(57)【要約】【課題】利便性及び安全性を向上させた電動遮蔽装置を提供する。【解決手段】本発明の電動遮蔽装置は、遮蔽材（スラット４）の開閉（チルト動作又は昇降動作）を電動制御する制御装置１０を備える。制御装置１０は、当該電動遮蔽装置の近傍を撮影するカメラ１１から動画像を取得して監視する動画像監視部１０１１と、動画像から人物の有無を判定する人物判定部１０１２と、人物判定部１０１１により人物の有りと判定したときに、当該人物の特徴を抽出する特徴抽出部１０１３と、当該人物の特徴を基に当該遮蔽材の自動開動作又は自動閉動作を要するか否かを判定する開閉判定部１０１４と、その判定結果に応じて当該遮蔽材の自動開動作又は自動閉動作を行うよう制御する開閉制御部１０１５と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
遮蔽材の開閉を電動制御する制御装置を備える電動遮蔽装置であって、
前記制御装置は、
当該電動遮蔽装置の近傍を撮影するカメラから動画像を取得して監視する動画像監視部と、
前記動画像から人物の有無を判定する人物判定部と、
前記人物判定部により人物の有りと判定したときに、当該人物の特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記人物の特徴を基に前記遮蔽材の自動開動作又は自動閉動作を要するか否かを判定する開閉判定部と、
前記判定結果に応じて前記遮蔽材の自動開動作又は自動閉動作を行うよう制御する開閉制御部と、
を備えることを特徴とする電動遮蔽装置。
【請求項２】
前記開閉判定部は、前記人物の特徴を基に日射状況として眩しい状態にあるか否かを予測判定で示すスコアを決定する機能を有し、
前記開閉制御部は、該スコアに応じて開状態にある遮蔽材を閉状態とするよう自動制御する機能を有することを特徴とする、請求項１に記載の電動遮蔽装置。
【請求項３】
前記開閉判定部は、前記人物の特徴を基に当該人物が子供であるか否か、及び子供と判定された場合に該子供の位置が注意すべき位置にいる、又は注意が必要な位置に移動する可能性が高いか否かを予測判定で示すスコアを決定する機能を有し、
前記開閉制御部は、当該子供が注意状態にある予測判定結果を示すスコアに応じて閉状態にある遮蔽材を開状態とするよう自動制御する機能を有することを特徴とする、請求項１又は２に記載の電動遮蔽装置。
【請求項４】
少なくとも前記開閉判定部は、ニューラルネットワーク又は機械学習による人工知能解析により当該スコアを決定することを特徴とする、請求項２又は３に記載の電動遮蔽装置。
【請求項５】
前記開閉判定部は、前記人工知能解析として、日射位置、当該人物の輪郭、当該人物の動き、当該人物の顔表情、当該人物の顔の向き、当該人物の視線方向、当該人物の瞳孔、当該人物の顔への照射量、当該人物の現在位置と当該電動遮蔽装置との位置関係のうち１以上を要素とし、各要素の種類、組み合わせ、度合い、頻度、動作時間、及び前記位置関係のうち１以上を判定基準としたＡＩ解析により、当該人物の特徴のスコアを決定するよう構成され、
前記開閉制御部は、前記スコアが所定の閾値以上となるときに前記スコアに応じて前記遮蔽材を自動制御することを特徴とする、請求項４に記載の電動遮蔽装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、遮蔽材の開閉を電動制御する制御装置を備える電動遮蔽装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電動遮蔽装置の一種として、従来、方角・窓位置・時間に基づき日射予測する方法や照度センサーによる方法等により、室内の日射状況を判断し電動遮蔽装置の遮蔽材の自動昇降制御を行う多くの電動遮蔽装置が知られている。例えば、照度センサーにより室内の日射状況を判断し電動遮蔽装置の遮蔽材の自動昇降制御を行うものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、幼児を含む子供等に対する安全対策として、従来から電動遮蔽装置自体に安全対策構造を適用させた技術は種々開発されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−９６９５６号公報
【特許文献２】特開平０１−１８７２８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したように、電動遮蔽装置の一種として、方角・窓位置・時間に基づき日射予測する方法や照度センサーによる方法等により、室内の日射状況を判断し電動遮蔽装置の遮蔽材の自動昇降制御を行うものや、幼児を含む子供等に対する安全対策を講じた電動遮蔽装置が知られている。
【０００６】
しかしながら、特許文献１に開示されるような室内の日射状況を判断し電動遮蔽装置の遮蔽材の自動昇降制御を行う従来の電動遮蔽装置では、所定の日射条件に適合した場合に画一的に電動遮蔽装置が制御される為、個々のユーザーが感じる眩しさとは無関係に制御するものとなっており、特に、ユーザーの眩しさや、そのユーザーが子供であるか否か、当該子供が当該ブラインドに対し注意状態にあるか否かを対象に制御するものではなく、利便性及び安全性の観点で改善の余地がある。
【０００７】
尚、特許文献２に開示されるような幼児を含む子供等に対する安全対策として、従来から電動遮蔽装置自体に安全対策構造を適用させた電動遮蔽装置は種々開発されているが、従来技術では、ユーザーが子供であるか否か、当該子供が当該ブラインドに対し注意状態にあるか否かを自動的に識別して、当該ブラインドに対し注意が必要な状態にあるか否かを予測し、自動的に回避制御することはできない。
【０００８】
