 · 最小硬體投入
Step 3 · 串 OpenClaw💰 $0
讓 RuView 的感測數據可以被 OpenClaw agent 讀取。「有人進客廳了」→ agent 做出反應。
✅ 感知 → 行動 的橋樑
Step 4 · 健康追蹤 PoC💰 ~$54
3-6 顆 ESP32 組 mesh，測試心率/呼吸偵測準確度。跟小孫一起做。
🎯 連結健康追蹤專案
Step 5 · 場景驗證
選一個場景（長照 or 德安堂 or 智慧家居）實地測試。收集真實數據。
🎯 從研究到應用
Step 6 · gstack 審視 🔄
停下來。回頭看六個問題。方向對嗎？要調整嗎？然後再決定下六步。
🔄 螺旋式推進
📅 Created: 2026-03-25 · 📤 · 🌐 Asia/Taipei
🔖 v1.0 · ← Dashboard · Powered by 🦞 OpenClaw