(57)【要約】【課題】  精度の高い在室者の活動量情報に基づいて、効率の良い空調を実行する空調制御システムおよび空調制御方法を提供する。【解決手段】  空調制御対象の室内に設置されたカメラ装置１０から空調制御対象の室内を撮影した画像情報を取得して解析し、この画像情報に基づいて室内の在室者の活動量を算出する活動量算出装置２０と、算出された活動量に基づいて在室者のＰＭＶ値を算出する現在ＰＭＶ値算出部３２と、算出された活動量に基づいて所定時間経過後の在室者の予測ＰＭＶ値を算出する予測ＰＭＶ算出部と、算出された在室者の現在ＰＭＶ値と予測ＰＭＶ値とから、空調制御対象の室内の空調を行う空調機６０の動作に関する制御パラメータを算出する制御パラメータ算出部３４と、算出された制御パラメータに基づいて、空調機６０の動作を制御するＤＤＣ５０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
空調制御対象の室内に設置されたカメラ装置と、前記空調制御対象の室内の空調を行う空調機とに接続された空調制御システムにおいて、
前記カメラ装置から前記空調制御対象の室内を撮影した画像情報を取得して解析し、この画像情報に基づいて前記室内の在室者の活動量を算出する活動量算出部と、
前記活動量算出部で算出された活動量に基づいて、前記在室者の現在快適指数値を算出する現在快適指数値算出部と、
前記現在快適指数値算出部で算出された前記在室者の現在快適指数値に基づき、前記空調機の動作に関する制御パラメータを算出する制御パラメータ算出部と、
前記制御パラメータ算出部で算出された制御パラメータに基づいて、前記空調機の動作を制御する空調機制御部と
を備えることを特徴とする空調制御システム。
【請求項２】
前記活動量算出部で算出された活動量に基づいて、所定時間経過後の前記在室者の予測快適指数値を算出する予測快適指数値算出部を有し、
前記制御パラメータ算出部は、前記現在快適指数値算出部で算出された前記在室者の現在快適指数値と前期予測快適指数値算出部で算出された前記在室者の予測快適指数値とに基づき、前記空調機の動作に関する制御パラメータを算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の空調制御システム。
【請求項３】
前記制御パラメータ算出部は、前記現在快適指数値算出部で算出された前記在室者の現在快適指数値と、前記予測快適指数値算出部で算出された前記在室者の予測快適指数値と、当該空調制御対象の空間に隣接する空間の活動量、現在快適指数値、または予測快適指数値とに基づいて、前記制御パラメータを算出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の空調制御システム。
【請求項４】
前記活動量算出部は、前記画像情報を解析して前記在室者ごとの活動量を算出してから、これに基づいて前記室内の在室者の活動量を算出するかまたは、前記画像情報を解析して前記室内全体から動きを検出することにより、前記室内の在室者の活動量を算出する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の空調制御システム。
【請求項５】
前記活動量算出部は、前記画像情報を解析して前記在室者ごとの活動量を算出し、予め設定された活動量ごとの在室者の人数のうち最大人数の活動量、算出された前記在室者の活動量の統計値を、前記室内の在室者の活動量として算出する
ことを特徴とする請求項１〜３いずれか１項に記載の空調制御システム。
【請求項６】
前記活動量算出部は、前記画像情報を解析して前記在室者ごとの活動量を算出し、予め設定された活動量ごとの在室者の人数のうち最大人数の活動量、算出された前記在室者の活動量の統計値の、一定または可変の所定期間における統計値を、前記室内の在室者の活動量として算出する
ことを特徴とする請求項１〜３いずれか１項に記載の空調制御システム。
【請求項７】
前記カメラ装置は、前記空調制御対象の室内に複数台設置され、
前記活動量算出部は、前記複数台のカメラ装置で撮影された画像情報から１つの統合された画像情報を生成し、この統合された画像情報を用いて前記室内の在室者の活動量を算出するかまたは、前記複数台のカメラ装置で撮影された画像情報からそれぞれ活動量を算出し、この算出された活動量の情報を統合して前記室内の在室者の活動量を算出する
ことを特徴とする請求項１〜６いずれか１項に記載の空調制御システム。
【請求項８】
前記空調機は、前記空調制御対象の室内に複数台設置され、
前記活動量算出部は、前記カメラ装置で撮影された画像情報を前記複数の空調機の制御対象エリアに応じて分割してエリアごとの在室者の活動量を算出するかまたは、前記カメラ装置で撮影された画像情報から各在室者の活動量を算出して前記各在室者の位置情報に基づいてエリアごとの活動量を算出し、