本発明の目的は、上述の問題に鑑みて、利便性及び安全性を向上させた電動遮蔽装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の電動遮蔽装置は、遮蔽材の開閉を電動制御する制御装置を備える電動遮蔽装置であって、前記制御装置は、当該電動遮蔽装置の近傍を撮影するカメラから動画像を取得して監視する動画像監視部と、前記動画像から人物の有無を判定する人物判定部と、前記人物判定部により人物の有りと判定したときに、当該人物の特徴を抽出する特徴抽出部と、前記人物の特徴を基に前記遮蔽材の自動開動作又は自動閉動作を要するか否かを判定する開閉判定部と、前記判定結果に応じて前記遮蔽材の自動開動作又は自動閉動作を行うよう制御する開閉制御部と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の電動遮蔽装置において、前記開閉判定部は、前記人物の特徴を基に日射状況として眩しい状態にあるか否かを予測判定で示すスコアを決定する機能を有し、前記開閉制御部は、該スコアに応じて開状態にある遮蔽材を閉状態とするよう自動制御する機能を有することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の電動遮蔽装置において、前記開閉判定部は、前記人物の特徴を基に当該人物が子供であるか否か、及び子供と判定された場合に該子供の位置が注意すべき位置にいる、又は注意が必要な位置に移動する可能性が高いか否かを予測判定で示すスコアを決定する機能を有し、前記開閉制御部は、当該子供が注意状態にある予測判定結果を示すスコアに応じて閉状態にある遮蔽材を開状態とするよう自動制御する機能を有することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の電動遮蔽装置において、少なくとも前記開閉判定部は、ニューラルネットワーク又は機械学習による人工知能解析により当該スコアを決定することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の電動遮蔽装置において、前記開閉判定部は、前記人工知能解析として、日射位置、当該人物の輪郭、当該人物の動き、当該人物の顔表情、当該人物の顔の向き、当該人物の視線方向、当該人物の瞳孔、当該人物の顔への照射量、当該人物の現在位置と当該電動遮蔽装置との位置関係のうち１以上を要素とし、各要素の種類、組み合わせ、度合い、頻度、動作時間、及び前記位置関係のうち１以上を判定基準としたＡＩ解析により、当該人物の特徴のスコアを決定するよう構成され、前記開閉制御部は、前記スコアが所定の閾値以上となるときに前記スコアに応じて前記遮蔽材を自動制御することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ユーザーの利便性又は安全性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明による第１実施形態の電動遮蔽装置として代表的な電動横型ブラインドの構成と適用例を示す概略図である。
【図２】本発明による第１実施形態の電動遮蔽装置における制御装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】本発明による第１実施形態の電動遮蔽装置における制御装置の制御例を示すフローチャートである。
【図４】（ａ）,（ｂ）は、それぞれ本発明による第１実施形態の電動遮蔽装置における制御装置の動作例を説明するフロー図である。
【図５】本発明による第２実施形態の電動遮蔽装置として代表的な電動横型ブラインドの構成と適用例を示す概略図である。
【図６】本発明による第２実施形態の電動遮蔽装置における制御装置の制御例を示すフローチャートである。
【図７】（ａ）乃至（ｃ）は、それぞれ本発明による各実施形態の電動遮蔽装置における制御装置で判定する動画の画像例である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して、本発明による各実施形態の電動遮蔽装置を説明する。尚、各実施形態において、電動遮蔽装置として電動横型ブラインドを例に説明するが、電動ロールスクリーン、電動たくし上げカーテン、電動プリーツスクリーン、或いは電動カーテンレール等としてもよい。
【００１７】
〔第１実施形態〕
（電動横型ブラインドの全体構成）
図１は、本発明による第１実施形態の電動遮蔽装置として代表的な電動横型ブラインド１（尚、電動横型ブラインド１‐１，１‐２，１‐３は同様に構成され、個々を代表して「電動横型ブラインド１」と称する。）の構成と適用例を示す概略図である。
【００１８】
図１に示す各電動横型ブラインド１は、部屋内の各窓枠Ｗに対し設置され、その近傍位置にそれぞれのカメラ１１（尚、カメラ１１‐１，１１‐２，１１‐３は同様に構成され、個々を代表して「カメラ１１」と称する。）が有線又は無線接続されている。即ち、電動横型ブラインド１‐１用のカメラ１１‐１、電動横型ブラインド１‐２用のカメラ１１‐２、及び電動横型ブラインド１‐３用のカメラ１１‐３が割り当てられて配設されている。尚、本例では、１台の電動横型ブラインド１に対し１台のカメラ１１が割り当てられて配設されている例を示しているが、１台の電動横型ブラインド１に対し複数台のカメラ１１が割り当てられて配設されていてもよい。また、図１では、各電動横型ブラインド１の近傍位置に対応するカメラ１１が設置されている例を示しているが、ヘッドボックス１の前面からカメラ１１の撮影レンズが突出するようカメラ１１をヘッドボックス１内に配置してもよい。
【００１９】
そして、図１に示す各電動横型ブラインド１は、遮蔽材として多数段のスラット４及びボトムレール６を備え、この多数段のスラット４の開閉（昇降・回動操作）を電動制御する制御装置１０が本例ではヘッドボックス２内の長手方向略中央部に設けられている。
【００２０】
即ち、各電動横型ブラインド１におけるヘッドボックス２の長手方向の両側部近傍から垂下されるラダーコード３を介して多数段のスラット４が吊下支持され、そのラダーコード３の下端にボトムレール６が吊下支持されている。
【００２１】
また、ヘッドボックス２から各ラダーコード３に近接して昇降コード５が垂下され、昇降コード５の下端にボトムレール６が取着されている。
【００２２】
ヘッドボックス２内には、それぞれ組を為すラダーコード３及び昇降コード５を吊下支持する支持部材７が２箇所に配設され、各支持部材７には六角棒状の駆動軸（図示略）が挿通されている。
【００２３】
ヘッドボックス２内の長手方向一端側にはモーター８が配設され、モーター８の出力軸に当該駆動軸の一端が連結されている。そして、モーター８の作動に基づいて当該駆動軸が正逆転され、その駆動軸の正逆転に基づいてラダーコード３を介して各スラット４が回動され、或いは昇降コード５を介してボトムレール６が昇降されて各スラット４が昇降される。
