(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
在室者の顔から在室者の位置を検出する第１の人検出手段と、
在室者の人体から在室者の位置を検出する第２の人検出手段と、
前記第１の人検出手段及び／又は前記第２の人検出手段によって検出された在室者の位置に基づいて風向を制御する風向制御手段と、を備えること
を特徴とする空気調和機。
【請求項２】
前記第２の人検出手段は、在室者の頭を検出する頭部検出手段と、在室者の足を検出する足部検出手段とを有し、
前記足部検出手段は、前記頭部検出手段で検出された在室者の頭の下方にある在室者の足を検出すること
を特徴とする請求項１に記載の空気調和機。
【請求項３】
前記第１の人検出手段は在室者の顔の幅又は大きさによって在室者の奥方向の位置を検出し、
前記第２の人検出手段は在室者の頭部の幅又は大きさによって在室者の奥方向の位置を検出すること
を特徴とする請求項１に記載の空気調和機。
【請求項４】
前記風向制御手段は、前記第１の人検出手段及び／又は前記第２の人検出手段によって検出された在室者の位置の経時的変化から算出される活動量に基づいて風向を制御すること
を特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の空気調和機。
【請求項５】
前記第１の人検出手段及び／又は前記第２の人検出手段によって検出された在室者の位置の経時的変化から算出される活動量に基づいて、設定温度、室外機が備える圧縮機モータの回転速度、及び前記圧縮機モータに供給される電流のうち少なくとも一つを制御する制御変更手段を備えること
を特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の空気調和機。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空気調和機に関する。
【背景技術】
【０００２】
室内機が設置されている室内の在室者を検出し、その検出結果を空調制御に反映させる空気調和機が知られている。
例えば、特許文献１には、撮像手段から経時的に入力される画像の差分をとって、この差分の画像に表れた動きのある物体（動体）の中から人体を識別し、所定時間内での人体の移動面積に基づいて活動特徴量（活動量）を算出する人体活動量算出装置について記載されている。
【０００３】
また、特許文献２には、室内機カメラ（撮像手段）から入力される顔画像を用いて、在室者の性別、年齢層、及び体型を検出し、その検出結果を空調制御に反映させる空気調和機について記載されている。
また、特許文献３には、撮像手段から入力される画像情報を用いて在室者などの活動状態を検出し、室内に不審者が侵入しているか否かを監視する空気調和装置について記載されている。
さらに、特許文献４には、画像入力部（撮像手段）から入力される画像を用いて在室者の有無を判定し、在室者の活動量に応じて空調制御を行う空気調和装置について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平８−１７８３９０号公報
【特許文献２】特開２０１０−２５３５９号公報
【特許文献３】特開２０１０−７１５９５号公報
【特許文献４】特許第２９５７３７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の人体活動量算出装置では、経時的に取得される２つの画像の差分をとることによって動体を検出し、検出した動体の中で所定条件を満たすものを人体と認識している。したがって、当該技術では静止している在室者を認識できず、経時的に取得される人体の一致性が不明確となるため、活動特徴量（活動量）を正確に算出することができないという問題がある。
【０００６】
また、特許文献２に記載の空気調和機では、例えば、逆光である場合や在室者が室内機カメラ（撮像手段）に対して後ろを向いている場合には、在室者の顔を認識できないという問題がある。
また、特許文献３，４に記載の技術において、例えば、経時的に取得される２つの画像の差分によって活動量などを算出する場合には、前記したように活動量を正確に算出することができないという問題がある。また、例えば、細かい画素間隔で在室者の全身を正確に認識する場合には演算量が膨大となる。このような演算を実行しつつ、サイクルタイムごとに在室者の動きを的確に捉えるには高価なマイコンを搭載する必要があるため、空気調和機の製造コストが増大するという問題がある。
【０００７】
そこで、本発明は、きめ細かい空調制御を行う空気調和機を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記課題を解決するために、本発明は、在室者の顔から在室者の位置を検出する第１の人検出手段と、在室者の人体から在室者の位置を検出する第２の人検出手段と、前記第１の人検出手段及び／又は前記第２の人検出手段によって検出された在室者の位置に基づいて風向を制御する風向制御手段と、を備えることを特徴とする。
本発明のその他の態様については、後記する実施の形態において説明する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により、きめ細かい空調制御を行う空気調和機を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第１実施形態に係る空気調和機の室内機、室外機、及びリモコンの正面図である。
【図２】室内機の側断面図である。
【図３】空気調和機の制御手段を含む構成を示すブロック図である。
【図４】制御手段が行う処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】（ａ）は、撮像手段によって撮像される画像を示す説明図であり、（ｂ）は（ａ）の画像を用いて人体検出手段により検出される人体画像を示す説明図であり、（ｃ）は顔検出処理を行い、さらに検出した人体と顔とが対応付けられた状態を示す説明図である。
【図６】人体検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】顔検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】ラベリング値による対応付けの処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】（ａ）は人体検出された在室者と人体ラベリング値との対応関係を示す対応表であり、（ｂ）は顔検出された在室者と人体ラベリング値との対応関係を示す対応表であり、（ｃ）は在室者とラベリング値との対応関係を示す対応表である。
【図１０】移動量算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】（ａ）は移動前の在室者と、レンズと、撮像面との位置関係を示す説明図であり、（ｂ）は移動後の在室者と、レンズと、撮像面との位置関係を示す説明図である。
【図１２】それぞれの時刻において撮像手段により撮像される画像の例を示す説明図である。
【図１３】図１２(ａ)〜（ｄ）に示す画像に基づいて算出される所定時刻ごとのラベリング値、位置情報、顔情報、人体情報、及び移動量を示す説明図である。
【図１４】在室者の所定時間当たりの移動量と、活動量との関係を示すグラフである。
【図１５】（ａ）は冷房時における活動量と補正値との関係を示すグラフであり、（ａ）は暖房時における活動量と補正値との関係を示すグラフである。
