📅 2025年12月26日 04:30

壁越しで人の全身ポーズを推定する未来──WiFiで「カメラなし」の密なポーズ推定を実現するWiFi DensePose

要約

WiFi信号のチャネル情報（CSI）を使い、メッシュWiFiルーターで壁越しにリアルタイムな密な全身ポーズ推定を行うオープン実装。カメラ不要でプライバシー配慮、サブ50msの低遅延で30FPS、最大10人同時追跡を謳うプロダクション向けリポジトリ。

この記事を読むべき理由

日本は高齢化やプライバシー意識の高さから、カメラを使わない見守り・解析技術のニーズが大きい。WiFiベースのポーズ推定は介護、スマートホーム、屋内セキュリティ、フィットネス分野で“現場導入可能”な代替手段になり得るため、技術的要点と導入上の注意点を短時間で押さえたい読者向け。

詳細解説

基本原理：WiFi信号は壁や人体で反射・散乱し、その状態はチャネルステート情報（CSI）として取得可能。複数経路（マルチパス）の変化に人体の位置・姿勢情報が反映されるため、これを機械学習でマッピングして「密なポーズ」表現に復元する。
学習と推論：リポジトリは、CSIシーケンスを入力にして密な人体表現（通常は体部位ごとのマップやキーポイント群）を出力する深層モデルを実装。学習にはカメラ等で取得した教師データ（あるいは合成データ）を使い、ドメイン適応やノイズ耐性向上の工夫が施されている。
性能指標：公開リポジトリは「リアルタイム（30FPS、サブ50ms遅延）」「最大10人同時追跡」「壁越し動作」を目標に設計。実運用向けに認証・レート制限・監視・コンテナ、K8s、Terraformなどのデプロイ用設定やテストコードも含む。
ハードウェア／互換性：公式は「コモディティなメッシュルーター」での動作を謳うが、CSIの取得方法やドライバ対応は機種依存。実装にはCSI取得に対応した環境設定やルーター側のファームウェア/ドライバ確認が必要。
限界と注意点：壁材や家具配置、複数反射や電波干渉で性能変動が起きる。学習データの分布が現場と異なると精度低下するため、ローカルでの再学習・微調整が重要。倫理面では「カメラがない＝無制限」にして良いわけではないため、同意・用途制限を必須とする。

実践ポイント

まずリポジトリをクローンしてdocker-composeで立ち上げ、付属のexample.envを参照して動作確認する。
対応デバイスを確認：CSI取得に対応しているか、ドライバやファームウェアの要件をREADMEで確認する。
小規模データで検証：単一人物・単一壁条件で精度と遅延を計測し、現場環境（壁材・ルータ配置）での差を把握する。
ドメイン適応：日本の住宅や施設環境に合わせてデータを収集し、モデルを微調整すると実運用精度が大きく向上する。
運用設計：推論はエッジで行いレイテンシを抑える、APIは認証・暗号化を導入、プライバシー同意と利用ログを必ず設計する。
評価指標：検出精度だけでなく、誤検出時のアラート設計・フェイルセーフ（誤作動時の動作）を作る。
倫理・法規：屋内での撮影が不要でも個人情報や監視に関わるため、社内ルール・同意取得・用途限定を文書化する。

引用元

タイトル: WiFi DensePose: WiFi-based dense human pose estimation system through walls
URL: https://github.com/ruvnet/wifi-densepose

📌 引用元:
WiFi DensePose: WiFi-based dense human pose estimation system through walls
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