【００２４】
ヘッドボックス２内の長手方向他端側には、電源ユニット９が配設されている。そして、電源ユニット９から制御ユニット１０やモーター８等に対して電源供給され、制御ユニット１０は、有線又は無線（赤外線による片方向通信や無線ＬＡＮ(Local Area Network)等による双方向通信を含む）で通信接続された図示しない電動遮蔽装置操作用のスイッチ又は通信端末（スマートフォンやパーソナルコンピュータ等）からの操作信号に基づいてモーター８の駆動制御で多数段のスラット４の開閉（昇降・回動操作）を電動制御するように構成される。
【００２５】
ところで、本実施形態の例では、各電動横型ブラインド１に対し割り当てられて配設されているカメラ１１は、対応する電動横型ブラインド１の前方周辺を動画撮影するように配置され、カメラ１１の動画像は対応する電動横型ブラインド１の制御ユニット１０へと出力されるように構成されている。
【００２６】
（制御装置の構成）
次に、図１に示す電動横型ブラインド１における制御装置１０について図２を参照して説明する。図２は、本発明による第１実施形態の電動遮蔽装置として構成される電動横型ブラインド１における制御装置１０の概略構成を示すブロック図である。尚、図２において、本発明に係る部分のみを示しており、その他の構成要素を排除するものではない。
【００２７】
制御装置１０は、制御部１０１と、メモリ１０２と、モーター駆動制御部１０３と、を備える。
【００２８】
制御部１０１は、制御装置１０に設けられる通信部（図示せず）を介して有線又は無線で通信接続された図示しない電動遮蔽装置操作用のスイッチ又は通信端末からの操作信号を受信し、その操作信号に基づいて当該駆動軸の回転量や回転速度を検出するエンコーダ（図示せず）からのパルス信号をカウントして監視しながら、モーター駆動制御部１０３に制御信号を出力してモーター８の駆動制御を行う機能を有するが、ここでは、その機能は本発明とは直接関係しないため、当該通信部や当該エンコーダと、その機能について図示は省略している。そして、制御部１０１は、メモリ１０２に対してモーター８の回転数や設定される回転速度（即ち、当該駆動軸の回転数や設定される回転速度）に係るデータを一時的に格納し、それぞれの当該駆動軸の回転量に基づく現在のボトムレール６の昇降高さや多数段のスラット４の回動状態に関する状態情報を記憶保持しており、現在の遮蔽材の状態を常に把握して制御することができる。
【００２９】
即ち、本実施形態に係る機能として、制御部１０１は、動画像監視部１０１１、人物判定部１０１２、特徴抽出部１０１３、開閉判定部１０１４、及び開閉制御部１０１５を備え、これらの機能部は、遮蔽材の状態が開状態にあるとき（本例では、スラット４の回動状態が採光（例えば水平）となる開状態にあるときとするが、ボトムレール６が非最下限位置にある状態にあるときとしてもよい。）に作動するものとする。ただし、遮蔽材の状態が開状態にないとき（本例では、スラット４の回動状態が完全に正遮蔽又は逆遮蔽にあるとき、又はボトムレール６が最下限位置にあるとき）には、動画像監視部１０１１、人物判定部１０１２、及び特徴抽出部１０１３については作動させてもよいが、開閉判定部１０１４、及び開閉制御部１０１５については少なくとも作動しないものとする。
【００３０】
動画像監視部１０１１は、当該電動横型ブラインド１の近傍（本例では前方周辺）を撮影するカメラ１１から動画像を取得してメモリ１０２に所定時間単位（例えば数フレーム〜数百フレーム単位）で更新しながらメモリ１０２に一次記憶して監視する機能部である。
【００３１】
人物判定部１０１２は、動画像監視部１０１１によって一次記憶した当該所定時間単位の動画像を当該所定時間単位で逐次、メモリ１０２から読み出し、公知のオブジェクト抽出技法に基づいて人物が写りこんでいるか否かを判定し、人物が写りこんでいると判定した際に当該所定時間単位の動画像を特徴抽出部１０１３に送出する機能部である。
【００３２】
尚、図１に示す例では、カメラ１１‐１は電動横型ブラインド１‐１の前方の人物ｂｊ１をオブジェクトとして、カメラ１１‐２は電動横型ブラインド１‐２の前方の人物ｂｊ２をオブジェクトとして、カメラ１１‐３は電動横型ブラインド１‐３の前方の人物ｂｊ３をオブジェクトとして判定抽出する。
【００３３】
特徴抽出部１０１３は、人物判定部１０１２により当該所定時間単位の動画像内に人物有りと判定したときに、当該所定時間単位の動画像から当該人物の特徴（画像特徴）を抽出し、開閉判定部１０１４に出力する機能部である。
【００３４】
開閉判定部１０１４は、当該人物の特徴を基に遮蔽材の自動閉動作（本例では、スラット４の開状態から閉状態への回動制御とするが、スラット４の非最下限状態から最下限状態への下降制御としてもよい。）を要するか否かを判定し、自動閉動作を要すると判定したときに、その旨を開閉制御部１０１５に通知する機能部である。
【００３５】
開閉制御部１０１５は、開閉判定部１０１４によって自動閉動作を要すると判定した判定結果に応じて、遮蔽材の自動閉動作（本例では、スラット４の開状態から閉状態への回動制御とするが、スラット４の非最下限状態から最下限状態への下降制御としてもよい。）を行うよう、モーター駆動制御部１０３に制御信号を出力する。
【００３６】
ここで、本実施形態における開閉判定部１０１４は、当該人物の特徴を基に日射状況として眩しい状態にあるか否かをＡＩ（人工知能）解析に基づく予測判定で示すスコアを決定する。そして、開閉制御部１０１５は、眩しい状態にある予測判定結果を示すスコアに応じて開状態にある遮蔽材を閉状態になるよう自動制御する。
【００３７】
尚、特徴抽出部１０１３、開閉判定部１０１４、及び開閉制御部１０１５は、動画像監視部１０１１でメモリ１０２に一次記憶した所定時間単位（例えば数フレーム〜数百フレーム単位）の動画像のうち一部を扱う構成としてもよいし、これらの機能部は、その処理にあたって逐次メモリ１０２から読み出す構成としてもよい。
【００３８】
