RuView превращает сигналы Wi-Fi в систему наблюдения через стены за $54

Проект с открытым кодом RuView отслеживает людей через стены с помощью обычных сигналов Wi-Fi. В конце февраля 2026 года репозиторий попал в топ популярных на GitHub и набрав больше 31 тысячи звёзд. Для работы достаточно сети из 4-6 микроконтроллеров ESP32-S3 общей стоимостью от $54. Камеры, интернет и облачные сервисы не нужны.

RuView анализирует Channel State Information (CSI). Это подробные данные о том, как радиоволны рассеиваются при столкновении с телом человека. Привычный показатель уровня сигнала RSSI для этого слишком груб. CSI учитывает амплитуду и фазу по 56 поднесущим на каждом канале Wi-Fi, а при работе на трёх каналах одновременно число виртуальных поднесущих достигает 168.

Нейросеть переводит изменения радиополя в 17 ключевых точек тела. Разметка следует формату COCO (Common Objects in Context), который широко используется в компьютерном зрении для описания скелета человека. Голова, локти, бёдра, колени. По данным разработчиков, кодовая база на Rust обрабатывает 54 000 кадров в секунду.

Научную основу заложили исследователи Университета Карнеги-Меллона. Jiaqi Geng, Dong Huang и Fernando De la Torre в декабре 2022 года опубликовали статью «DensePose From WiFi». Их нейросеть достигла средней точности 87.2% (AP@50, метрика совпадения предсказанных и реальных точек тела), что сопоставимо с системами на основе видеокамер. По данным Semantic Scholar, статью процитировали 25 раз.

RuView переводит эту академическую работу в готовый инструмент. Docker-контейнер запускается за 30 секунд, прошивка для ESP32-S3 доступна в репозитории.

Wi-Fi-зондирование исследуют минимум с 2018 года, когда MIT продемонстрировал RF-Pose. Но RF-Pose требовал дорогого радиооборудования и оставался лабораторным проектом. RuView работает на микроконтроллерах за $9, доступных на AliExpress.

По данным GitHub, проект протестирован сообществом на Windows 10 (build 26200) с адаптером Intel Wi-Fi 6 AX201. Все семь шагов пошаговой инструкции прошли на Python 3.14. Теперь собрать систему слежки через стены может любой человек с базовыми техническими навыками и бюджетом в $54.

Авторы RuView описывают проект как инструмент для мониторинга здоровья и поиска людей в задымлённых зданиях. Те же возможности открывают путь к скрытому физическому наблюдению. Сигналы Wi-Fi проходят через гипсокартон, дерево и бетон до 30 см толщиной. Злоумышленник может разместить ESP32-модули рядом со зданием и фиксировать перемещения внутри.