RuView: Biến sóng WiFi thành hệ thống giám sát xuyên tường và cảm biến sinh trắc không tiếp xúc

RuView là một nền tảng cảm biến WiFi đột phá, biến các router WiFi thông thường thành một hệ thống thông minh về không gian có khả năng "nhìn xuyên tường". Thay vì dựa vào camera hay các thiết bị đeo người, RuView tận dụng các sóng vô tuyến hiện có để phát hiện sự hiện diện của con người, đo nhịp tim, nhịp thở và theo dõi chuyển động ngay cả trong bóng tối hoặc qua các vật cản.

RuView Logo

Cơ chế hoạt động: Vật lý làm chìa khóa

Mọi router WiFi đều phát đi các sóng vô tuyến lấp đầy không gian xung quanh. Khi con người di chuyển, thở hoặc thậm chí ngồi yên, cơ thể chúng ta sẽ làm nhiễu các sóng này theo những cách có thể đo lường được. RuView sử dụng thông tin trạng thái kênh (Channel State Information - CSI) từ các cảm biến ESP32 giá rẻ để bắt lấy những nhiễu loạn này.

Hệ thống chuyển đổi các tín hiệu vô tuyến đó thành dữ liệu hành động: ai đang ở đó, họ đang làm gì và liệu họ có an toàn không. Tất cả đều dựa trên nguyên lý vật lý thuần túy mà không cần bất kỳ thiết bị quang học nào.

Các khả năng cảm biến chính

RuView không chỉ đơn thuần là một bộ phát hiện chuyển động, mà là một hệ thống giám sát đa chiều với các tính năng nổi bật:

• Phát hiện sự hiện diện và mật độ: Nhận biết người xuyên qua tường, đếm số lượng và theo dõi việc ra vào.
• Dấu hiệu sinh tồn (Vital Signs): Đo nhịp tim và nhịp thở mà không cần tiếp xúc, hoạt động hiệu quả khi đang ngủ hoặc ngồi.
• Nhận dạng hoạt động: Phân biệt đi bộ, ngồi, cử chỉ tay và phát hiện ngã dựa trên các mẫu tín hiệu thời gian.
• Bản đồ hóa môi trường: Sử dụng dấu vân tay RF để nhận diện phòng, phát hiện đồ nội thất bị di dời hoặc các vật thể mới.
• Giám sát giấc ngủ: Theo dõi qua đêm với khả năng phân loại giai đoạn ngủ và sàng lọc ngưng thở khi ngủ.

Kiến trúc Edge AI và phần cứng

Điểm mạnh lớn nhất của RuView là khả năng hoạt động hoàn toàn ở cạnh mạng (Edge computing). Hệ thống được xây dựng dựa trên nền tảng RuVector và Cognitum Seed, chạy trực tiếp trên phần cứng ESP32 (mesh với giá chỉ khoảng 9 USD mỗi node).

Rust Badge

Hệ thống không cần đám mây (cloud), không cần camera và không cần kết nối Internet. Nó sử dụng mạng nơ-ron tích cực (spiking neural networks) để tự học hỏi môi trường cục bộ trong vòng dưới 30 giây. Mọi phép đo đều được xác thực mật mã qua chuỗi nhân chứng Ed25519 để đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu.

60 Module Edge Intelligence

RuView cung cấp bộ sưu tập 60 module nhỏ chạy trực tiếp trên cảm biến ESP32 dưới dạng tệp WASM (WebAssembly). Các module này được chia thành 13 danh mục khác nhau, bao gồm:

• Y tế & Sức khỏe: Phát hiện ngưng thở khi ngủ, rối loạn nhịp tim, phân tích dáng đi và co giật.
• An ninh & An toàn: Phát hiện xâm nhập, phá vỡ chu vi, lảng vảng và chuyển động hoảng loạn.
• Tòa nhà thông minh: Kiểm soát HVAC dựa trên sự hiện diện, đếm người trong thang máy, theo dõi phòng họp.
• Bán lẻ & Khách sạn: Ước tính độ dài hàng đợi, bản đồ nhiệt lưu lại của khách, luồng khách hàng.
• Công nghiệp: Cảnh báo xe nâng gần người, giám sát không gian hạn chế, rung kết cấu.
• Nghiên cứu & Đặc biệt: Phân loại giai đoạn mơ, phát hiện cảm xúc, ngôn ngữ ký hiệu và phát hiện mưa.

Ứng dụng thực tế và tiềm năng

RuView mở ra vô số ứng dụng thực tế, đặc biệt trong các môi trường mà camera không thể hoạt động hoặc vi phạm quyền riêng tư:

• Cứu hộ & Thảm họa: Mô-đun WiFi-Mat có thể phát hiện người sống sót dưới đống đổ nát thông qua dấu hiệu hơi thở và định vị 3D xuyên qua bê tông dày 30cm.
• Cảnh sát & Quốc phòng: Phát hiện nhân sự xuyên tường, xác nhận việc dọn sạch phòng và theo dõi sinh tồn của con tin từ xa.
• Y tế & Chăm sóc sức khỏe: Giám sát bệnh nhân không tiếp xúc, phát hiện ngưng thở khi ngủ và cảnh báo sớm các bất thường về sinh tồn.
• An ninh biên giới: Phát hiện sự hiện diện của con người trong các đường hầm hoặc sau hàng rào mà không cần chiếu sáng chủ động.

RuView hiện đang ở giai đoạn Beta và được phát triển mạnh mẽ. Dự án cung cấp đầy đủ pipeline đào tạo cho ước lượng tư thế 17 điểm khớp không dùng camera (WiFlow + AETHER + MERIDIAN), dựa trên nghiên cứu DensePose From WiFi của Đại học Carnegie Mellon. Đây là một bước tiến lớn trong việc biến sóng WiFi thành một công cụ cảm biến thông minh, bảo mật và dễ tiếp cận.