特に、少なくとも開閉判定部１０１４は、ニューラルネットワーク（例えば特開平１０−２１４０６号公報参照）又は機械学習（例えば特開２００２−１５７５９６号公報参照）に基づいたＡＩ（人工知能）により当該スコアを予測判定する。尚、人物判定部１０１２及び特徴抽出部１０１３もニューラルネットワーク又は機械学習に基づいたＡＩ（人工知能）解析により処理するものとしてもよい。限定するものではないが、比較的処理が簡便で高精度なニューラルネットワークとして畳み込みニューラルネットワークを利用する形態でも良いし、機械学習には、所謂、正例及び負例に基づく教師あり学習として有名なサポートベクターマシン（support vector machine, SVM）と称されるソフトウェアを利用できる。
【００３９】
制御部１０１の機能はマイクロコンピュータで構成することができる。制御部１０１の機能を実現させるためのプログラムは、当該マイクロコンピュータの外部（又は内部）に備えられるメモリ１０２に記憶される。マイクロコンピュータに備えられる中央演算処理装置（ＣＰＵ）などの制御で、制御部１０１の機能を実現するための処理内容が記述されたプログラムを、適宜、メモリ１０２から読み込んで、制御部１０１の機能に相当する処理をコンピュータに実現させることができる。また、制御部１０１の機能の一部をハードウェアで実現し、その他の部分をマイクロコンピュータで構成させることもできる。
【００４０】
より具体的には、メモリ１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）で構成され、ＲＯＭには制御部１０１の機能を実現するためのプログラムが記憶され、制御部１０１を構成するマイクロコンピュータはこのプログラムを当該ＲＯＭから読み出し、上述した制御部１０１の機能を実現する。また、制御部１０１を構成するマイクロコンピュータは当該ＲＡＭに対してモーター８の回転数や回転速度（即ち、当該駆動軸の回転数や回転速度）に係るデータを一時的に格納し、当該駆動軸の回転量に基づく現在のボトムレール６の昇降高さや多数段のスラット４の回動状態に関する状態情報を記憶保持することができ、更には多数段のスラット４の昇降速度を可変設定する構成では、その設定された昇降速度のデータを当該駆動軸の回転速度に対応付けて記憶保持することができる。
【００４１】
また、メモリ１０２には、当該電動横型ブラインドの外形（縦・横・高さ）のデータ（厳格性を要しない）、当該電動横型ブラインドの世界座標上の位置データ、固定配置される撮像カメラ１１によって撮影される動画像の２次元画像内の空間座標を世界座標上に対応付ける撮影空間データを登録し記憶されている。また、制御部１０１の制御によって、当該電動遮蔽装置が設置される日射位置（入射位置、方向、時期、太陽軌跡等）の情報が管理され、メモリ１０２に記憶される。このため、制御部１０１は、適宜、当該人物と電動横型ブラインドとの距離（以下の説明では最小距離）の算出し、当該人物の特徴抽出を行うことができる。
【００４２】
ところで、本実施形態における開閉判定部１０１４は、ＡＩ解析として、例えば図１に示す人物Ｏｂｊ１の「眩しさ判定」を行ってそのスコア（評価値）を求め（図示ｅ１）、開閉制御部１０１５は、当該スコアが所定の閾値以上となるときに当該遮蔽材を自動閉動作するよう制御する（図示ｅ２）。
【００４３】
つまり、図３及び図４を参照しながら詳細に説明するが、本実施形態における開閉判定部１０１４は、ＡＩ解析として、日射位置、人物の輪郭（ポーズ）、人物の動き（ジェスチャー）、人物の顔表情、人物の顔の向き、人物の視線方向、人物の瞳孔、及び人物の顔への照射量（顔の明度及び明度差）のうち１以上を要素とし（ただし、人物の現在位置と当該電動遮蔽装置との位置関係を要素として加えてもよい）、各要素の種類、組み合わせ、度合い、頻度、及び動作時間のうち１以上を判定基準としたＡＩ解析により、人物の特徴（処理対象の画像特徴）の「眩しさ判定」に係るスコア（評価値）を決定する。そして、開閉制御部１０１５は、当該スコアが所定の閾値以上となるときに当該遮蔽材を自動閉動作するよう制御する。
【００４４】
（制御装置１０における「眩しさ判定」による遮蔽材の自動制御）
図３は、本発明による第１実施形態の電動遮蔽装置として構成される電動ブラインド１における制御装置１０の制御例を示すフローチャートである。まず、制御装置１０は、動画像監視部１０１１により、カメラ１１から動画像を取得してメモリ１０２に所定時間単位（例えば数フレーム〜数百フレーム単位）で更新しながらメモリ１０２に一次記憶して監視する（ステップＳ１）。
【００４５】
続いて、制御装置１０は、人物判定部１０１２により、動画像監視部１０１１によって一次記憶した当該所定時間単位の動画像を当該所定時間単位で逐次、メモリ１０２から読み出し、公知のオブジェクト抽出技法に基づいて人物が写りこんでいるか否かを判定し（ステップＳ２）、人物が写りこんでいると判定した際には（ステップＳ２：Ｙ）、ステップＳ３に移行し、人物が写りこんでいないと判定した際には（ステップＳ２：Ｎ）、ステップＳ１に移行する。
【００４６】
続いて、制御装置１０は、人物判定部１０１２により人物（ここでは、単一人物が映り込んでいる場合を想定する。）が写りこんでいると判定した際には（ステップＳ２：Ｙ）、特徴抽出部１０１３により、当該所定時間単位の動画像から当該人物の特徴を抽出する。
【００４７】
具体的には、特徴抽出部１０１３は、まず当該人物の位置（当該電動横型ブラインドに対する相対位置）を判定し（ステップＳ３）、当該電動横型ブラインドと当該人物との最小距離が所定の距離（例えば１ｍ）以内であるときに（ステップＳ３：Ｙ）、眩しさ判定のための（当該人物が眩しく感じている可能性を特徴付けるための）以下の要素の１以上に関する当該人物の特徴を抽出する（ステップＳ４）。尚、当該電動横型ブラインドと当該人物との最小距離が所定の距離（例えば１ｍ）以内でないとき（ステップＳ３：Ｎ）、ステップＳ１に移行する。
＜要素＞
・日射位置（入射位置、方向、時期、太陽軌跡等）
・人物の輪郭（ポーズ）
・人物の動き（ジェスチャー）
・人物の顔表情
・人物の顔の向き
・人物の視線方向
・人物の瞳孔
・人物の顔への照射量（顔の明度及び明度差）
【００４８】
続いて、制御装置１０は、特徴抽出部１０１３によって抽出した当該人物の特徴を基に、開閉判定部１０１４により、遮蔽材の自動閉動作（本例では、スラット４の開状態から閉状態への回動制御とするが、スラット４の非最下限状態から最下限状態への下降制御としてもよい。）を要するか否かを判定し、自動閉動作を要すると判定したときに、その旨を開閉制御部１０１５に通知する（ステップＳ５）。