【図１６】空調制御の変更処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】空調制御の変更処理の他の例を示すフローチャートである。
【図１８】本発明の第２実施形態に係る空気調和機の制御手段が行う処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図において共通する部分には同一の符号を付し、重複した説明を省略する。
【００１２】
≪第１実施形態≫
＜空気調和機の構成＞
図１は、本実施形態に係る空気調和機の室内機、室外機、及びリモコンの正面図である。図１に示すように、空気調和機Ａは、室内機１００と、室外機２００と、リモコンＲｅと、を備えている。室内機１００と室外機２００とは冷媒配管（図示せず）で接続され、周知の冷媒サイクルによって、室内機１００が設置されている室内を空調する。また、室内機１００と室外機２００とは、通信ケーブル（図示せず）を介して互いに情報を送受信するようになっている。
【００１３】
リモコンＲｅはユーザによって操作され、室内機１００のリモコン受信部Ｑに対して赤外線信号を送信する。当該信号の内容は、運転要求、設定温度の変更、タイマ、運転モードの変更、停止要求などの指令である。空気調和機Ａは、これらの信号に基づいて、冷房モード、暖房モード、除湿モードなどの空調運転を行う。
また、室内機１００の前面パネル１０６の左右方向中央の下部には、撮像手段１１０が設置されている。なお、撮像手段１１０の詳細については後記する。
【００１４】
図２は、室内機の側断面図である。筐体ベース１０１は、熱交換器１０２、送風ファン１０３、フィルタ１０８などの内部構造体を収容している。
熱交換器１０２は複数本の伝熱管１０２ａを有し、送風ファン１０３により室内機１００内に取り込まれた空気を、伝熱管１０２ａを通流する冷媒と熱交換させ、前記空気を加熱又は冷却するように構成されている。なお、伝熱管１０２ａは、前記した冷媒配管（図示せず）に連通し、周知の冷媒サイクル（図示せず）の一部を構成している。
【００１５】
左右風向板１０４は、室内機マイコン（図示せず)からの指示に従い、下部に設けた回動軸（図示せず）を支点にして左右風向板用モータ(図示せず)により回動される。
上下風向板１０５は、室内機マイコンからの指示に従い、両端部に設けた回動軸（図示せず）を支点にして上下風向板用モータ（図示せず）により回動される。
前面パネル１０６は、室内機１００の前面を覆うように設置されており、下端を軸として前面パネル用モータ（図示せず）により回動可能な構成となっている。ちなみに、前面パネル１０６を、下端に固定されるものとして構成してもよい。
【００１６】
図２に示す送風ファン１０３が回転することによって、空気吸込み口１０７及びフィルタ１０８を介して室内空気を取り込み、熱交換器１０２で熱交換された空気が吹出し風路１０９ａに導かれる。さらに、吹出し風路１０９ａに導かれた空気は、左右風向板１０４及び上下風向板１０５によって風向きを調整され、空気吹出し口１０９ｂから外部に送り出されて室内を空調する。
【００１７】
図３は、空気調和機が備える制御手段を含む構成を示すブロック図である。
撮像手段１１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラであり、前記したように、前面パネル１０６の左右方向中央の下部に設置されている（図１参照）。また、撮像手段１１０は、レンズｇ（図１１参照）の光軸が水平線に対して所定角度だけ下方を向くように設置され、室内機１００が設置されている室内を適切に撮像できるようになっている。また、撮像手段１１０は、空調室内を経時的に撮像して、撮像した画像を画像情報としてＡ／Ｄ変換器１２０に出力する。
【００１８】
Ａ／Ｄ変換器１２０は、撮像手段１１０からアナログ信号として入力される画像情報をデジタル信号に変換し、制御手段１３０の人体検出部１３１及び顔検出部１３２に出力する電子回路である。なお、Ａ／Ｄ変換器１２０を撮像手段１１０に内蔵することとしてもよい。
【００１９】
制御手段１３０は、撮像手段１１０から入力される画像情報、リモコンＲｅから入力される指令信号、及び各種センサ（図示せず）から入力されるセンサ信号などに応じて、空気調和機Ａの動作を統括制御する。
記憶手段１４０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）など含んで構成される。そして、ＲＯＭに記憶されたプログラムが制御手段１３０のＣＰＵ（Central Processing Unit）によって読み出されてＲＡＭに展開され、実行される。
負荷１５０は、例えば、室内機１００が備える室内ファンモータ（図示せず）、室外機２００が備える圧縮機モータ（図示せず）、上下風向板１０５に設置される上下風向板用モータ(図示せず)、左右風向板１０４に設置される左右風向板用モータ(図示せず)を含んでいる。これらの負荷１５０は、制御手段１３０の駆動制御部１３７から入力される駆動信号に従って駆動する。
【００２０】
＜制御手段の構成＞
図３に示すように、制御手段１３０は、人体検出部１３１と、顔検出部１３２と、統合処理部１３３と、移動量算出部１３４と、活動量算出部１３５と、補正値算出部１３６と、駆動制御部１３７と、を備えている。
人体検出部１３１は、撮像手段１１０から入力される画像情報に基づいて所定時間ごとに、在室者の頭部を含む人体を検出し、当該人体に関する情報（以下、人体情報と記す。）を記憶手段１４０に格納する。ちなみに、「頭部を含む人体を検出する」とは、頭部（頭領域）、肩部（肩領域）、及び足部（足領域）を含む全身を検出する場合を含んでいる。
なお、人体検出部１３１の処理は、後記する顔検出部１３２の処理と比較して粗い画素間隔で実行される。
【００２１】
顔検出部１３２は、撮像手段１１０から入力される画像情報に基づいて所定時間ごとに在室者の顔を検出し、当該顔に関する情報（以下、顔情報と記す。）を記憶手段１４０に格納する。
以下では、粗い画素間隔で人体を検出する人体検出処理と、細かい画素間隔で顔を検出する処理と、を経時的に切替えて実行する場合について説明する。
【００２２】
統合処理部１３３は、人体検出部１３１の処理と、顔検出部１３２の処理とを経時的に切替えて実行すると共に、人体検出部１３１によって検出される人体と、顔検出部１３２によって検出される顔とを、人体と顔との位置関係に基づいて対応させ、記憶手段１４０に格納する。
例えば、ある時刻に人体を検出し、前記時刻より後の時刻に顔を検出した場合に、検出された人体と顔とが同一人物のものであるか否かを判定する必要がある。統合処理部１３３は、検出された人体と顔とが同一人物のものであると判定した場合、識別情報であるラベリング値を用いて各画像情報を対応付ける。
なお、ラベリング値を用いた対応付けの詳細については、後記する。
【００２３】
移動量算出部１３４は、人体検出部１３１によって検出される人体の位置及び大きさ、又は、顔検出部１３２によって検出される顔の位置及び大きさの経時的変化に基づいて、前記したラベリング値で対応付けられる在室者の移動量を算出する。そして、移動量算出部１３４は、算出した移動量をラベリング値と対応付けて活動量算出部１３５に出力する。
なお、「移動量」とは、実世界の空間内において在室者が所定時間内に移動したと推定される距離を意味している。
【００２４】
活動量算出部１３５は、移動量算出部１３４によって算出される移動量に基づいて在室者の活動量を算出する。そして、活動量算出部１３５は、算出した活動量を前記したラベリング値と対応付けて補正値算出部１３６に出力する。
なお、「活動量」とは、人体の単位表面積あたりの代謝量[Ｗ／ｍ２]を意味し、前記した移動量と正の相関がある。
【００２５】
