RuView (WiFi DensePose) 是一个基于 ESP32-S3 的 WiFi CSI 感知 开源项目，主打无摄像头、非接触式的人体姿态估计、生命体征监测与穿墙检测。
前面文章介绍的《RuView开源项目Docker+ESP32完整部署手册》只能显示基础的CSI感知数据，高级功能模型文件、姿态估计（骨架）都无法使用，需要源码编译版本才能使用。
Rust版本针对完整的信号处理链路，是一个高性能的移植版本，相比 Python 流水线实现了约 810 倍的速度提升。
一、 开发环境
1、Rust编译环境
x86主机一台，Deepin V25版本（或基他主流Linux最新稳定版）
2、安装编译工具
-
Rust 1.70及以上版本（通过rustup安装）
-
cargo（随 Rust 一同安装）
-
OpenBLAS 的系统依赖项（由 ndarray-linalg 使用）：
Ubuntu/Debian
sudo apt-get install build-essential gfortran libopenblas-dev pkg-config
sudo apt-get install rustup
rustup default stable
3、安装其他依赖
在deepin25系统编译rust项目编译时会提示少相关依赖包，安装如下软件包：
sudo apt install -y libglib2.0-dev libgtk-3-dev libsoup-3.0-dev
/libjavascriptcoregtk-4.1-dev libwebkit2gtk-4.1-dev
/libgirepository1.0-dev libcairo2-dev libssl-dev pkg-config二、源码与修订
1、下载源码
git clone https://github.com/ruvnet/RuView.git
git submodule update --init --recursive
git pull
2、修订源码
git clone https://github.com/ruvnet/RuView.git下载的源码编译中存在以下问题，需要修订源码解决。
主要下述3类问题：
ruvector_mincut 依赖缺失 ✅ 已修复
adaptive_classifier::CLASSES 未找到 ✅ 已修复
N 处 E0499 可变借用冲突 ✅ 全部修复
上述问题都来自wifi-densepose-sensing-server/src/main.rs源文件。
vim crates/wifi-densepose-sensing-server/src/main.rs1）ruvector-mincut库缺失问题
首先检查系统中是否下载库，执行命令：
ls ~/.cargo/registry/src/index.crates.io-1949cf8c6b5b557f/ruvector-mincut-*返回了 Cargo.toml、README.md 等文件，这说明：
依赖已经从 crates.io 下载完成，源码已经解压到本地缓存目录，Cargo 现在可以正常读取并使用它了。
全局下载了 ruvector-mincut，但是 wifi-densepose-sensing-server 这个 crate 自己的 Cargo.toml 里根本没声明依赖！
Rust 工作空间里：每个子 crate 必须自己在 Cargo.toml 里写依赖，不会自动继承根目录的！
运行这条命令（自动加依赖）进入项目根目录，执行：
cargo add ruvector-mincut --package wifi-densepose-sensing-server这条命令会自动给 sensing-server 加上依赖。
清理缓存 + 重新编译服务端直接运行这两条命令：
cargo clean
cargo build --release --bin sensing-server2）adaptive_classifier::CLASSES 未找到
找到文件报错处，修订如下：
"classes": adaptive_classifier::DEFAULT_CLASSES,3）N 处 E0499 可变借用冲突
文件中有多处可变借用冲突，需要依照下述方法修订：
// 1. 临时移出 pose_tracker (假设它实现了 Clone 或你可以接受暂时替换)
// 如果 pose_tracker 很大，克隆可能有性能开销，但能解决借用问题
let mut temp_tracker = std::mem::take(&mut s.pose_tracker);
// 2. 在临时变量上执行操作
let tracked = tracker_bridge::tracker_update(
&mut temp_tracker,
&mut s.last_tracker_instant, // 现在只借用了 s 的一个字段，合法
);
// 3. 将处理后的 tracker 放回结构体
s.pose_tracker = temp_tracker;
use std::mem;
// 1. 临时取出 field_model，留下一个默认值（如 None）
let mut fm_opt = mem::take(&mut s.field_model);
// 2. 现在 s.field_model 是默认值，我们可以自由借用 s 的其他部分
if let Some(ref mut fm) = fm_opt {
if let Some(ns) = s.node_states.get(&node_id) {
field_bridge::maybe_feed_calibration(fm, &ns.frame_history);
}
}
// 3. 将处理后的 field_model 放回去
s.field_model = fm_opt;三 、编译运行
1、项目构建
cd rust-port/wifi-densepose-rs
cargo build --release编译完成：
2、ESP32节点接入
3个ESP32节点通电接入同一个局域网，可查看串口信息是否连网与配置成功。
3、PC端运行服务程序
#只能本机127.0.0.1访问
./target/release/sensing-server
#局域网全局可访问
./target/release/sensing-server --bind-addr 0.0.0.0运行时的启动信息：
4、浏览器应用
直接在浏览器中打开：
http://你的运行服务器IP:8080/ui/index.html
observatory.html可以看到3D渲染效果