【００４９】
ここで、開閉判定部１０１４は、ニューラルネットワーク又は機械学習に基づいたＡＩ（人工知能）解析により「眩しさ判定」処理を実行する。より具体的には、上記の各要素の種類、組み合わせ、度合い、頻度、及び動作時間のうち１以上を判定基準としたＡＩ解析により、人物の特徴（処理対象の画像特徴）の「眩しさ判定」に係るスコア（評価値）を決定する。
【００５０】
例えば、眩しさ判定用スコアは、眩しくないとするスコアを０、眩しいとするスコアを１００として正規化した０〜１００の範囲で、当該人物の眩しさ具合の推定値を示すように決定される。
【００５１】
最終的に、制御装置１０は、開閉制御部１０１５により、当該スコアが所定の閾値以上であるか否かを判定し（ステップＳ６）、当該スコアが所定の閾値未満であれば（ステップＳ６：Ｎ）、ステップＳ１に移行するが、当該スコアが所定の閾値以上となるときに（ステップＳ６：Ｙ）、自動閉動作を要すると判定される。
【００５２】
そして、制御装置１０は、開閉判定部１０１４によって自動閉動作を要すると判定した判定結果であるスコアに応じて、遮蔽材の自動閉動作（本例では、スラット４の開状態から閉状態への回動制御とする）を行うよう制御する（ステップＳ７）。ここで、制御装置１０は、当該スコアが所定の閾値以上となるときに、段階的に分けた遮蔽量（チルト制御の遮蔽回動量）のうちそのスコアの値が高ければ高いほど遮蔽量が大きいものとする自動閉動作とする。この場合、繰り返し動画像の監視が継続されることから、当該人物にとって適度なチルト量に逐次制御されるものとなる。或いは、制御装置１０は、当該スコアが所定の閾値以上となるときに完全に正遮蔽又は逆遮蔽となるチルト遮蔽を実行するよう自動制御するものとし、いずれを採用するかは予め定めておく。チルト制御の代わりに遮蔽材の昇降を制御するものとした場合も同様である。
【００５３】
尚、制御装置１０は、動画像内に複数の人物が映り込んでいた場合には、当該複数の人物をそれぞれ「眩しさ判定」を行い、当該複数の人物のうち１人でも「眩しさ判定」の制御対象となるスコアが得られたときは本実施形態に係る動作を実行するものとしてもよい。更には、当該複数の人物のうち当該電動遮蔽装置から最近接距離にある人物のみを「眩しさ判定」の制御対象としてもよい。
【００５４】
このような上記の各要素について予め定めた判定基準で当該人物のスコアを決定するのに用いるニューラルネットワーク又は機械学習に基づいたＡＩ（人工知能）による学習演算は、多数の動画像を基に予め学習しておく必要があるが、このようなＡＩは通常、実際に設置された状態に応じてその自動制御が正しいか否かを自己学習することができる。この自己学習のために、制御装置１０は、開閉判定部１０１４内に、時刻管理する機能と、本実施形態に係る当該自動制御後の所定時間内（例えば１分以内）に遮蔽材の状態が閉状態から開状態に戻されたか否かを監視して、閉状態から開状態に戻された場合は負例とし、戻されなかった場合は正例として自動学習する機能と、を備えたものとすることができる。これにより、スコアの判定における閾値自体も学習され、当該電動横型ブラインド１及びカメラ１１の設置期間が長ければ長いほど本実施形態に係る制御装置１０の作動精度が設置環境に応じて適応的に向上するようになる。
【００５５】
尚、上記の各要素の種類、組み合わせ、度合い、頻度、及び動作時間のうち１以上を判定基準としたＡＩ解析とする作用について図４を参照して説明する。図４（ａ）,（ｂ）は、それぞれ本発明による第１実施形態の電動遮蔽装置（電動横型ブラインド１）における制御装置１０の動作例を説明するフロー図である。
【００５６】
例えば、図４（ａ）に示すように、ＡＩによる「眩しさ判定」のスコアとして、制御装置１０は、動画像から抽出した人物が「顔に手をかざす動作」有りと判定した場合も（図示ｃ１）、図７（ａ）に例示するように「単に顔に手をかざしているのみの可能性あり」（図示ｃ２）として、「眩しいとするスコアは低い」（図示ｃ３）とすることができる。一方、制御装置１０は、図７（ｂ）に例示するように『手をかざし顔に明暗』があるときや「所定時間以上又は所定回、顔に手をかざす」（図示ｃ４）と判定したとき、「眩しいとするスコアは高い」（図示ｃ５）とすることができる。更に、制御装置１０は、「嫌悪の表情」あり（図示ｃ６）と判定したとき、「他人等に対する不愉快の可能性あり」（図示ｃ７）として、「眩しいとするスコアは低い」（図示ｃ８）とすることができる。更には、制御装置１０は、「所定時間以上又は所定回顔に手をかざして、嫌悪の表情」（図示ｃ９）と判定したとき、「眩しいとするスコアは高い」（図示ｃ１０）とすることができ、「他の要素」についても同様に、ＡＩ解析するものとすることができる。また、図７（ｃ）に例示するように「手をかざしていない」場合でも「人体の光と影の明度差がかなりあり、表情もやや眩しいような表情より眩しいと感じている」と判定される場合には、「眩しいとするスコアは高い」とすることができる。
【００５７】
また、例えば、図４（ｂ）に示すように、ＡＩによる「眩しさ判定」のスコアとして、制御装置１０は、動画像から抽出した人物が「対象のブライドを見る動作」有りと判定した場合も（図示ｃ１１）、「単に見ているだけの可能性あり」（図示ｃ１２）として、「眩しいとするスコアは低い」（図示ｃ１３）とすることができる。更に、制御装置１０は、「汗を拭く動作」あり（図示ｃ１４）と判定したとき、「単に体調が悪いだけの可能性あり（図示ｃ１５）として、「眩しいとするスコアは低い」（図示ｃ１６）とすることができる。一方、制御装置１０は、「所定時間以上又は所定回見て、汗を拭く動作」あり（図示ｃ１７）と判定したとき、「眩しいとするスコアは高い」（図示ｃ１８）とすることができ、「他の要素」（図示ｃ１１）についても同様に、ＡＩ解析するものとすることができる。
【００５８】
特に、ニューラルネットワークでは、各要素がニューロンで与えられ各ニューロンの接続を示すニューラルネットワークパラメータが当該判定基準に基づくＡＩ解析によってスコアとして反映される。一方、機械学習では各要素が特徴ベクトルで与えられ各特徴ベクトルの総合的なベクトルが当該判定基準に基づくＡＩ解析によってスコアとして反映される。
【００５９】