補正値算出部１３６は、活動量算出部１３５によって算出される活動量に応じて、空調制御に用いるパラメータの値を変更し、当該パラメータを駆動制御部１３７に出力する。
なお、前記パラメータとは、空気調和機Ａの設定温度、室外機２００が備える圧縮機モータ（図示せず）の回転速度、及び圧縮機モータ（図示せず）に供給される最大電流量のうち少なくとも一つを含む。また、前記パラメータとして、室内ファンモータ（図示せず）の回転速度、上下風向板用モータ（図示せず）の駆動、及び左右風向板用モータ（図示せず）の駆動も含んでいる。
【００２６】
駆動制御部１３７は、リモコン受信部Ｑを介してリモコンＲｅから入力されるリモコン信号、及び、温度検出器（図示せず）などのセンサ類から入力されるセンサ信号に応じて、空気調和機Ａの負荷１５０（室内ファンモータ、圧縮機モータ、上下風向板用モータ、左右風向板用モータなど）の駆動を制御する。さらに、駆動制御部１３７は、前記情報に加えて、補正値算出部１３６から入力される補正量に応じて、負荷１５０の制御を変更する。
なお、補正値算出部１３６及び駆動制御部１３７は、活動量算出部１３５によって算出される活動量に応じて空調制御を変更する「制御変更部」に相当する。
【００２７】
＜制御手段の処理手順＞
次に、図５を参照しつつ、図４を用いて制御手段１３０が実行する一連の処理の概要を説明する。図４は、制御手段が行う処理の流れを示すフローチャートである。
図４のステップＳ１０１において制御手段１３０は、ｎの値を１に設定し（ｎ＝１）、記憶手段１４０に格納する。ちなみに、ｎは、前記した移動量及び活動量を算出する回数をカウントするために用いられる値である。
【００２８】
図４のステップＳ１０２において制御手段１３０は、処理を開始してから（つまり、ＳＴＡＲＴの時刻から）所定時間Δｔ１が経過したか否かを判定する。なお、所定時間Δｔ１は予め設定された時間（例えば、数ｍｓｅｃ）であり、記憶手段１４０に格納されている。
処理を開始してから所定時間Δｔ１が経過した場合（Ｓ１０２→Ｙｅｓ）、制御手段１３０の処理はステップＳ１０３に進む。一方、処理を開始してから所定時間Δｔ１が経過していない場合（Ｓ１０２→Ｎｏ）、制御手段１３０はステップＳ１０２の処理を繰り返す。
【００２９】
ステップＳ１０３において制御手段１３０は、撮像手段１１０からの画像情報の入力を受け付け、当該画像情報を記憶手段１４０に格納する。
例えば、図５（ａ）に示すようなＲＧＢ画像に対応する画像情報が撮像手段１１０によって撮像され、Ａ／Ｄ変換部を介して制御手段１３０の人体検出部１３１に入力される。
【００３０】
次に、図４のステップＳ１０４において制御手段１３０は、記憶手段１４０から画像情報を読み出して、人体検出処理を実行する。そして、制御手段１３０は、人体画像を特徴付ける情報（つまり、人体情報）と、人体ごとの識別記号である人体ラベリング値とを対応付けて、記憶手段１４０に格納する（図９（ａ）参照）。
ちなみに、人体検出処理を行う際に、制御手段１３０は、後記する顔検出処理と比較して粗い画素間隔で在室者の人体を検出する。これによって、制御手段１３０が人体検出処理を行う際の処理負荷を軽減することができる。
【００３１】
例えば、図５（ａ）において略全身が撮像手段１１０によって撮像される在室者Ａ，Ｂ，Ｃは、人体検出部１３１によって符号Ａ１，Ｂ１，Ｃ１（図５（ｂ）参照）に示す粗い２値画像として検出される。一方、身体の一部（頭部、肩部）のみが撮像手段１１０によって撮像される在室者Ｄ（図５（ａ）参照）に関しては、人体が検出されない（図５（ｂ）参照）。
【００３２】
次に、図４のステップＳ１０５において制御手段１３０は、記憶手段１４０から画像情報を読み出して、顔検出処理を実行する。そして、制御手段１３０は、顔画像を特徴付ける情報（つまり、顔情報）と、顔ごとの識別記号である顔ラベリング値とを対応付けて、記憶手段１４０に格納する（図９（ｂ）参照）。
例えば、図５（ａ）において顔が撮像手段１１０によって撮像される在室者Ａ，Ｂ，Ｄは、顔検出部１３２によって符号Ａ２，Ｂ２，Ｄ２（図５（ｃ）参照）に示す顔画像として検出される。一方、後ろを向いている在室者Ｃ（図５（ａ）参照）に関しては、顔が検出されない（図５（ｃ）の符号Ｃ１参照）。
【００３３】
次に、図４のステップＳ１０６において制御手段１３０は、人体検出処理（Ｓ１０４）によって取得した人体情報と、顔検出処理（Ｓ１０５）によって取得した顔情報とを、前記したそれぞれのラベリング値を用いて対応付ける。すなわち、人体検出処理によって検出されるそれぞれの人体の頭部の中心位置と、顔検出処理によって検出される顔の中心位置とが所定距離以内である場合に、当該人体と顔とをラベリング値を用いて対応付ける。
これによって、人体検出処理によって検出される人体と、顔検出処理によって検出される顔とが、同一の在室者に対応するか否かを適切に判定できる。
【００３４】
次に、図４のステップＳ１０７において制御手段１３０は、前記したラベリング値によって対応付けられる在室者ごとの移動量を算出する。そして、制御手段１３０は、算出した移動量を、ラベリング値に対応付けて記憶手段１４０に格納する。
図５に示す例では、顔が検出された在室者Ａ，Ｂ，Ｄ（図５（ａ）参照）に関しては、顔画像Ａ２，Ｂ２，Ｄ２（図５（ｃ）参照）に対応する顔情報を用いて移動量を算出する。
一方、顔を検出できなかったものの、人体が検出された在室者Ｃ（図５（ａ）参照）に関しては、人体画像Ｃ１（図５（ｃ）参照）に対応する人体情報を用いて移動量を算出する。
【００３５】
ステップＳ１０８において制御手段１３０は、前記したラベリング値によって対応付けられる在室者ごとの活動量を算出する。
そして、制御手段１３０は、算出した活動量を、ラベリング値に対応付けて記憶手段１４０に格納する。なお、前記したｎの値が２以上である場合、制御手段１３０は、ラベリング値によって対応付けられる在室者ごとに活動量を逐次積算していく（つまり、和を計算する）。
【００３６】
ステップＳ１０９において制御手段１３０は、ｎの値がＮに等しいか否かを判定する。なお、Ｎは予め設定された自然数であり、記憶手段１４０に格納されている。
ｎの値がＮに等しい場合（Ｓ１０９→Ｙｅｓ）、制御手段１３０の処理はステップＳ１１１に進む。一方、ｎの値がＮに等しくない場合（Ｓ１０９→Ｎｏ）、制御手段１３０の処理はステップＳ１１０に進む。
ステップＳ１０９において制御手段１３０は、ｎの値をインクリメントする。すなわち、ステップＳ１０１において設定したｎの値「１」をインクリメントして「２」とする。
このようにして、制御手段は、ステップＳ１０２〜１０８の処理を繰り返しＮ回実行する。
【００３７】
ステップＳ１１１において制御手段１３０は、空調制御の補正値を算出する。すなわち、制御手段１３０は、ラベリング値によって対応付けられる在室者ごとの活動量（時間Δｔ１×Ｎの間での活動量）に基づいて、空調制御の補正値を算出する。
なお、当該補正値の算出には、室内での活動量の分布（左領域と右領域の分布など）を用いたり、特定の在室者の位置及び活動量を用いたりすることができる。
【００３８】
ステップＳ１１２において制御手段１３０は、ステップＳ１１１で算出した補正値を用いて空調制御の変更処理を実行する。すなわち、制御手段１３０の駆動制御部１３７が、前記したリモコン信号及びセンサ信号に加えて、活動量に基づいて算出された補正値を用いて空調制御の変更処理を実行する。
【００３９】
＜各処理の詳細＞
（１．人体検出処理）
