本文由 AI 自动摘录整理，原始链接：普通路由器变"透视眼"？WiFi穿墙识别人体姿态

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背景

GitHub 开源项目 WiFi-DensePose 获得 3 万+ 星标，它仅通过普通 WiFi 路由器信号就能穿墙实时推断室内人体的运动轨迹和姿态。无需摄像头、激光雷达或特殊硬件，总成本约 54 美元，且不涉及隐私问题。

核心观点

• WiFi 信号实现穿墙感知：利用信道状态信息（CSI），通过 3 发 3 收天线采集信号，实现 5 米深度内的穿墙人体姿态检测
• 成本极低：仅需普通 3 天线路由器 + ESP32 传感器网络（每节点约 1 美元），总成本约 54 美元，远低于激光雷达（约 700 美元）
• 深度学习两阶段框架：第一阶段将 1D CSI 信号映射为 2D 特征图，第二阶段用改进的 DensePose-RCNN 评估人体姿态和三维表面信息
• 迁移学习加速训练：用基于图像的 DensePose 作为教师网络指导 WiFi 信号训练，将迭代次数减少到 14.5 万次

补充要点

• 处理速度：54,000 帧/秒，支持多人同时检测
• 模型轻量：仅需 55 KB 内存，可在低成本边缘设备本地运行
• 生理监测：无需可穿戴设备即可检测呼吸频率（6-30 次/分钟）和心率（40-120 次/分钟）
• CSI 预处理：相位去噪与校准，消除时钟不同步和环境干扰导致的漂移
• 隐私友好：不拍摄人脸，不受光线条件限制，适合黑暗环境
• 应用场景：老人/儿童跌倒监测、智能家居姿态响应、室内安防异常检测
• 学术来源：卡内基梅隆大学团队论文 “DensePose from WiFi”