以上のように、本実施形態によれば、カメラ１１の動画像に映り込んだ人物の「眩しさ判定」に基づいて、自動的に開状態にある遮蔽材を閉状態へと制御する制御装置１０を備える電動遮蔽装置を構成することができるため、ユーザーの利便性を向上させることができる。
【００６０】
〔第２実施形態〕
（電動横型ブラインドの全体構成）
図５は、本発明による第２実施形態の電動遮蔽装置として代表的な電動横型ブラインド１（尚、電動横型ブラインド１‐１，１‐２，１‐３は同様に構成され、個々を代表して「電動横型ブラインド１」と称する。）の構成と適用例を示す概略図である。
【００６１】
図５に示す各電動横型ブラインド１は、第１実施形態と同様、部屋内の各窓枠Ｗに対し設置され、その近傍位置にそれぞれのカメラ１１（尚、カメラ１１‐１，１１‐２，１１‐３は同様に構成され、個々を代表して「カメラ１１」と称する。）が有線接続されている。即ち、電動横型ブラインド１‐１用のカメラ１１‐１、電動横型ブラインド１‐２用のカメラ１１‐２、及び電動横型ブラインド１‐３用のカメラ１１‐３が割り当てられて配設されている。尚、本例でも、１台の電動横型ブラインド１に対し１台のカメラ１１が割り当てられて配設されている例を示しているが、１台の電動横型ブラインド１に対し複数台のカメラ１１が割り当てられて配設されていてもよい。また、図５では、各電動横型ブラインド１の近傍位置に対応するカメラ１１が設置されている例を示しているが、ヘッドボックス１の前面からカメラ１１の撮影レンズが突出するようカメラ１１をヘッドボックス１内に配置してもよい。
【００６２】
そして、図５に示す各電動横型ブラインド１は、第１実施形態と同様に構成され、多数段のスラット４の開閉（昇降・回動操作）を電動制御する制御装置１０が本例ではヘッドボックス２内の長手方向略中央部に設けられている。
【００６３】
そして、本実施形態に係る制御装置１０は、図２に示すものと同様、制御部１０１と、メモリ１０２と、モーター駆動制御部１０３と、を備える。
【００６４】
制御部１０１は、制御装置１０に設けられる通信部（図示せず）を介して有線又は無線で通信接続された図示しない電動遮蔽装置操作用のスイッチ又は通信端末からの操作信号を受信し、その操作信号に基づいて当該駆動軸の回転量や回転速度を検出するエンコーダ（図示せず）からのパルス信号をカウントして監視しながら、モーター駆動制御部１０３に制御信号を出力してモーター８の駆動制御を行う機能を有するが、ここでは、その機能は本発明とは直接関係しないため、当該通信部や当該エンコーダと、その機能について図示は省略している。そして、制御部１０１は、メモリ１０２に対してモーター８の回転数や設定される回転速度（即ち、当該駆動軸の回転数や設定される回転速度）に係るデータを一時的に格納し、それぞれの当該駆動軸の回転量に基づく現在のボトムレール６の昇降高さや多数段のスラット４の回動状態に関する状態情報を記憶保持しており、現在の遮蔽材の状態を常に把握して制御することができる。
【００６５】
つまり、本実施形態に係る機能として、制御部１０１は、動画像監視部１０１１、人物判定部１０１２、特徴抽出部１０１３、開閉判定部１０１４、及び開閉制御部１０１５を備える点で第１実施形態と同様である。ただし、本実施形態では、これらの機能部は、遮蔽材の状態がほぼ閉状態にあるとき（本例では、ボトムレール６が最下限位置、又は最下限位置から所定高さ（例えば１０３ｃｍ）までの範囲にある状態）に作動するものとする。また、遮蔽材の状態が当該ほぼ閉状態にないとき（本例では、ボトムレール６が最下限位置から所定高さ（例えば１０３ｃｍ）より高い位置にあるとき）には、動画像監視部１０１１、人物判定部１０１２、及び特徴抽出部１０１３については作動させてもよいが、開閉判定部１０１４、及び開閉制御部１０１５については少なくとも作動しないものとする。
【００６６】
動画像監視部１０１１は、第１実施形態と同様、当該電動横型ブラインド１の近傍（本例では前方周辺）を撮影するカメラ１１から動画像を取得してメモリ１０２に所定時間単位（例えば数フレーム〜数百フレーム単位）で更新しながらメモリ１０２に一次記憶して監視する機能部である。
【００６７】
人物判定部１０１２は、第１実施形態と同様、動画像監視部１０１１によって一次記憶した当該所定時間単位の動画像を当該所定時間単位で逐次、メモリ１０２から読み出し、公知のオブジェクト抽出技法に基づいて人物が写りこんでいるか否かを判定し、人物が写りこんでいると判定した際に当該所定時間単位の動画像を特徴抽出部１０１３に送出する機能部である。
【００６８】
特徴抽出部１０１３は、人物判定部１０１２により当該所定時間単位の動画像内に人物有りと判定したときに、当該所定時間単位の動画像から当該人物の特徴（画像特徴）を抽出し、開閉判定部１０１４に出力する機能部である。
【００６９】
開閉判定部１０１４は、当該人物の特徴を基に遮蔽材の自動開動作（本例では、ボトムレール６が最下限位置から所定高さ（例えば１０３ｃｍ）より高い位置（当該子供の手の届かない高さ）への上昇動作）を要するか否かを判定し、自動開動作を要すると判定したときに、その旨を開閉制御部１０１５に通知する機能部である。
【００７０】
開閉制御部１０１５は、開閉判定部１０１４によって自動開動作を要すると判定した判定結果に応じて、遮蔽材の自動開動作（本例では、ボトムレール６が最下限位置から所定高さ（例えば１０３ｃｍ）より高い位置（当該子供の手の届かない高さ）への上昇動作）を行うよう、モーター駆動制御部１０３に制御信号を出力する。
【００７１】
ここで、本実施形態における開閉判定部１０１４は、当該人物が子供であるか否か、及び子供と判定された場合に該子供の位置が注意すべき位置にいる、又は注意が必要な位置に移動する可能性が高いか否かをＡＩ（人工知能）解析に基づく予測判定で示すスコアを決定する。そして、開閉制御部１０１５は、当該子供が注意状態にある予測判定結果を示すスコアに応じて閉状態にある遮蔽材を開状態（本例では、ボトムレール６が最下限位置から所定高さ（例えば１０３ｃｍ）より高い位置（当該子供の手の届かない高さ）となる開状態）になるよう自動制御する。
【００７２】
尚、特徴抽出部１０１３、開閉判定部１０１４、及び開閉制御部１０１５は、動画像監視部１０１１でメモリ１０２に一次記憶した所定時間単位（例えば数フレーム〜数百フレーム単位）の動画像のうち一部を扱う構成としてもよいし、これらの機能部は、その処理にあたって逐次メモリ１０２から読み出す構成としてもよい。
