💻 Wi-Fi превратили в радар: на GitHub выложили систему, которая «видит» людей через стены и даже считывает пульс

RuView — необычный open-source проект. Система, которая использует обычные Wi-Fi-сигналы как сенсор для отслеживания людей в помещении.

Алгоритм анализирует отражения Wi-Fi-сигналов от человеческого тела и по изменению этих волн восстанавливает то, что происходит в комнате — даже если человека не видно напрямую.

Что умеет система:
💬 отслеживает 17 ключевых точек позы тел;
💬 фиксирует дыхание (примерно 6–30 вдохов в минуту);
💬 измеряет пульс на расстоянии (около 40–120 BPM);
💬 может обнаруживать людей через стены, мебель и завалы на дистанции до ~5 метров;
💬 поддерживает отслеживание нескольких человек одновременно.

⚙️ Работает это так: Wi-Fi-сигналы отражаются от тела человека и немного меняются из-за:
🟢микродвижений,
🟢дыхания
🟢или сердцебиения.
Алгоритм анализирует эти изменения и восстанавливает модель происходящего в пространстве.

Кроме экспериментов, у технологии есть и практическое применение: например, поиск людей под завалами после катастроф, когда нужно определить, есть ли признаки жизни и где именно находится человек.

Проект полностью open-source, код доступен на GitHub.

♎️ GitHub/Инструкция

#soft #github

🔥 Open Generative AI — БЕСПЛАТНАЯ замена с 200+ моделями

Пока все платят за нейросети — чуваки выкатили опенсорс без ограничений.

Что внутри:
💬 200+ моделей — от Flux и SDXL до Midjourney, Ideogram, Kling, Sora, Veo и кучи других.
💬 Работает прямо в браузере, есть десктоп версия;
💬 Можно развернуть у себя и юзать без лимитов.

🔗 Сохраняем и пробуем

#soft #github #нейросеть

🔥 Roop — опенсорсный инструмент для создания дипфейков в пару кликов, позволяющий заменить лицо на видео, используя всего одно изображение желаемого лица.

Для работы не требуется создание датасета или обучение модели.

Установка и пример использование:

1. Клонирование репозитория:

   git clone https://github.com/s0md3v/roop.git
   cd roop
   

2. Установка зависимостей:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Запуск программы с указанием исходного изображения и целевого видео:

   python run.py --source path/to/source/image.jpg --target path/to/target/video.mp4
   

⚙️ GitHub/Инструкция

#python #github #soft