### [wifi-densepose：GitHub”穿墙透视”项目火了，用家用路由器WiFi信号，就能隔墙追踪你的一举一动](https://www.appmiao.com/article/2900)

**Published:** 2026-03-01T05:17:38

**Author:** 阿喵

**Excerpt:** 利用WiFi透视墙壁。无需摄像头，无需可穿戴设备，只需无线电波。 WiFi DensePose 可以将普通 WiFi 信号转化为实时人体姿态估计、生命体征监测和存在检测——所有这些都无需任何视频像素。该系统通过分析人体运动引起的信道状态信息

**利用WiFi透视墙壁。**无需摄像头，无需可穿戴设备，只需无线电波。

WiFi DensePose 可以将普通 WiFi 信号转化为实时人体姿态估计、生命体征监测和存在检测——所有这些都无需任何视频像素。该系统通过分析人体运动引起的信道状态信息 (CSI) 扰动，利用基于物理的信号处理和机器学习技术重建人体位置、呼吸频率和心跳。

原理：分析WiFi信号在人体上的反射，AI还原24个身体部位姿态。准确率接近摄像头。

## 项目演示

## **主要特点**

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| **特征** | **描述** |
| **隐私优先** | 无摄像头——使用WiFi信号进行姿态检测 |
| **即时的** | 低于 100 微秒/帧（Rust），11,665 fps 生命体征基准测试 |
| **生命体征** | 非接触式呼吸（6-30 次/分钟）和心率（40-120 次/分钟） |
| **多人** | 同时追踪多达 10 个人 |
| **Docker 就绪** | `docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest`（132 MB） |
| **RVF便携式型号** | 具有渐进加载功能的单文件`.rvf`容器 |
| **542+项测试** | 全面的 Rust 测试套件，不使用任何模拟对象 |

### **部署Docker（推荐）**

```html
# Rust sensing server (132 MB)
docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest
docker run -p 3000:3000 -p 3001:3001 -p 5005:5005/udp ruvnet/wifi-densepose:latest

# Python pipeline (569 MB)
docker pull ruvnet/wifi-densepose:python
docker run -p 8765:8765 -p 8080:8080 ruvnet/wifi-densepose:python

# Both via docker-compose
cd docker && docker compose up

# Export RVF model
docker run --rm -v $(pwd):/out ruvnet/wifi-densepose:latest --export-rvf /out/model.rvf
```

## 项目地址

[https://github.com/ruvnet/wifi-densepose](https://github.com/ruvnet/wifi-densepose)

**Categories:** 开源项目

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