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espectre — ESPectre - 基于Wi-Fi频谱分析(CSI)的运动检测系统,集成Home Assistant。 | Kitploit
工具/GitHubGitHub/francescopace/espectre
物联网安全无线安全隐私保护硬件与物联网安全机器学习学习与教育异常检测
GitHubfrancescopace/espectre

espectre

ESPectre - 基于Wi-Fi频谱分析(CSI)的运动检测系统,集成Home Assistant。

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9.0k6711004天前Kitploit 审核通过

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

ESPectre ESPectre logo

将 ESP32 变成私密、本地的 Wi-Fi 运动传感器。

当有人穿过房间时,会改变 Wi-Fi 信号在其中的传播方式。ESPectre 读取这些变化并实时报告运动。无需摄像头、麦克风、可穿戴设备,也无需专用雷达硬件:只需一块受支持的 ESP32 和房间中已有的 Wi-Fi 网络。

ESPectre 是一个开源平台,汇集了可直接刷写的固件、可嵌入的 C++ SDK、MicroPython 实现、浏览器工具、主机 CLI、开放数据集、开放模型权重,以及用于构建和验证检测器的研究工作流。

从浏览器刷写 · 查看在线工具 · 阅读文档 · 探索 SDK

应用与集成

使用 ESPectre 在有人进入时打开灯光或显示器,在房间有人使用时调节供暖,或在不应有人的地方出现运动时发送警报。它可与 Home Assistant 配合使用(通过 ESPHome 或 MQTT),可作为标准 Matter 占用传感器出现,提供本地 HTTP API,并可通过 C++ SDK 构建到你自己的 ESP32 固件中。

一切都在设备上运行:它测量 Wi-Fi 信道(信道状态信息,即 CSI),并报告运动和运动评分。无需将任何数据发送到云端。一块开发板覆盖一个区域,因此请按每个房间一块开发板来规划。

ESPectre 检测无线电环境的变化。它不会识别人员、统计人数、证明房间为空,也不能替代经过安全认证的安防、医疗或应急系统。

支持的硬件

  • ESP32-C6、ESP32-C5、ESP32-C3、ESP32-S3、ESP32-S2 和经典 ESP32
  • 2.4 GHz 上的普通 Wi-Fi 4 (802.11n) 网络

选择固件路径

路径最适合从这里开始
Native独立传感器、MQTT 集成(包括 Home Assistant MQTT Discovery)以及自定义应用Native 前端
ESPHome希望使用原生实体、ESPHome 配置和 Device Builder 更新的 Home Assistant 用户ESPHome 前端
Matter支持占用传感器的 Matter 控制器;控制器验证仍然有限Matter 前端
Micro-ESPectre使用 MicroPython 进行轻量级传感,并支持本地只读 Direct HTTP 监控Micro-ESPectre README

快速开始

最快的方式只需要一个浏览器。请使用桌面版 Chrome 151 或更高版本;Edge 可以刷写,但 Device settings 和 Monitor 可能无法在其中使用。

  1. 在桌面版 Chrome 或 Edge 中打开 Flash。
  2. 通过 USB 连接一块受支持的 ESP32,然后选择固件和发布通道。
  3. 完成屏幕上的 Wi-Fi 配置,或使用受支持的控制器配网 Matter。
  4. 可选:打开 Device settings 固定首选接入点或设置 MQTT。
  5. 打开 Monitor 查看运动、调整检测并检查设备。

要在网络上查找你的设备,请使用浏览器工具中的 Find devices 或 ./espectre devices。有关要求和限制,请参阅发现参考。

ESPectre Monitor

Matter 状态: Matter 支持仍在与不同的控制器生态系统进行测试。支持占用传感器的控制器可能尚未与 ESPectre 进行过测试。 当前兼容性矩阵请参阅 Matter 控制器兼容性。

本地设置

要从本仓库构建和刷写,请先阅读设置指南。要查看所有可用命令,请运行:

./espectre --help

文档

主题涵盖内容指南
安装与操作设备设置、CLI 工作流和故障排除设置指南、CLI 参考、故障排除指南
理解与集成运行时架构、CSI 采集、API、发现、算法和 C++ SDK架构概览、CSI 指南、API 参考、发现参考、算法参考、SDK 指南
采集与训练CSI 采集、模型训练、特征历史、性能和文献数据采集指南、ML 训练指南、特征台账、性能报告、文献综述
研究与方向路线图、架构决策和发布历史路线图、ADR 索引、变更日志
前端参考各固件的指南:ESPHome、Native、Matter 和 Micro-ESPectreESPHome、Native、Matter、Micro
贡献贡献、发布流程和项目讨论贡献指南、发布指南、GitHub Discussions

数据集、模型与验证

ESPectre 发布其检测器背后的研究资产和验证证据:

资产提供内容从这里开始
CSI 数据集空房间、静态存在和运动的真实录音,目录和来源信息见 dataset_info.jsonData/
模型权重训练好的权重,提供 C++ 和 Python 版本,以及训练、导出和验证工作流ML 训练指南
特征台账经过测试、采纳或拒绝的特征,包括不成功的实验特征台账
算法与报告检测器行为、生成的性能报告和数据集质量报告算法参考
文献与方向外部研究、架构决策记录和公开路线图文献综述

安全、隐私与透明度

一个能够揭示人员存在的传感器不应是黑盒。Wi-Fi 传感不记录图像或音频,但运动数据仍可能揭示作息、睡眠情况或何时无人在家。ESPectre 将这一风险视为设计的一部分:

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