図６は、人体検出処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ２０１において制御手段１３０は、２値化処理を実行する。すなわち、制御手段１３０は、Ａ／Ｄ変換器１２０を介して撮像手段１１０から入力された画像情報を記憶手段１４０から読み出し、ＲＧＢ画像を２値化画像に変換する。なお、当該２値化処理は、例えば、予め設定された複数画素間隔でＲＧＢ画像を分割し、それぞれの領域（例えば、５×５画素の領域）における輝度値の合計を用いて２値化を実行する。これによって、粗い画素間隔で人体認識を実行して演算量を低減し、制御手段１３０の負荷を軽減すると共に処理を高速化できる。
【００４０】
ステップＳ２０２において制御手段１３０は、前記した２値化処理によって取得される２値画像の情報を用いて頭領域を検出する。すなわち、制御手段１３０は、２値化画像の上から下に向かって横方向のラインの０又は１の分布を調べて、当該分布に基づいて頭部画像の形（略円形）に相当するものが存在するか否かによって頭領域を検出する。
【００４１】
ステップＳ２０３において制御手段１３０は、２値画像の情報を用いて足領域を検出する。例えば、制御手段１３０は、２値化画像の下から上に向かって横方向のラインの０又は１の分布を調べ、ステップＳ２０２で取得される頭部の下方に足が否かあるか否かによって足領域を検出する。
【００４２】
ステップＳ２０４において制御手段１３０は、人体中心を算出する。例えば、制御手段１３０は、ステップＳ２０２で取得される頭領域と、ステップＳ２０３で取得される足領域の位置に基づいて、人体の中心（又は重心）位置である人体中心を算出する。ちなみに、当該人体中心の情報は、所定の画素を特定する位置情報（縦方向位置、横方向位置）として取得される。
【００４３】
ステップＳ２０５において制御手段１３０は、肩領域を抽出する。例えば、制御手段１３０は、例えば、頭領域の上端から足領域の下端までの画素数と、頭領域及び足領域を基準として推定される肩領域の位置の画素値が１であるか否かによって、肩領域の抽出処理を実行する。
【００４４】
ステップＳ２０６において制御手段１３０は、ステップＳ２０１〜Ｓ２０５の処理で取得された情報を、在室者を識別するためのラベリング値と対応付けて、人体情報として記憶手段１４０に格納する。
このような処理によって、図５（ｂ）に示す人体画像に関する人体情報を取得することができる。
【００４５】
（２．顔検出処理）
図７は、顔検出処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ３０１において制御手段１３０は、フィルタ処理を実行して画像情報からノイズを除去する。すなわち、制御手段１３０は、撮像手段１１０によって撮像された画像に関する情報を記憶手段１４０から読み出し、例えば、ウェーブレット変換を用いてＲＧＢ画像情報からノイズを除去する。
【００４６】
ステップＳ３０２において制御手段１３０は、顔領域を検出する。例えば、制御手段１３０は、前記したノイズが除去されたＲＧＢ画像情報についてカラー・ヒストグラムを取得し、記憶手段１４０に予め記憶されている顔画像のカラー・ヒストグラムとの差分が所定値以下である領域を、顔領域として検出する。
ステップＳ３０３において制御手段１３０は、口領域を検出する。すなわち、制御手段１３０は、ステップＳ２０２で検出した顔領域の中で、予め記憶手段１４０に記憶されている口マスク画像情報と比較することで、口領域を検出する。
ステップＳ３０４において制御手段１３０は、目領域を検出する。すなわち、制御手段１３０は、ステップＳ２０２で検出した顔領域の中で、予め記憶手段１４０に記憶されている目マスク画像情報と比較することで、目領域を検出する。
【００４７】
ステップＳ３０５において制御手段１３０は、ステップＳ３０１〜Ｓ３０４の処理で取得された情報を、在室者を識別するためのラベリング値と対応付けて、顔情報として記憶手段１４０に格納する（図９（ｂ）参照）。
このような処理によって、図５（ｃ）に示す顔画像に関する顔情報を取得することができる。
【００４８】
（３．ラベリング値による対応付け）
次に、図８を用いて制御手段１３０が実行するラベリング値を用いた対応付けの処理について説明する。
図８のステップＳ４０１において制御手段１３０は、ｋの値を１に設定し（ｋ＝１）、記憶手段１４０に格納する。ちなみに、ｋは、人体検出処理（図４のＳ１０４参照）によって検出されたＭ個の人体に関する処理を行う際に、逐次インクリメントされる値である。
【００４９】
ステップＳ４０２において制御手段１３０は、距離Ｌが所定距離Ｌ０以下であるか否かを判定する。ちなみに、距離Ｌとは、前記したｋの値に対応する特定の人体画像の頭部中心と、顔検出処理によって検出される顔中心との距離（画素数）である。つまり、制御手段１３０は、人体画像の頭部中心から所定距離Ｌ０以内に位置する顔領域があるか否かを判定する。
Ｌ≦Ｌ０となる顔領域がある場合（Ｓ４０２→Ｙｅｓ）、制御手段１３０の処理はステップＳ４０３に進む。一方、Ｌ≦Ｌ０となる顔領域がない場合（Ｓ４０２→Ｎｏ）、制御手段１３０の処理はステップＳ４０４に進む。
【００５０】
ステップＳ４０３において制御手段１３０は、ｋ＝１に対応する顔画像のラベリング値（顔ラベリング値）を、その在室者のラベリング値として記憶手段１４０に格納する。これによって、人体検出と顔検出とによってそれぞれ検出される在室者の同一性を、ラベリング値で紐付けることによって確保できる。また、人体検出と顔検出との両方によって認識された在室者に関しては、後記する移動量を算出する際に優先的に顔画像を使用することができる。
ステップＳ４０４において制御手段１３０は、人体ラベリング値を在室者のラベリング値として記憶手段１４０に格納する。これによって、顔を検出できない場合でも、人体画像を用いて移動量を算出することができる。
【００５１】
図９（ａ）は、人体検出された在室者と人体ラベリング値との対応関係を示すテーブルである。例えば、図５（ａ）に示す在室者Ｃに関して人体画像情報を取得すると（図５（ｂ）のＣ１参照）、制御手段１３０は、前記した人体検出処理において当該画像情報を人体ラベリング値「ｂｂｂＣ」に対応付けて記憶手段１４０に格納する。
なお、図５（ａ）に示す在室者Ｄについては人体検出されなかったため、人体ラベリング値は付けられていない（図９（ａ）参照）。
【００５２】
図９（ｂ）は、顔検出された在室者と顔ラベリング値との対応関係を示すテーブルである。例えば、図５（ｂ）に示す在室者Ｄに関して顔情報を取得すると（図５（ｃ）のＤ２参照）、制御手段１３０は、前記した顔検出処理において当該顔情報を顔ラベリング値「ｆｆｆＤ」に対応付けて記憶手段１４０に格納する。
なお、図５（ａ）に示す在室者Ｃについては顔検出されなかったため、顔ラベリング値は付けられていない（図９（ｂ）参照）。
【００５３】
図９（ｃ）は、在室者とラベリング値との対応関係を示すテーブルである。例えば、在室者Ａの人体画像Ａ１(図５（ｂ）参照)の頭部中心と、顔画像Ａ２（図５（ｃ）参照）の顔中心との距離Ｌが所定距離Ｌ０以内となっている場合（図８のＳ４０２→Ｙｅｓ）、制御手段１３０はこれらが同一人物の画像であると認識する。そして、当該在室者に付けるラベリング値として、顔ラベリング値である「ｆｆｆＡ」を採用する（図９（ｃ）参照）。
つまり、制御手段１３０は、後記する移動量の算出処理に関して、顔ラベリング値ｆｆｆＡに紐付けられている画像情報Ａ２（図５（ｃ）参照）を用いる。これによって、在室者の移動量及び活動量を正確に算出することができる。
【００５４】
一方、図５（ａ），（ｃ）に示すように、撮像手段１１０に背を向けている在室者Ｃに関しては、顔が検出されない。このような場合（図８のＳ４０２→Ｎｏ）、制御手段１３０は、在室者Ｃに付けるラベリング値として、人体ラベリング値である「ｂｂｂＣ」を採用する（図９（ｃ）参照）。
