智能消毒通道：人员密集场所自动化喷雾消杀系统

所需元件与材料

所需工具

• 焊接机 (框架焊接)
• 切割机 (型材切割)
• 电烙铁、无铅焊丝
• 激光切割机 (可选，制作外壳)

软件平台

• Arduino IDE
• Raspberry Pi OS (Raspbian)
• OpenCV (Python, 人体检测计数)

项目背景

针对 COVID-19 等传染病防控，设计一款可在 15 秒内完成全身消杀的智能通道。成本约 ¥30,000 ($400)，12 小时速建。适用于农贸市场、办公楼、商场、车站、医院、学校、小区等高人流场所。

工作流程

1. 人员进入 → 双 PIR 传感器任一触发
2. Arduino 检测到 HIGH 信号 → 驱动 5V 继电器模块 → 吸合 12V 大功率继电器
3. 1 HP 水泵启动，将 0.4% 次氯酸钠溶液 (100L 水中) 加压输送至 4 路雾化喷头
4. 喷雾包裹全身 (含衣物褶皱)，15 秒后水泵自动停止
5. 无人时泵关闭，节约水电

消杀液配方与安全性

• 配比：0.4% 次氯酸钠 (NaOCl) 水溶液
• 200L 箱约可持续 8~10 小时 (视人流量)
• 供应商为 Raman & Weil Pvt. Ltd，持有 Bode Chemie Germany 出具的针对 COVID-19 有效性声明：官方链接
• 雾滴平均 65 µm (55~60 psi)，不留痕迹，防护时效约 60 分钟

硬件结构

• 框架：金属型材焊接，可拆卸运输存储
• 外皮：户外广告横幅布 + 扎带固定，快速部署
• 管路：微管连接雾化喷头，4 路喷头覆盖全身高度
• 控制箱：MDF 板制作，内置 Arduino、树莓派、继电器、电源

Arduino 控制代码

/* Smart Disinfection and Sanitation Tunnel */
int relayPin = 12;
int inputPin = 2, inputPin2 = 3;
int pirState = LOW, val = 0, val2 = 0;

void setup() {
  pinMode(relayPin, OUTPUT);
  pinMode(inputPin, INPUT);
  pinMode(inputPin2, INPUT);
  Serial.begin(9600);
}

void loop() {
  val = digitalRead(inputPin);
  val2 = digitalRead(inputPin2);
  if (val == HIGH || val2 == HIGH) {
    digitalWrite(relayPin, HIGH);
    if (pirState == LOW) {
      Serial.println("Motion detected!");
      delay(15000);  // 15 秒喷雾
      pirState = HIGH;
    }
  } else {
    digitalWrite(relayPin, LOW);
    if (pirState == HIGH) {
      Serial.println("Motion ended!");
      pirState = LOW;
    }
  }
}

树莓派人流统计 (可选)

基于 OpenCV 背景差分法检测人体，记录通过人数与时间戳，生成日志文件，配合 Apache + PHP 搭建本地仪表盘，树莓派配置为无线热点 (SSID: SanitizingTunnel) 供手机 App 访问。

核心 Python 脚本 (main.py)

import cv2.cv as cv
from datetime import datetime
import time, sys, datetime
count = 0

class MotionDetector:
    def __init__(self, ceil=8, doRecord=True, showWindows=True):
        self.capture = cv.CaptureFromCAM(0)
        self.frame = cv.QueryFrame(self.capture)
        # 初始化灰度帧、阈值处理、录像器等...
    def run(self):
        global count
        while True:
            curframe = cv.QueryFrame(self.capture)
            self.processImage(curframe)
            if not self.isRecording:
                if self.somethingHasMoved():
                    self.trigger_time = time.time()
                    if time.time() > started + 5:
                        print("Human Detected")
                        count += 1
                        # 写入 out.txt 与 log.txt (含时间戳)
                        if self.doRecord: self.isRecording = True
            else:
                if time.time() >= self.trigger_time + 10:
                    self.isRecording = False
                # 录像写帧...
            if cv.WaitKey(1) in (27, 1048603): break
    # processImage, somethingHasMoved 等图像处理方法...
detect = MotionDetector(doRecord=False)
detect.run()

部署步骤

1. 启用 Pi Camera：sudo raspi-config → Interfacing Options → Enable Camera
2. 测试：raspistill -v -o test.jpg
3. 安装 OpenCV 4：参考 教程
4. 运行：python main.py

Web 仪表盘搭建

1. sudo apt install apache2 php libapache2-mod-php -y
2. 下载并解压 Dashboard.zip 至 /var/www/html
3. 浏览器访问树莓派 IP 查看实时人数、历史日志

移动端 App

• Android (Android Studio) / iOS (Xcode) 源码可下载，需修改树莓派 IP 地址
• 通过热点连接树莓派，实时查看通过人数

成本明细

详细表格：Google Sheets

开源资源

• GitHub：yugn27/Smart-Disinfection-and-Sanitation-Tunnel
• 3D 模型 (Sketchfab)：skfb.ly/6RGvZ
• Fritzing 电路文件、3MF 打印模型、Android/iOS 源码、Dashboard PHP 文件均可在项目页面下载