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espectre — ESPectre - Wi-Fiスペクトル解析(CSI)に基づく動体検知システム、Home Assistant統合付き。 | Kitploit
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ESPectre - Wi-Fiスペクトル解析(CSI)に基づく動体検知システム、Home Assistant統合付き。

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9.0k671983日前Kitploit レビュー済み

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License SoC ESP-IDF component ESP-IDF staging C++ coverage Python coverage Web coverage

ESPectre ESPectre logo

ESP32をプライベートでローカルなWi-Fiモーションセンサーに変える。

誰かが部屋の中を移動すると、Wi-Fi信号の伝わり方が変わります。ESPectreはその変化を読み取り、リアルタイムでモーションを報告します。カメラもマイクもウェアラブルも専用レーダーハードウェアも不要で、対応するESP32と、すでに部屋にあるWi-Fiネットワークだけで動作します。

ESPectreは、すぐに書き込めるファームウェア、組み込み可能なC++ SDK、MicroPython実装、ブラウザツール、ホストCLI、オープンデータセット、オープンモデル重み、そして検出器の構築と検証に用いられた研究ワークフローを一つにまとめたオープンソースプラットフォームです。

ブラウザから書き込む · ライブツールを見る · ドキュメントを読む · SDKを探索する

アプリケーションと統合

ESPectreを使えば、誰かが入室したときに照明やディスプレイを点けたり、部屋が使用中のときに暖房を調整したり、誰もいるはずのない場所で動きがあったときにアラートを送ったりできます。Home Assistant(ESPHomeまたはMQTT経由)と連携し、標準的なMatter在室センサーとして認識され、ローカルHTTP APIを提供し、C++ SDKを使って独自のESP32ファームウェアに組み込むこともできます。

すべてはデバイス上で動作します。Wi-Fiチャネル(チャネル状態情報、CSI)を測定し、モーションと移動スコアを報告します。クラウドに送る必要はありません。1枚のボードが1つのエリアをカバーするため、部屋ごとに1枚のボードを想定してください。

ESPectreは電波環境の変化を検出します。人物を識別したり、人数を数えたり、部屋が空であることを証明したり、安全認証されたセキュリティ・医療・緊急システムの代わりになるものではありません。

対応ハードウェア

  • ESP32-C6、ESP32-C5、ESP32-C3、ESP32-S3、ESP32-S2、およびクラシックESP32
  • 2.4 GHzの通常のWi-Fi 4(802.11n)ネットワーク

ファームウェアのパスを選ぶ

クイックスタート

最も手軽な方法はブラウザだけで完結します。デスクトップ版Chrome 151以降を使用してください。Edgeでも書き込みはできますが、Device settingsとMonitorは動作しない可能性があります。

  1. デスクトップ版ChromeまたはEdgeでFlashを開きます。
  2. 対応ESP32をUSBで接続し、ファームウェアとリリースチャネルを選択します。
  3. 画面の指示に従ってWi-Fiプロビジョニングを完了するか、対応コントローラーでMatterをコミッショニングします。
  4. 必要に応じてDevice settingsを開き、優先アクセスポイントを固定したりMQTTを設定したりします。
  5. Monitorを開き、モーションを監視し、検出を調整し、デバイスを検査します。

ネットワーク上のデバイスを見つけるには、ブラウザツールのFind devicesまたは./espectre devicesを使用します。要件と制限についてはdiscoveryリファレンスを参照してください。

ESPectre Monitor

Matterのステータス: Matterサポートは現在、さまざまなコントローラーエコシステムでテスト中です。在室センサーをサポートするコントローラーが、まだESPectreでテストされていない可能性があります。 現在のマトリックスについてはMatterコントローラー互換性を参照してください。

ローカルセットアップ

このリポジトリからビルドして書き込むには、まずセットアップガイドから始めてください。利用可能なすべてのコマンドを確認するには、次を実行します:

root@kitploit:~
./espectre --help

ドキュメント

データセット、モデル、検証

ESPectreは検出器の背後にある研究資産と検証エビデンスを公開しています:

セキュリティ、プライバシー、透明性

在室を明らかにしうるセンサーはブラックボックスであるべきではありません。Wi-Fiセンシングは画像も音声も記録しませんが、モーションデータは生活リズムや睡眠、不在のタイミングを明らかにする可能性があります。ESPectreはそのリスクを設計の一部として扱います:

  • モーション検出はローカルで行われ、クラウド接続は不要です;
  • 生のCSI収集はオプションであり、研究とデバッグを目的としています;
  • セキュリティと責任ある利用ガイドには、展開の境界、同意、データ最小化、不正利用の報告、非公開の脆弱性報告が記載されています;
  • ファームウェアリリースにはビルド固有のSBOM、通知、ライセンスアーカイブが含まれ、内容を検査できます;
  • ウェブサイトとすべてのブラウザツールはこのリポジトリのdocs/webにあり、プライバシールールと分析ポリシーも含まれます;
  • プロトコル、アルゴリズム、テスト結果、制限、計画はすべて公開されています。

ESPectreは、あなたに権利がある場所でのみ使用してください。影響を受ける人々に伝え、必要な場合は同意を得て、デバイスとそのデータへのアクセスを保護し、プライバシー法を遵守してください。

謝辞

  • Espressifに感謝します。ESP-IDFでCSIを利用可能にし、esp-csiにおいてESPectreをコミュニティプロジェクトとして認めてくれたことに感謝します。
  • MicroPythonのメンテナーに感謝します。ESPectreのCSIコントリビューションをレビュー、テスト、マージしてくれたことに感謝します。これはメインラインのnetwork.WLANに直接CSIメソッドを追加するものでした。

ライセンス

ESPectreのファーストパーティコードはGPLv3で提供され、対象となる部分は別途商用ライセンスでも提供されます:

  • GPLv3は、ファームウェアまたはアプリケーションのソースを公開できる場合に適しています。LICENSEを参照してください。
  • 商用ライセンスは、クローズドソースファームウェア向けです。ライセンス条項を参照してください。対象となる素材のみをカバーし、サードパーティライセンスを置き換えるものではなく、GPLv3のみとなるESPHomeフロントエンドはカバーしません。

サードパーティの条項とビルド固有のコンプライアンス成果物については、サードパーティ通知に記載されています。

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パス最適な用途ここから開始
Nativeスタンドアロンセンサー、MQTT統合(Home Assistant MQTT Discoveryを含む)、カスタムアプリケーションNativeフロントエンド
ESPHomeネイティブエンティティ、ESPHomeプロビジョニング、Device Builder更新を求めるHome AssistantユーザーESPHomeフロントエンド
Matter在室センサーをサポートするMatterコントローラー。コントローラーの検証はまだ限定的Matterフロントエンド
Micro-ESPectreローカルで読み取り専用のDirect HTTPモニタリングを備えたMicroPythonによる軽量センシングMicro-ESPectre README
トピック内容ガイド
インストールと運用デバイスセットアップ、CLIワークフロー、トラブルシューティングセットアップガイド、CLIリファレンス、トラブルシューティングガイド
理解と統合ランタイムアーキテクチャ、CSI取得、API、ディスカバリ、アルゴリズム、C++ SDKアーキテクチャ概要、CSIガイド、APIリファレンス、ディスカバリリファレンス、アルゴリズムリファレンス、SDKガイド
収集とトレーニングCSI収集、モデルトレーニング、特徴履歴、パフォーマンス、文献データ収集ガイド、MLトレーニングガイド、特徴台帳、パフォーマンスレポート、文献レビュー
研究と方向性ロードマップ、アーキテクチャ決定、リリース履歴ロードマップ、ADRインデックス、変更履歴
フロントエンドリファレンス各ファームウェアのガイド: ESPHome、Native、Matter、Micro-ESPectreESPHome、Native、Matter、Micro
コントリビューションコントリビューション、リリース手順、プロジェクトの議論コントリビューションガイド、リリースガイド、GitHub Discussions
資産得られるものここから開始
CSIデータセット空室、静的プレゼンス、モーションの実録音。dataset_info.jsonにカタログと来歴を記載Data/
モデル重みC++およびPythonの学習済み重み、ならびにトレーニング・エクスポート・検証ワークフローMLトレーニングガイド
特徴台帳テストされ、採用または却下された特徴。失敗した実験も含む特徴台帳
アルゴリズムとレポート検出器の挙動、生成されたパフォーマンスレポート、データセット品質レポートアルゴリズムリファレンス
文献と方向性外部研究、アーキテクチャ決定記録、公開ロードマップ文献レビュー