つまり、制御手段１３０は、後記する移動量の算出処理に関して、人体ラベリング値ｂｂｂＣに紐付けられている画像情報Ｃ１（図５（ｃ）参照）を用いる。これによって、在室者が撮像手段１１０に背を向けている場合や、逆光で顔が検出できない場合でも、その在室者の活動量を算出することができる。
【００５５】
再び、図８に戻って説明を続ける。
ステップＳ４０５において制御手段１３０は、ｋ＝Ｍであるか否かを判定する。なお、Ｍの値は検出された在室者の数であり、図５（ｂ）に示す例ではＭ＝４である。
ｋ＝Ｍである場合（Ｓ４０５→Ｙｅｓ）、制御手段１３０は、ラベリング値を用いた対応付けの処理を終了し、移動量の算出に進む（図４のステップＳ１０７参照）。一方、ｋ＝Ｍでない（Ｓ４０５→Ｎｏ）、制御手段１３０の処理はステップＳ４０６に進む。
ステップＳ４０６において制御手段１３０は、ｋの値をインクリメントし、ステップＳ４０２の処理に戻る。
【００５６】
このようにして、制御手段１３０は、ラベリング値によって人体画像情報と顔画像とを紐付けて在室者の同一性を確保しながら、顔画像情報を優先的に活動量算出処理の対象として採用する（図５（ｃ）、図９（ｃ）参照）。また、顔画像が検出できなかったものについては人体画像情報を活動量算出処理の対象として採用する（図５（ｃ）、図９（ｃ）参照）。
なお、前記した処理が所定時間Δｔ１（図４参照）ごとに繰り返され、同一の在室者の場合でもある時刻では顔画像を用い、他の時刻では人体情報を用いる場合がある。このように、在室者の同一性を確保しつつ処理対象となる画像の種類を切り替えることによって、在室者の向きや光の当たり具合に関わらず、それぞれの在室者を追跡することができる。
【００５７】
（３．移動量の算出処理）
次に、図１１を参照しつつ、図１０を用いて制御手段１３０が実行する移動量算出処理について説明する。
ステップＳ５０１において制御手段１３０は、撮像手段１１０の撮像面ｐでの顔の像の横幅Ｐ２（図１１（ｂ）参照）を算出する。なお、人体は検出できたものの顔を検出できなかった在室者に関しては、撮像面ｐでの人体像の頭部の横幅を算出する。
ちなみに、顔の像の横幅Ｐ２は、顔の像の横方向の最大画素数に１画素当たりの横幅を乗算することで算出できる。
【００５８】
ステップＳ５０２において制御手段１３０は、撮像面ｐでの顔（又は頭部）の中心位置の変化量を用いて、在室者の左右上下方向での移動量ΔＸを算出する。
例えば、図１１（ａ）に示す状態から在室者が（撮像手段１１０から見て）右側の手間に向かって移動して（右向きにΔＸ、手前側に向かってΔＹだけ移動して）、図１１（ｂ）の状態となった場合を考える。このときの移動量ΔＸは、以下に示す（式１）を用いて算出することができる。
なお、（式１）において、符号Ｈは在室者の顔（又は頭部）の横幅であり、所定値として予め記憶手段１４０に格納されている。また、符号ｘ１は移動前の顔の像の中心位置であり、符号ｘ２は移動後の顔の像の中心位置である。また、上下方向の移動量も同様の方法で算出できる。
【００５９】
【数１】
0005865784.tif 000002
【００６０】
次に、図１０のステップＳ５０３において制御手段１３０は、撮像面ｐでの顔（又は頭部）の横幅の変化量を用いて、以下に示す（式２）により在室者の奥方向の移動量ΔＹを算出する。
なお、（式２）において符号Ｄ１は移動前の在室者からレンズｇまでの距離であり、符号Ｄ２は移動後の在室者からレンズｇまでの距離である。また、符号Ｐ１は移動前における撮像面ｐの顔の像の横幅であり、符号Ｐ２は移動後における撮像面ｐの顔の像の横幅である。また、符号Ｆはレンズｇから撮像面ｐまでの距離である。
【００６１】
【数２】
0005865784.tif 000003
【００６２】
次に、図１０のステップＳ５０４において制御手段１３０は、左右方向の移動量ΔＸと、奥方向の移動量ΔＹとを用いて、以下に示す（式３）により在室者の実際の移動量ΔＤを算出する。
【００６３】
【数３】
0005865784.tif 000004
【００６４】
このようにして、制御手段１３０は、前記した所定時間Δｔ１（図４のＳ１０２参照）ごとの在室者の移動量ΔＤを、左右上下方向の移動量と、奥方向の移動量とに基づいて算出する。したがって、在室者ごとの移動量を正確に算出できる。
次に、ステップＳ５０５において制御手段１３０は、算出した在室者の移動量ΔＤを、当該在室者のラベリング値に対応付けて記憶手段１４０に記憶させる。
【００６５】
ここで、図１２、図１３を用いて、各在室者の所定時間Δｔ１（図４参照）ごとの移動量の算出について説明する。なお、ここでは、所定時間Δｔ１＝１ｓｅｃとしている。
例えば、時刻９時１５分００秒において、図１２（ａ）に示す画像が撮像手段１１０によって撮像され、時刻９時１５分０１秒において、図１２（ｂ）に示す画像が撮像されたとする。ちなみに、図１２（ａ）で撮像手段１１０に背を向けていた在室者Ｃは、図１２（ｂ）では撮像手段１１０に背を向けている。また、在室者Ａが撮像手段１１０に向かって近づいてきている。
制御手段１３０は、時刻９時１５分００秒から時刻９時１５分０１秒の間における在室者Ａの移動量を算出する場合、図１２（ａ），（ｂ）それぞれの顔画像の位置及び大きさの変化に基づいて移動量７．２５９（図１３参照）を算出し、ラベリング値ＮＮＮＡに対応付けて記憶手段１４０に格納する（図１３参照）。
【００６６】
また、時刻９時１５分０２秒において、図１２（ｃ）に示す画像が撮像手段１１０によって撮像され、時刻９時１５分０３秒において、図１２（ｄ）に示す画像が撮像されたとする。ちなみに、図１２（ｃ）で撮像手段１１０に顔を向けていた在室者Ｂは、図１２（ｄ）では撮像手段１１０に背を向けている。また、図１２（ｃ）では撮像されていなかった在室者Ｄが、図１２（ｄ）では撮像されている。
制御手段１３０は、時刻９時１５分０２秒から時刻９時１５分０３秒の間における在室者Ｂの移動量を次のようにして算出する。すなわち、制御手段１３０は、図１２（ｃ）の顔画像の位置及び大きさと、図１２（ｄ）の人体画像の頭部の位置及び大きさとに基づいて、在室者Ｂの移動量１．２６８（図１３参照）を算出し、ラベリング値ＮＮＮＢに対応付けて記憶手段１４０に格納する（図１３参照）。
【００６７】
このようにして、制御手段１３０は、経時的に変化する在室者の顔の位置及び大きさ（横幅）の変化、又は、頭部の位置及び大きさ（横幅）の変化に基づいて移動量を算出し、ラベリング値と対応付けて記憶手段１４０に格納する。
【００６８】
（４．活動量の算出処理）
図１４は、在室者の所定時間当たりの移動量と、活動量との関係を示すグラフである。
制御手段１３０は活動量を算出する際に、前記した所定時間Δｔ１（図４参照）ごとの移動量ΔＤを逐次算出して積算し、所定時間Δｔ１×Ｎ（図４参照）での合計移動量を算出する。
また、所定時間Δｔ１×Ｎ当たりの移動量が大きくなるにしたがって活動量も大きくなるように、図１４のグラフに相当する情報が予め記憶手段１４０に格納されている。
制御手段１３０は、前記した移動量を算出し、当該移動量に対応する活動量を算出し、前記したラベリング値と対応付けて記憶手段１４０に格納する。
【００６９】
（５．補正値の算出処理）
次に、一例として、所定時間Δｔ１×Ｎの間で検出したそれぞれの在室者の活動量の合計値を用いて、空気調和機Ａの設定温度の補正値を算出する場合について説明する。
図１５（ａ），（ｂ）は、活動量と設定温度の補正値との関係を示すグラフである。制御手段１３０は、リモコンＲｅから受信して記憶手段１４０に格納されている運転モード（冷房運転／暖房運転）に応じて補正値の算出方法を切り替える。
