GitHub программиста
عکس
برای نمایش کلیک کنید
برای نمایش کلیک کنید
😱 Проект wifi-densepose — система, которая в реальном времени отслеживает положение человека, используя обычный Wi-Fi.
Камеры больше не нужны. Тело видно… через стены.
Как это работает:
💬 Wi-Fi-сигналы анализируются на уровне CSI (Channel State Information),
💬 дальше в игру вступает машинное обучение —
и система собирает полную позу тела с частотой 30 FPS и задержкой меньше 50 мс.
Что умеет:
🔒 Privacy-first — никаких камер, только Wi-Fi.
⚡️ Реальное время — плавное отслеживание движений.
👥 До 10 человек одновременно.
🏥 Оптимизация под медицину, фитнес, умный дом и безопасность.
👊 Распознаёт падения, активность, присутствие людей.
📡 Работает на обычных Wi-Fi роутерах, без спецжелеза.
🔌 WebSocket-стриминг — данные летят в реальном времени.
✅ Полное тестовое покрытие.
По сути, это компьютерное зрение без камер.
🔥 Будущее умных домов, медицины и безопасности выглядит именно так.
Базовая установка:
# Install the package
pip install wifi-densepose
# Copy example configuration
cp example.env .env
# Edit configuration (set your WiFi interface)
nano .env
Запуск системы:
from wifi_densepose import WiFiDensePose
# Initialize with default configuration
system = WiFiDensePose()
# Start pose estimation
system.start()
# Get latest pose data
poses = system.get_latest_poses()
print(f"Detected {len(poses)} persons")
# Stop the system
system.stop()
Просмотр в реальном времени:
import asyncio
import websockets
import json
async def stream_poses():
uri = "ws://localhost:8000/ws/pose/stream"
async with websockets.connect(uri) as websocket:
while True:
data = await websocket.recv()
poses = json.loads(data)
print(f"Received poses: {len(poses['persons'])} persons detected")
# Run the streaming client
asyncio.run(stream_poses())
🔗 Туча полезных команд
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github
93 · 1.5K ·