前記制御パラメータ算出部は、前記活動量算出部で算出されたエリアごとの活動量からそれぞれ算出された前記在室者の現在快適指数値と、前記予測快適指数値算出部で算出された前記在室者の予測快適指数値とから、対応する空調機の動作に関する制御パラメータを算出する
ことを特徴とする請求項１〜７いずれか１項に記載の空調制御システム。
【請求項９】
空調制御対象の室内に設置されたカメラ装置と、前記空調制御対象の室内の空調を行う空調機とに接続された空調制御装置が、
前記カメラ装置から前記空調制御対象の室内を撮影した画像情報を取得して解析し、この画像情報に基づいて前記室内の在室者の活動量を算出する活動量算出ステップと、
前記活動量算出ステップで算出された活動量に基づいて、前記在室者の現在快適指数値を算出する現在快適指数値算出ステップと、
前記現在快適指数値算出ステップで算出された前記在室者の現在快適指数値に基づいて、前記空調機の動作に関する制御パラメータを算出する制御パラメータ算出ステップと、
前記制御パラメータ算出ステップで算出された制御パラメータに基づいて、前記空調機の動作を制御する空調機制御ステップと
を有することを特徴とする空調制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ビル等の空調を、在室者の活動量に応じて制御する空調制御システムおよび空調制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
建物の室内空間においては、空調制御により適正な室内環境をできる限り少ないエネルギー消費により確保することが求められている。適正な室内温熱環境を確保するに当たって、人間の感じる暑さ、寒さの温熱感覚を考慮することが重要である。
【０００３】
この温熱感覚は、人間の発熱量（対流による放射量、輻射による放熱量、人からの蒸発熱量、呼吸による放熱量および蓄熱量の合計）の熱平衡が保たれている場合には人体が熱的に中立の状態にあり、暑くも寒くもない快適な状態であるといえる。逆に、熱平衡がくずれた場合には人体が暑さや寒さを感じる。
【０００４】
熱平衡式に基づく人間の温熱感覚指標として、ＰＭＶ(Predicted Mean Vote：予測平均申告)を用い、空調制御の最適化を図る空調制御システムがある。このようなＰＭＶを利用した空調制御システムでは、温熱感覚に影響を与える変数として、空気温度値、相対湿度値、平均輻射温度値、気流速度値、活動状態(人体の内部発熱量)値、着衣状態値の６つを入力してＰＭＶ値を算出している。
【０００５】
この６つの入力変数のうち、精度よく計測が可能なものは、空気温度値、相対湿度値、気流速度値である。活動状態値や着衣量値は直接計測することが困難なため、通常は設定値が用いられるが、これらに関しても精度よく、リアルタイムに計測することが望まれている。
【０００６】
そこで、室内の在室者の活動量を計測するための技術として、特許文献１に記載の人体活動量算出装置がある。
【０００７】
この人体活動量算出装置では撮像手段によって室内の人体を撮影し、その画像に基づいて活動量を算出するため、人体に対して非接触で活動量を得ることができ、これにより精度のよい空調制御を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平８−１７８３９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、上記の特許文献１では、活動量の取得に関する技術は記載されているが、この取得された活動量の値をどのように用いて空調制御を行うかについては具体的に記載されていなかった。
【００１０】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、精度の高い在室者の活動量情報に基づいて、効率の良い空調制御を実行する空調制御システムおよび空調制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するための本発明の空調制御システムは、空調制御対象の室内に設置されたカメラ装置と、前記空調制御対象の室内の空調を行う空調機とに接続された空調制御システムにおいて、前記カメラ装置から前記空調制御対象の室内を撮影した画像情報を取得して解析し、この画像情報に基づいて前記室内の在室者の活動量を算出する活動量算出部と、前記活動量算出部で算出された活動量に基づいて、前記在室者の現在快適指数値を算出する現在快適指数値算出部と、前記現在快適指数値算出部で算出された前記在室者の現在快適指数値に基づき、前記空調機の動作に関する制御パラメータを算出する制御パラメータ算出部と、前記制御パラメータ算出部で算出された制御パラメータに基づいて、前記空調機の動作を制御する空調機制御部とを備えることを特徴とする。
【００１２】
また、この空調制御システムは、前記活動量算出部で算出された活動量に基づいて、所定時間経過後の前記在室者の予測快適指数値を算出する予測快適指数値算出部を有し、前記制御パラメータ算出部は、前記現在快適指数値算出部で算出された前記在室者の現在快適指数値と前期予測快適指数値算出部で算出された前記在室者の予測快適指数値とに基づき、前記空調機の動作に関する制御パラメータを算出するようにしてもよい。