【００７０】
[５−１．冷房時での補正値の算出処理]
すなわち、図１５（ａ）に示す冷房時の場合、制御手段１３０は、算出した活動量が大きくなるほど設定温度の補正値を小さくする。ここで、「設定温度」とは、リモコンＲｅから入力される設定温度情報と、前記した活動量とを用いて制御手段１３０により算出され、駆動制御部１３７によって参照される値である。
なお、活動量が０以上Ｗ１未満の範囲内である場合には、人がいない可能性が高いため、設定温度の補正値を高くするように設定されている。
【００７１】
[５−２．暖房時での補正値の算出処理]
また暖房時において制御手段１３０は、算出した活動量が０以上Ｗ１未満である場合、設定温度の補正値Ｔ８（＜０）の絶対値を大きくする。つまり、活動量が極めて小さい場合、制御手段１３０は在室者がいないと判定し、消費電力を低減するために設定温度を低くする。
なお、前記した在室者がいるか否かの判定には、活動量だけでなく、人体検出部１３１又は顔検出部１３２によって在室者が検出されたか否かも考慮することが好ましい。
また、活動量Ｗ１以上の領域において、制御手段１３０は、活動量の値が大きくなるほど補正値（＜０）の絶対値を大きくする（つまり、設定温度を下げる）。
【００７２】
このようにして、室内での活動量に快適な空調を行いつつ、消費電力を低減することができる。また、在室者の活動量が大きいほど設定温度を低くすることによって、快適性に優れた空気調和機Ａを提供することができる。
【００７３】
（６．空調制御の変更処理）
[１．活動量の分布に応じた風向制御]
図１６は、空調制御の変更処理の流れを示すフローチャートである。なお、図１６では、一例として、暖房運転時に室内の左領域、中央領域、右領域のいずれの方向に送風するかを決定する場合について説明する。
ステップＳ６０１において制御手段１３０は、活動量算出処理で算出した活動量が、所定値Ｗ以上であるか否かを判定する。なお、所定値Ｗは、予め設定された活動量の値である。活動量が所定値Ｗ以上である場合（Ｓ６０１→Ｙｅｓ）、制御手段１３０の処理はステップＳ６０２に進む。一方、活動量が所定値Ｗ未満である場合（Ｓ６０１→Ｎｏ）、制御手段１３０の処理はステップＳ６０６に進む。
【００７４】
ステップＳ６０２において制御手段１３０は、設定温度を所定値ΔＴだけ低下させる。例えば、暖房運転時の活動量が、図１５（ｂ）に示すＷ３以上Ｗ４未満の範囲内にある場合、制御手段１３０は設定温度に補正値Ｔ７（＜０）を加算し、設定温度を｜Ｔ７｜（＝ΔＴ）だけ低下させる。
ステップＳ６０３において制御手段１３０は、左右領域の活動量の差がΔＷ以上であるか否かを判定する。なお、前記したΔＷの値は、予め設定されて記憶手段１４０に格納されている。
なお、前記の判定処理で用いられる活動量は、室内の左側領域にいる在室者の時々刻々の活動量を加算した値と、室内の右側領域にいる在室者の時々刻々の活動量を加算した値である。
【００７５】
左右領域の活動量の差がΔＷ以上である場合（Ｓ６０３→Ｙｅｓ）、制御手段１３０の処理はステップＳ６０４に進む。一方、左右領域の活動量の差がΔＷ未満である場合（Ｓ６０３→Ｎｏ）、制御手段１３０の処理はステップＳ６０５に進む。
ステップＳ６０４において制御手段１３０は、活動量の小さい方の領域（例えば、右側領域）に向けて、設定温度が補正された温風を送風する。
ステップＳ６０５において制御手段１３０は、空調室内の中央に向けて、設定温度が補正された温風を送風する。
ちなみに、ステップＳ６０４，６０５の処理における風向制御は、室内機１００の下部に設けられた回動軸（図示せず）を支点にして左右風向板用モータ(図示せず)を駆動させ、左右風向板１０４の向きを変更することにより行う。
【００７６】
ステップＳ６０１において活動量が所定値Ｗ未満であった場合（Ｓ６０１→Ｎｏ）、制御手段１３０は通常運転を行う（Ｓ６０６）。
このように、活動量の小さい領域に重点的に温風を送風することで、部屋全体の温度分布を均一化できる。また、暖房運転の設定温度を下げることで、空調に要する消費電力を削減することができる。
【００７７】
[２．在室者の位置及び活動量に応じた風向制御]
図１７は、空調制御の変更処理の他の例を示すフローチャートである。なお、図１７では、冷房運転を行う場合において在室者の位置及び活動量に応じて風向制御を行う場合について説明する。
ステップＳ７０１，Ｓ７０２，Ｓ７０４は、それぞれ図６のステップＳ６０１，Ｓ６０２，Ｓ６０６と同様であるから、説明を省略する。
【００７８】
ステップＳ７０３において制御手段１３０は、在室者の位置及び活動量に応じた風向制御を実行する。
例えば、空調室内の右側領域に活動量１４０Ｗ／ｍ２の在室者が存在し、左側領域に活動量６０Ｗ／ｍ２の在室者が存在する場合、制御手段１３０は、右側領域に向けて７ｓｅｃだけ冷風を送風し、その後、左側領域に向けて３ｓｅｃだけ冷風を送風する、という制御を順次繰り返す。これによって、それぞれの領域内に位置する在室者の活動量の比（７：３）に応じた風向制御を行うため、在室者にとって快適な空調環境を提供できる。
【００７９】
＜効果＞
本実施形態に係る空気調和機Ａによれば、人体検出部１３１によって取得される人体情報と、顔検出部１３２によって取得される顔情報とをラベリング値で紐付けることによって、空調室内に存在する在室者を適切に検出することができる。
また、人体検出部１３１と顔検出部１３２の両方によって認識された在室者に関しては、優先的に顔画像を使用して移動量を算出することで、在室者の移動量を正確に算出することができる。
【００８０】
また、人体検出部１３１によって検出されたが、顔検出部１３２によっては検出されなかった在室者については人体情報を用いて移動量を算出する。したがって、撮像手段１１０に対して在室者が背を向けている場合や、逆光で在室者の顔が検出できない場合でも、移動量を適切に算出できる。
また、顔検出処理では比較的細かい画素間隔で在室者の顔を検出するが、顔の領域は人体全体の領域の一部分である。したがって、細かい画素間隔で在室者の全身を検出する場合に比べて演算量を低減することができ、在室者の動きを正確にとらえることができる。
また、人体検出処理を行う際には、顔検出処理と比較して粗い画素間隔で在室者の人体を検出する。これによって、制御手段１３０が人体検出処理を行う際の処理負荷を軽減することができる。
【００８１】
また、本実施形態に係る空気調和機Ａでは、所定時間ごとの在室者の移動量を、左右上下方向の移動量と、奥方向の移動量とに基づいて算出する。したがって、在室者ごとの移動量を正確に算出できる
また、空調室内における活動量の総和に応じて、又は、空調室内における活動量の分布と在室者の位置に応じてきめ細かい空調制御を行うため、それぞれの在室者によって快適な空調制御を実現できる。
【００８２】
≪第２実施形態≫
第２実施形態は、まず、ユーザによる操作応じてリモコンＲｅから入力されるユーザ情報と、撮像手段１１０により撮像するユーザの顔画像情報とに基づいて、特定のユーザに対応した空調制御を行う点が第１実施形態と異なる。したがって、当該異なる部分について説明し、その他の部分についての説明は省略する。
【００８３】
（１．ユーザ情報の登録の処理手順）
本実施形態では、まず、制御手段１３０とリモコンＲｅとが相互に通信を行いつつ、ユーザに対してユーザ情報の入力を促し、リモコン受信部Ｑを介して入力されたユーザ情報を記憶手段（第１記憶手段）１４０に格納する。
ここで、ユーザ情報とは、ユーザ名、年齢、性別、暑がりか寒がりかなど、特定のユーザに関する情報である。ユーザの操作によりリモコンＲｅから「登録処理を開始する」旨