【００７３】
本実施形態においても、少なくとも開閉判定部１０１４は、ニューラルネットワーク又は機械学習によるＡＩ（人工知能）解析により当該スコアを決定する。尚、人物判定部１０１２及び特徴抽出部１０１３もニューラルネットワーク又は機械学習に基づいたＡＩ（人工知能）により処理するものとしてもよい。限定するものではないが、比較的処理が簡便で高精度なニューラルネットワークとして畳み込みニューラルネットワークを利用する形態でも良いし、機械学習には、所謂、正例及び負例に基づく教師あり学習として有名なサポートベクターマシンと称されるソフトウェアを利用できる。
【００７４】
制御部１０１の機能はマイクロコンピュータで構成することができる。制御部１０１の機能を実現させるためのプログラムは、当該マイクロコンピュータの外部（又は内部）に備えられるメモリ１０２に記憶される。マイクロコンピュータに備えられる中央演算処理装置（ＣＰＵ）などの制御で、制御部１０１の機能を実現するための処理内容が記述されたプログラムを、適宜、メモリ１０２から読み込んで、制御部１０１の機能に相当する処理をコンピュータに実現させることができる。また、制御部１０１の機能の一部をハードウェアで実現し、その他の部分をマイクロコンピュータで構成させることもできる。
【００７５】
そして第１実施形態と同様、メモリ１０２は、ＲＯＭ及びＲＡＭで構成され、ＲＯＭには制御部１０１の機能を実現するためのプログラムが記憶され、制御部１０１を構成するマイクロコンピュータはこのプログラムを当該ＲＯＭから読み出し、上述した制御部１０１の機能を実現する。また、制御部１０１を構成するマイクロコンピュータは当該ＲＡＭに対してモーター８の回転数や回転速度（即ち、当該駆動軸の回転数や回転速度）に係るデータを一時的に格納し、当該駆動軸の回転量に基づく現在のボトムレール６の昇降高さや多数段のスラット４の回動状態に関する状態情報を記憶保持することができ、更には多数段のスラット４の昇降速度を可変設定する構成では、その設定された昇降速度のデータを当該駆動軸の回転速度に対応付けて記憶保持することができる。
【００７６】
また、メモリ１０２には、当該電動横型ブラインドの外形（縦・横・高さ）のデータ（厳格性を要しない）、当該電動横型ブラインドの世界座標上の位置データ、固定配置される撮像カメラ１１によって撮影される動画像の２次元画像内の空間座標を世界座標上に対応付ける撮影空間データを登録し記憶されている。また、制御部１０１の制御によって、当該電動遮蔽装置が設置される日射位置（入射位置、方向、時期、太陽軌跡等）の情報が管理され、メモリ１０２に記憶される。このため、制御部１０１は、適宜、当該人物と電動横型ブラインドとの距離（以下の説明では最小距離）の算出し、当該人物の特徴抽出を行うことができる。
【００７７】
ところで、本実施形態における開閉判定部１０１４は、ＡＩ解析として、例えば図５に示す人物Ｏｂｊ４の「子供判定及び注意判定」を行ってそれぞれのスコア（評価値）を求め（図示ｅ３）、開閉制御部１０１５は、当該各スコアが所定の閾値以上となるときに当該遮蔽材を自動開動作するよう制御する（図示ｅ４）。
【００７８】
つまり、図６を参照しながら詳細に説明するが、本実施形態における開閉判定部１０１４は、ＡＩ解析として、日射位置、人物の輪郭（大きさ、四つん這いのポーズ）、人物の・動き（ハイハイ、よちよち歩き、指しゃぶり等）、人物の顔表情（泣き顔）、人物の顔の向き（対象ブラインドへの興味を示唆する向き）、人物の視線方向（対象ブラインドを見ている方向）、及び人物の現在位置と当該電動遮蔽装置との位置関係（距離と動く方向）のうち１以上を要素とし、各要素の種類、組み合わせ、度合い、頻度、動作時間、及び当該電動遮蔽装置と当該人物との位置関係のうち１以上を判定基準としたＡＩ解析により、人物の特徴（処理対象の画像特徴）の「子供判定及び注意判定」に係る各スコア（評価値）を決定する。そして、開閉制御部１０１５は、当該各スコアがそれぞれに定められた所定の閾値以上となるときに当該遮蔽材を自動開動作するよう制御する。
【００７９】
（制御装置１０における「子供判定及び注意判定」による遮蔽材の自動制御）
図６は、本発明による第２実施形態の電動遮蔽装置として構成される電動ブラインド１における制御装置１０の制御例を示すフローチャートである。まず、制御装置１０は、動画像監視部１０１１により、カメラ１１から動画像を取得してメモリ１０２に所定時間単位（例えば数フレーム〜数百フレーム単位）で更新しながらメモリ１０２に一次記憶して監視する（ステップＳ１１）。
【００８０】
続いて、制御装置１０は、人物判定部１０１２により、動画像監視部１０１１によって一次記憶した当該所定時間単位の動画像を当該所定時間単位で逐次、メモリ１０２から読み出し、公知のオブジェクト抽出技法に基づいて人物が写りこんでいるか否かを判定し（ステップＳ１２）、人物が写りこんでいると判定した際には（ステップＳ１２：Ｙ）、ステップＳ１３に移行し、人物が写りこんでいないと判定した際には（ステップＳ１２：Ｎ）、ステップＳ１１に移行する。
【００８１】
続いて、制御装置１０は、人物判定部１０１２により人物（ここでは、単一人物が映り込んでいる場合を想定する。）が写りこんでいると判定した際には（ステップＳ１２：Ｙ）、特徴抽出部１０１３により、当該所定時間単位の動画像から当該人物の特徴を抽出する。
【００８２】
具体的には、特徴抽出部１０１３は、まず当該人物の位置（当該電動横型ブラインドに対する相対位置）を判定し（ステップＳ１３）、当該電動横型ブラインドと当該人物との最小距離が所定の距離（例えば１ｍ）以内（図５に示す領域Ｓ）であるときに（ステップＳ１３：Ｙ）、子供である可能性且つ当該子供が注意すべき位置にいる可能性の有る以下の要素の１以上に関する当該人物の特徴を抽出する（ステップＳ１４）。尚、当該電動横型ブラインドと当該人物との最小距離が所定の距離（例えば１ｍ）以内でないとき（ステップＳ１３：Ｎ）、ステップＳ１１に移行する。
＜要素＞
・日射位置（入射位置、方向、時期、太陽軌跡等）
・人物の輪郭（大きさ、四つん這いのポーズ）
・人物の動き（ハイハイ、よちよち歩き、指しゃぶり等）
・人物の顔表情（泣き顔）
・人物の顔の向き（対象ブラインドへの興味を示唆する向き）