【００１３】
また、この空調制御システムの前記制御パラメータ算出部は、前記現在快適指数値算出部で算出された前記在室者の現在快適指数値と、前記予測快適指数値算出部で算出された前記在室者の予測快適指数値と、当該空調制御対象の空間に隣接する空間の活動量、現在快適指数値、または予測快適指数値とに基づいて、前記制御パラメータを算出するようにしてもよい。
【００１４】
また、この空調制御システムの前記活動量算出部は、前記画像情報を解析して前記在室者ごとの活動量を算出してから、これに基づいて前記室内の在室者の活動量を算出するかまたは、前記画像情報を解析して前記室内全体から動きを検出することにより、前記室内の在室者の活動量を算出するようにしてもよい。
【００１５】
また、この空調制御システムの前記活動量算出部は、前記画像情報を解析して前記在室者ごとの活動量を算出し、予め設定された活動量ごとの在室者の人数のうち最大人数の活動量、算出された前記在室者の活動量の統計値を、前記室内の在室者の活動量として算出するようにしてもよい。
【００１６】
また、この空調制御システムの前記活動量算出部は、前記画像情報を解析して前記在室者ごとの活動量を算出し、予め設定された活動量ごとの在室者の人数のうち最大人数の活動量、算出された前記在室者の活動量の統計値の、一定または可変の所定期間における統計値を、前記室内の在室者の活動量として算出するようにしてもよい。
【００１７】
また、この空調制御システムに接続された前記カメラ装置は、前記空調制御対象の室内に複数台設置され、前記活動量算出部は、前記複数台のカメラ装置で撮影された画像情報から１つの統合された画像情報を生成し、この統合された画像情報を用いて前記室内の在室者の活動量を算出するかまたは、前記複数台のカメラ装置で撮影された画像情報からそれぞれ活動量を算出し、この算出された活動量の情報を統合して前記室内の在室者の活動量を算出するようにしてもよい。
【００１８】
また、この空調制御システムに接続された前記空調機は、前記空調制御対象の室内に複数台設置され、前記活動量算出部は、前記カメラ装置で撮影された画像情報を前記複数の空調機の制御対象エリアに応じて分割してエリアごとの在室者の活動量を算出するかまたは、前記カメラ装置で撮影された画像情報から各在室者の活動量を算出して前記各在室者の位置情報に基づいてエリアごとの活動量を算出し、前記制御パラメータ算出部は、前記活動量算出部で算出されたエリアごとの活動量からそれぞれ算出された前記在室者の現在快適指数値と、前記予測快適指数値算出部で算出された前記在室者の予測快適指数値とから、対応する空調機の動作に関する制御パラメータを算出するようにしてもよい。
【００１９】
また本発明の空調制御方法は、空調制御対象の室内に設置されたカメラ装置と、前記空調制御対象の室内の空調を行う空調機とに接続された空調制御装置が、前記カメラ装置から前記空調制御対象の室内を撮影した画像情報を取得して解析し、この画像情報に基づいて前記室内の在室者の活動量を算出する活動量算出ステップと、前記活動量算出ステップで算出された活動量に基づいて、前記在室者の現在快適指数値を算出する現在快適指数値算出ステップと、前記現在快適指数値算出ステップで算出された前記在室者の現在快適指数値に基づいて、前記空調機の動作に関する制御パラメータを算出する制御パラメータ算出ステップと、前記制御パラメータ算出ステップで算出された制御パラメータに基づいて、前記空調機の動作を制御する空調機制御ステップとを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の空調制御システムおよび空調制御方法によれば、精度の高い在室者の活動量情報に基づいて、効率の良い空調制御を実行することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１実施形態による空調システムの構成を示す全体図である。
【図２】本発明の第１実施形態による空調システムの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１実施形態による空調システムのエネルギーマネジメントシステム（ＥＣＳ）の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１実施形態による空調システムの動作を示すシーケンス図である。
【図５】本発明の他の実施形態による空調システムの構成を示す全体図である。
【図６】本発明の他の実施形態による空調システムの構成を示す全体図である。
【図７】本発明の他の実施形態による空調システムの構成を示す全体図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
《第１実施形態》
〈第１実施形態による空調制御システムの構成〉