の情報がリモコン受信部Ｑを介して入力されると、制御手段１３０は、リモコンＲｅと相互に通信を行いつつ、前記したユーザ情報を逐次的に入力するようユーザに促す。
そして、制御手段１３０は、リモコン受信部Ｑを介して受信される当該ユーザ情報を記憶手段（第１記憶手段）１４０に格納する。
【００８４】
次に、制御手段１３０は、ユーザに対して室内機１００に設置された撮像手段１１０の正面に立つように促し、顔画像検出部によって当該ユーザの顔を検出し、登録したユーザ情報と対応付けて記憶手段１４０に格納する。
なお、複数のユーザに関するユーザ情報を取得する際には、制御手段１３０は、それぞれのユーザに対して異なる識別記号を付すこととする。
【００８５】
（２．認識結果に応じた空調制御）
図１８は、制御手段が行う処理の流れを示すフローチャートである。
図１８に示すステップＳ２０１〜２０５は、図４に示すステップＳ１０１〜Ｓ１０５と同様であるから、説明を省略する。
ステップＳ２０６において制御手段１３０は、個人認証の処理を実行する。すなわち、ステップＳ２０５で取得した一つ又は複数の顔画像と、前記した登録処理の際に登録された顔画像とを比較することによって個人認証を実行する。なお、個人認証については特徴ベクトルなどを用いた周知の手法を採用すればよいため、説明を省略する。
ステップＳ２０７〜Ｓ２１１については、図４に示すステップＳ１０６〜Ｓ１１０と同様であるから、説明を省略する。
【００８６】
ステップＳ２１２において制御手段１３０は、認識したユーザに対応して空調制御の補正値を算出する。つまり、記憶手段１４０に記憶されているユーザを検出した場合、制御手段１３０は、当該ユーザに対応するユーザ情報を記憶手段１４０から読み出す。そして、当該ユーザ情報と、ステップＳ２０９で積算した活動量に応じて空調制御の補正値を算出する。
例えば、冷房運転時に顔を検出したユーザが「暑がり」である場合、制御手段１３０は、通常の空調制御よりも設定温度を所定値だけ低くする。そして、左右風向板１０４及び上下風向板１０５の向きを制御して、当該ユーザに向けて冷風を送風する。
これによって、登録されたユーザ情報に対応したきめ細かい空調制御を実行することができる。
【００８７】
なお、図１８に示す例では、所定時間Δｔ１ごとに個人認証を行うこととしたが、これに限定されない。例えば、所定時間Δｔ１×Ｎ（図１８参照）、又は、その他の予め設定された所定時間ごとにユーザ認証を行ってもよい。
【００８８】
＜効果＞
本実施形態に係る空気調和機Ａによれば、予め撮像手段１１０を用いてユーザの顔を撮像し、当該ユーザの顔画像情報を取得する。したがって、登録されたユーザが空調室内に存在する場合には、そのユーザを確実に検出することができる。
また、登録されたユーザを検出した場合に、そのユーザによって入力されたユーザ情報を参照し、当該ユーザ情報に応じて空調制御の補正値を算出する。
したがって、登録されたそれぞれのユーザに対応したきめ細かい空調制御を実行することができる。
【００８９】
≪第３実施形態≫
第３実施形態は、前記した第１実施形態での処理に加えて、空調室内の間取りを特定する処理を行い、その処理結果に応じた空調制御を実行する。したがって、第１実施形態と重複する部分については説明を省略する。
一般に、空気調和機の室内機が設置されている壁に対向する側に、ドア（その開閉により、人が空調室内に入退出できるドア）が設置されている。したがって、撮像手段１１０によって当該ドアを撮像し、ドアの位置を特定することができる。
【００９０】
（１．ドア領域の特定処理）
制御手段１３０は、前記した人体検出処理又は顔検出処理によって検出される在室者の時々刻々の位置を記憶手段（第２記憶手段）１４０に格納する。そして、制御手段１３０は、撮像手段１１０の撮像範囲内において検出されていた在室者の人体及び顔が検出されなくなる領域を、ドアが存在する「ドア領域」として特定し、当該ドア領域の位置情報を記憶手段１４０（第２記憶手段）に格納する。つまり、制御手段１３０は、在室者が空調室内から出ていく際に、視界（撮像範囲）から在室者が消える領域をドア領域として特定する。
なお、ドア領域の特定は予め設定された期間ごとに行うこととする。
【００９１】
（２．ドアの位置に応じた空調制御）
制御手段１３０は、ドア領域におけるドアの開閉状態、及び、空調室内における在室者の有無に応じて空調制御を実行する。
例えば、タイマをかけずに冷房運転を行っている状態でドアが開いており、かつ、所定時間継続して空調室内に人がいない場合には、制御手段１３０は、在室者がいなくなってから所定時間後に冷房運転を停止する。このような場合、在室者が空調室内から出ていく際に空気調和機Ａの運転を停止させることを忘れている可能性が高いため、冷房運転を停止することで、無駄な電力消費を抑えることができる。
【００９２】
ちなみに、ドアが開いている状態と閉じている状態とは、例えば、ドア領域の境界周囲の画像パターンを用いて識別することができる。当該識別処理では、ドアが閉じている状態ではドア領域の周囲の画像パターンが略一様であることを利用している。
また、前記した例では、ドアが開いている場合に運転停止する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、ドアが開いている場合に、消費設定を低減させるように設定温度を変更する（冷房運転の場合には上昇させ、暖房運転の場合には低下させる）こととしてもよい。
【００９３】
＜効果＞
本実施形態に係る空気調和機Ａによれば、撮像手段１１０によって空調室内に設置されたドアの位置を適切に特定し、ドアの開閉状態に応じた空調制御を行うことができる。すなわち、空調室内のドアが開いており、在室者が一人もいない状態が所定時間継続した場合に空調運転を停止又は弱めることによって、無駄な電力消費を抑えることができる。
【００９４】
≪変形例≫
以上、本発明に係る空気調和機Ａについて各実施形態により説明したが、本発明の実施態様はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変更などを行うことができる。
例えば、前記した各実施形態では、人体検出処理と顔検出処理とを経時的に切替えて実行する場合について説明したが（図４のステップＳ１０４，Ｓ１０５を参照）、これに限らない。
【００９５】
例えば、人体検出処理と顔検出処理とを並列的に実行してもよい。この場合、制御手段１３０は、人体検出処理によって検出される人体頭部と、顔検出処理によって検出される顔との位置関係に基づいて在室者の同一性を、所定時間Δｔ２ごとに判定する。そして、それぞれの在室者の顔情報（人体のみを検出できた場合には人体情報）に基づいて移動量及び活動量を算出し、第１実施形態と同様の方法で空調制御の変更処理を実行する。
これによって、人体検出処理と顔検出処理とを経時的に切り替える場合と比較して、顔又は人体を検出する時間間隔を小さくして処理を高速化できると共に、より正確に在室者の位置の変化を検出することができる。
【００９６】
また、前記した実施形態では、設定温度の変更により空調制御の変更処理を実行する場合について説明したが、これに限らない。
すなわち、活動量算出処理で算出される活動量に応じて、設定温度、室外機２００が備える圧縮機モータ（図示せず）の回転速度、及び圧縮機モータに供給される最大電流量のうち少なくとも一つの制御情報を変更し、変更した当該制御情報を目標値として空調制御を変更することとしてもよい。
【００９７】
具体的には、冷房運転時において制御手段１３０は、活動量算出処理で算出される活動量の値が大きいほど、以下に示す（式４）の温度変更量ΔＴ１（≧０）、（式５）の回転速度変更量ΔＲ１（≧０）、及び（式６）の最大電流変更量ΔＡ１（≧０）のうち少なくとも一つの変更量を小さくする。