・人物の視線方向（対象ブラインドを見ている方向）
・人物の現在位置と当該電動遮蔽装置との位置関係（距離と動く方向）
【００８３】
続いて、制御装置１０は、特徴抽出部１０１３によって抽出した当該人物の特徴を基に、開閉判定部１０１４により、遮蔽材の自動開動作（本例では、ボトムレール６が最下限位置から所定高さ（例えば１０３ｃｍ）より高い位置への上昇動作）を要するか否かを判定し、自動開動作を要すると判定したときに、その旨を開閉制御部１０１５に通知する（ステップＳ１５）。
【００８４】
ここで、開閉判定部１０１４は、ニューラルネットワーク又は機械学習に基づいたＡＩ（人工知能）解析により「子供判定及び注意判定」解析を実行する。より具体的には、上記の各要素の種類、組み合わせ、度合い、頻度、動作時間、及び当該電動遮蔽装置と当該人物との位置関係のうち１以上を判定基準としたＡＩ解析により、人物の特徴（処理対象の画像特徴）の「子供判定及び注意判定」に係るそれぞれのスコア（評価値）を決定する。
【００８５】
例えば、子供判定用スコアは、成人とするスコアを０、乳幼児とするスコアを１００として正規化した０〜１００の範囲で、当該人物の子供であるとする推定値を示すように決定される。
【００８６】
また、注意判定用スコアは、距離的安全とするスコアを０、距離的注意とするスコアを１００として正規化した０〜１００の範囲で、当該人物が注意状態であるとする推定値を示すように決定される。
【００８７】
最終的に、制御装置１０は、開閉制御部１０１５により、当該「子供判定及び注意判定」に係る各スコアがそれぞれに設定された所定の閾値以上であるか否かを判定し（ステップＳ１６）、当該各スコアがそれぞれの所定の閾値未満であれば（ステップＳ１６：Ｎ）、ステップＳ１１に移行するが、当該各スコアがそれぞれの所定の閾値以上となるときに（ステップＳ１６：Ｙ）、自動開動作を要すると判定される。
【００８８】
そして、制御装置１０は、開閉判定部１０１４によって自動開動作を要すると判定した判定結果であるスコアに応じて、遮蔽材の自動開動作（本例では、ボトムレール６が最下限位置から所定高さ（例えば１０３ｃｍ）より高い位置への上昇動作）を行うよう制御する（ステップＳ１７）。ここで、制御装置１０は、当該各スコアがそれぞれの所定の閾値以上となるときに、段階的に分けた遮蔽材の所定高さまでの上昇量のうち双方のスコアの加重平均値（例えば、子供判定用スコア対注意判定用スコア＝１：３とする加重平均値）が高ければ高いほど上昇量が大きいものとする自動開動作とする。この場合、繰り返し動画像の監視が継続されることから、当該人物が子供であって当該電動遮蔽装置に近づく可能性が高いほど、当該遮蔽材が安全な高さに逐次制御されるものとなる。ただし、当該人物が当該電動遮蔽装置にあまりに近接した場合には、むしろこの開動作を行う制御を強制停止させ遮蔽材を動かさないようにする。或いは、制御装置１０は、当該各スコアがそれぞれの所定の閾値以上となるときに一気に当該所定高さまで上昇させる開動作を実行するよう自動制御するものとし、いずれを採用するかは予め定めておく。
【００８９】
尚、制御装置１０は、動画像内に複数の人物が映り込んでいた場合には、本実施形態に係る動作を実行しないものとしてもよいし、当該複数の人物をそれぞれ「子供判定及び注意判定」を行い、当該複数の人物のうち１人でも「子供判定及び注意判定」の制御対象となるスコアが得られたときは本実施形態に係る動作を実行するものとしてもよい。さらには、当該複数の人物のうち当該電動遮蔽装置から最近接距離にある人物のみを「子供判定及び注意判定」の制御対象としてもよい。
【００９０】
このような上記の各要素について予め定めた判定基準で当該人物のスコアを決定するのに用いるニューラルネットワーク又は機械学習に基づいたＡＩ（人工知能）による学習演算は、多数の動画像を基に予め学習しておく必要があるが、このようなＡＩは通常、実際に設置された状態に応じてその自動制御が正しいか否かを自己学習することができる。この自己学習のために、制御装置１０は、開閉判定部１０１４内に、時刻管理する機能と、本実施形態に係る当該自動制御後の所定時間内（例えば１分以内）に遮蔽材の状態が閉状態から開状態に戻されたか否かを監視して、開状態から閉状態に戻された場合は負例とし、戻されなかった場合は正例として自動学習する機能と、を備えたものとすることができる。これにより、スコアの判定における閾値自体も学習され、当該電動横型ブラインド１及びカメラ１１の設置期間が長ければ長いほど本実施形態に係る制御装置１０の作動精度が設置環境に応じて適応的に向上するようになる。
【００９１】
以上のように、本実施形態によれば、カメラ１１の動画像に映り込んだ人物の「子供判定及び注意判定」に基づいて、自動的に閉状態にある遮蔽材を開状態へと制御する制御装置１０を備える電動遮蔽装置を構成することができるため、ユーザーに係る子供の安全性を向上させることができる。
【００９２】
以上、特定の実施形態の例を挙げて本発明を説明したが、本発明は前述の実施形態の例に限定されるものではなく、その技術思想を逸脱しない範囲で種々変形可能である。例えば、第１実施形態及び第２実施形態の双方の機能を持つ制御装置１０を備える電動遮蔽装置を構成してもよい。
【００９３】
従って、上述した各実施形態から種々の変形例で構成することができ、本発明は特許請求の範囲の記載によってのみ制限される。
【産業上の利用可能性】
【００９４】
本発明によれば、ユーザーの利便性又は安全性を向上させることができるので、電動遮蔽装置の用途に有用である。
【符号の説明】
【００９５】
１，１‐１，１‐２，１‐３  電動遮蔽装置（電動横型ブラインド）
２  ヘッドボックス
３  ラダーコード
４  スラット
５  昇降コード
６  ボトムレール
７  支持部材
８  モーター
９  電源ユニット
１０  制御装置
１１，１１‐１，１‐２，１‐３  カメラ
１０１  制御部
１０２  メモリ
１０３  モーター駆動制御部
１０１１  動画像監視部
１０１２  人物判定部
１０１３  特徴抽出部
１０１４  開閉判定部
１０１５  開閉制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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