基于ESP32-S3的实时骨骼追踪
案例介绍
核心优势突出：无需采集图像，从源头规避隐私风险；不受光照、遮挡影响，可穿透非金属障碍物；复用现有 WiFi 设施，无需额外硬件；边缘端推理实现毫秒级响应，支持实时交互。适用于智慧养老、智能家居、安防监控、康复医疗、健身运动等场景。
技术方案上，创新结合时序卷积网络（TCN）与多天线 WiFi CSI 数据，通过3个 ESP32-S3发送端采集186维信道数据，经预处理生成标准输入张量，训练端到端模型实现14关节点骨骼追踪。核心模块含 CSI 采集、姿态标注、数据预处理、模型训练及实时推理可视化。
项目由本人负责硬件部署、数据采集、模型训练及推理部署，技术栈涵盖 ESP-IDF、PyTorch、MediaPipe 等。亮点为纯 WiFi 驱动、零隐私风险，多节点空间分集提升精度；难点在于 CSI 信号降噪、多节点时序对齐，以及低延迟下的关节定位精度保障。
基于ESP32-S3的实时骨骼追踪
案例介绍
本项目针对传统摄像头人体姿态识别的隐私泄露、环境依赖问题，基于 WiFi CSI（信道状态信息）信号，实现无摄像头、非接触式实时骨骼追踪，兼顾隐私与低成本。
核心优势突出：无需采集图像，从源头规避隐私风险；不受光照、遮挡影响，可穿透非金属障碍物；复用现有 WiFi 设施，无需额外硬件；边缘端推理实现毫秒级响应，支持实时交互。适用于智慧养老、智能家居、安防监控、康复医疗、健身运动等场景。
技术方案上，创新结合时序卷积网络（TCN）与多天线 WiFi CSI 数据，通过3个 ESP32-S3发送端采集186维信道数据，经预处理生成标准输入张量，训练端到端模型实现14关节点骨骼追踪。核心模块含 CSI 采集、姿态标注、数据预处理、模型训练及实时推理可视化。
项目由本人负责硬件部署、数据采集、模型训练及推理部署，技术栈涵盖 ESP-IDF、PyTorch、MediaPipe 等。亮点为纯 WiFi 驱动、零隐私风险，多节点空间分集提升精度；难点在于 CSI 信号降噪、多节点时序对齐，以及低延迟下的关节定位精度保障。
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