【００９８】
設定温度＋ΔＴ１＝変更後の設定温度・・・(式４)
圧縮機モータの回転速度−ΔＲ１＝変更後の圧縮機モータの回転速度・・・（式５）
最大電流量−ΔＡ１＝変更後の最大電流量・・・（式６）
【００９９】
一方、暖房運転時において制御手段１３０は、活動量算出処理で算出される活動量の値が大きいほど、以下に示す（式７）の温度変更量ΔＴ２（≧０）、（式８）の回転速度変更量ΔＲ２（≧０）、及び（式９）の最大電流変更量ΔＡ２（≧０）のうち少なくとも一つの変更量を大きくする。
設定温度−ΔＴ２＝変更後の設定温度・・・(式７)
圧縮機モータの回転速度−ΔＲ２＝変更後の圧縮機モータの回転速度・・・（式８）
最大電流量−ΔＡ２＝変更後の最大電流量・・・（式９）
【０１００】
また、前記第１実施形態では、在室者の年齢や性別を推定しない例について説明したが、これに限らない。例えば、制御手段１３０は、人体と前記の位置関係に基づいて対応付けられる在室者ごとに、顔検出部１３２の検出結果を用いて在室者の年齢及び性別を推定することとしもよい。この場合、制御手段１３０は、活動量算出処理により算出した活動量と、前記した推定結果と、に応じて空調制御の変更処理を実行する。
なお、在室者の年齢及び性別の推定処理の詳細については、説明を省略する。
また、在室者の年齢及び性別のうちいずれか一方を推定し、当該推定結果と活動量とに応じて空調制御の変更処理を実行することとしもよい。
【０１０１】
また、前記各実施形態では、活動量の分布に応じて風向を変更する場合について説明したが（図１６、図１７参照）、これに限らない。すなわち、活動量算出処理で算出した活動量に応じて、室内機１００が備える室内ファンモータ（図示せず）の回転速度を変更することとしてもよい。例えば、冷房運転を行っている際の空調室内の活動量が大きい場合、制御手段１３０は、室内ファンモータの回転速度を速くすることで冷風の風量を大きくする。
また、上下風向板１０５の角度、左右風向板１０４の角度、及び室内ファンモータの回転速度うち少なくとも一つを変更することとしてもよい。
【０１０２】
また、前記各実施形態での顔検出処理は、撮像した画像の全ての領域について顔検出処理を実行することとしたが、これに限らない。すなわち、人体検出処理によって検出された人体の頭部周囲の領域に限定して顔検出処理を実行することとしてもよい。
これによって、制御手段１３０が顔検出処理を行う際の処理負荷を軽減することができる。
【０１０３】
また、前記第３実施形態では、部屋の間取りとしてドアの位置を特定する場合につい説明したが、これに限らない。すなわち、室内機１００が撮像手段１１０から見て部屋の右側に設置されているか、左側に設置されているかを判定し、その判定結果に基づいた風向制御を行ってもよい。
例えば、室内機１００が撮像手段１１０から見て右側に設置されているか左側に設置されているかを室内画像のエッジを検出することにより判別する。すなわち、撮像面で右側の壁の像の面積と左側の壁の像の面積とを比較し、面積の小さい側に室内機１００が設置されていると判定すればよい。
例えば、室内機１００が、撮像手段１１０から見て右側に設置されている場合には、室内機１００の右側面近傍に壁があると考えられる。したがって、室内機１００が設置されていない左側寄りに送風することによって、より効率的に空調を行うことができる。
【０１０４】
また、第２実施形態では、登録されたユーザに関するユーザ情報に基づいて空調制御の変更処理を行う場合について説明したが、さらに、それぞれのユーザの行動パターンを学習し、その学習結果に基づいた空調制御を行うこととしてもよい。
例えば、ユーザ情報として記憶手段（第１記憶手段）１４０に格納されているユーザごとに、空調室内でのユーザの位置を、ユーザが在室する際の設定温度及び風向を含む空調情報と対応付けて学習し、行動パターン情報を生成する学習手段（図示せず）を備えることとしてもよい。
【０１０５】
この場合において、学習手段は、学習した行動パターン情報を、前記したユーザ情報と対応付けて記憶手段１４０に格納する。そして、制御手段１３０は、顔検出処理でユーザを認識した場合に、記憶手段１４０から当該ユーザに対応する行動パターン情報を読み出し、その行動パターン情報に基づいて空調制御を実行する。
【０１０６】
例えば、冷房運転時において特定のユーザが、室内機１００から送風される冷風が直接当たらないように行動していることを学習した場合、学習手段は当該学習結果（行動パターン情報）をユーザ情報と対応付けて記憶手段１４０に格納する。そして、制御手段１３０は、顔検出処理で当該ユーザを検出した場合に、記憶手段１４０から当該ユーザに対応する行動パターン情報を読み出して、冷風がそのユーザに直接当たらないように左右風向板１０４及び上下風向板１０５の向きを制御する。
なお、前記した学習手段が実行する学習処理は、例えば、階層型ニューラル・ネットワークを用いることができる。
【０１０７】
また、前記した各実施形態では、同一の在室者の人体と顔との両方を検出した場合、優先的に顔画像を用いて移動量を算出することとしたが、これに限らない。すなわち、このような場合に、優先的に人体画像を用いて移動量を算出することとしてもよい。
また、前記した各実施形態では、撮像手段１１０が室内機１００の前面パネル１０６の左右方向中央の下部に一台設置する場合について説明したが、これに限らない。例えば、撮像手段を前面パネル１０６の右側又は左側に設置してもよい。
また、前面パネル１０６に複数の撮像手段を設置することとしてもよい。
【０１０８】
また、撮像手段１１０は、駆動手段（図示せず）を備えてもよい。例えば、撮像手段１１０は駆動手段としてのステッピングモータの軸と接続されており、モータの運転により所定の角度の範囲内で往復する。この場合、モータは、所定の角度の範囲内を複数に分割したエリア毎に撮像のため停止し、撮像後は次のエリアへ撮像手段１１０を向けるために運転を再開する。なお、撮像手段１１０の駆動の速さに比較して撮像に要する時間が十分に短い場合、ステッピングモータは連続して運転してもよい。
【０１０９】
これにより、視野角の狭く安価な撮像手段１１０を使用することが可能となる。また、エリア毎の照度や輝度に合わせてノイズの除去や顔検出、人体検出などの画像の処理を変更することで、より高い精度で顔検出や人体検出、それらに基づく位置と活動量の推定を行うことが可能となる。さらに、視野角の狭く安価な撮像手段１１０を複数個搭載することによるコストアップを避けることと、複数個の撮像手段１１０の設置スペースを確保することによる室内機の大型化を避けることが可能となる。
【０１１０】
また、前記した各実施形態及び変形例は、適宜組み合わせることができる。例えば、第２実施形態と第３実施形態とを組み合わせて、ユーザ情報と間取りとに基づいた空調制御を実行することとしてもよい。
【符号の説明】
【０１１１】
Ａ  空気調和機
１００  室内機
１０３  送風ファン
１０４  左右風向板
１０５  上下風向板
１１０  撮像手段
１２０  Ａ／Ｄ変換器
１３０  制御手段
１３１  人体検出部
１３２  顔検出部
１３３  統合処理部
１３４  移動量算出部
１３５  活動量算出部
１３６  補正値算出部（制御変更部）
１３７  駆動制御部（制御変更部）
１４０  記憶手段（第１記憶手段、第２記憶手段）
１５０  負荷
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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