本発明の第１実施形態による空調制御システム１の構成について、図１〜図３を参照して説明する。
【００２３】
本実施形態による空調制御システム１として、図１に示すようにビル内の部屋ごとに１台のカメラ装置および１台の空調機が設置され、空調制御が実行される場合について説明する。
【００２４】
本実施形態による空調制御システム１は、図２に示すように、制御対象の室内ごとに設置され対象となる室内を撮影するカメラ装置１０−１〜１０−ｎと、これらのカメラ装置１０−１〜１０−ｎで撮影された映像情報を取得して解析することにより、撮影対象の部屋の在室者の活動量を算出する活動量算出装置２０と、これらの活動量算出装置２０で算出された在室者の活動量に基づいて、部屋ごとの空調制御パラメータを算出するエネルギーマネジメントシステム（ＥＣＳ）３０と、ＥＣＳ３０で算出された複数の空調制御パラメータを、それぞれ対応する各ダイレクトデジタルコントローラ（ＤＤＣ）５０−１〜５０−ｎに送信するローカルコントロールサーバ（ＬＣＳ）４０と、ＬＣＳ４０から送信された空調制御パラメータに基づいて、制御対象の部屋の空調機の動作を制御する空調機制御部としてのＤＤＣ５０−１〜５０−ｎと、接続されたＤＤＣ５０−１〜５０−ｎの制御により動作する各部屋に設置された空調機６０−１〜６０−ｎとを備える。
【００２５】
ＥＣＳ３０の詳細な構成を、図３に示す。ＥＣＳ３０は、活動量算出装置２０でそれぞれ算出された活動量を取得する活動量取得部３１と、活動量取得部３１で取得された活動量から、在室者ごとの現在快適指数値としての現在ＰＭＶ値を算出する現在ＰＭＶ値算出部３２と、活動量取得部３１で取得された活動量に基づいて、所定時間経過後の各在室者の予測快適性指数値としての予測ＰＭＶ値を算出する予測ＰＭＶ値算出部３３と、現在ＰＭＶ値算出部３２で算出された在室者の現在ＰＭＶ値と、予測ＰＭＶ値算出部３３で算出された在室者の予測ＰＭＶ値とから、各部屋の空調機の動作に関する制御パラメータを算出する制御パラメータ算出部３４とを有する。
【００２６】
〈第１実施形態による空調制御システムの動作〉
次に、本実施形態による空調制御システム１の動作について、図４のシーケンス図を参照して説明する。
【００２７】
まず、ｎ個の各部屋に設置されたカメラ装置１０−１〜１０−ｎによりそれぞれ室内の撮影エリアが撮影され（Ｓ１）、撮影された映像情報が活動量算出装置２０に送信される（Ｓ２）。
【００２８】
活動量算出装置２０では、それぞれ接続されたカメラ装置１０−１〜１０−ｎから送信された映像情報が取得されて解析され、これらの映像情報に基づいて所定時間単位で各部屋の在室者ごとの活動量が算出される（Ｓ３）。この映像情報に含まれる画像情報から活動量を算出する技術は、例えば特開平８−１７８３９０号公報に記載されたような、経時的に取得される画像情報の差分から人物の移動速度等を算出する方法を用いることができる。
【００２９】
次に活動量算出装置２０において、動作内容ごとに予め設定された活動量（ｍｅｔ）ごとの人数が計数される（Ｓ４）。動作内容ごとの活動量（ｍｅｔ）としては例えば、動作「座っている」の活動量が「１．０ｍｅｔ」、動作「立っている」の活動量が「１．５ｍｅｔ」、動作「歩いている」の活動量が「２．０ｍｅｔ」等の値が予め設定されており、図１に示す状態の場合、部屋Ａについては活動量「１．０」（座っている）が１人、活動量「２．０」（歩いている）が３人、部屋Ｂについては活動量「１．０」（座っている）が３人、活動量「２．０」（歩いている）が１人として計数される。
【００３０】
次に、この計数された活動量ごとの人数から、部屋ごとの最大人数の活動量が抽出される（Ｓ５）。ここでは、部屋Ａについては最も人数の多い活動量「２．０」（歩いている；３人）が抽出され、部屋Ｂについては最も人数の多い活動量「１．０」（座っている；３人）が抽出される。
【００３１】
次にこのようにして画像情報から得られる部屋ごとの最大人数の活動量が算出される。活動量算出装置２０において算出された最大人数の活動量が、それぞれの部屋の活動量としてＥＣＳ３０に送信される（Ｓ６）。
【００３２】
ＥＣＳ３０では、活動量算出装置２０から送信された各部屋の活動量が活動量取得部３１で取得され、この活動量と、別に取得された各部屋の温度、湿度、気流速度、輻射温度、および着衣量とに基づいて各部屋の現在ＰＭＶ値が算出される。
【００３３】
また、この活動量取得部３１で取得された各部屋の活動量と、別に取得される所定期間経過後の各部屋の予測温度、予測湿度、予測気流速度、予測輻射温度、および予測着衣量とに基づいて、所定期間経過後の各部屋の予測ＰＭＶ値も算出される（Ｓ７）。この予測ＰＭＶ値は、例えば１日の中の時間範囲ごとに予め設定された在室者や室内環境の状態を考慮して算出されるものであり、「もうすぐ昼食の時間帯になり人がいなくなるとともに、各部屋の活動量が減る」と予測されるときには予測ＰＭＶ値が現在ＰＭＶ値よりも低く算出され、「これから外気温度が上がり輻射温度も上昇する」と予測されるときには予測ＰＭＶ値が現在ＰＭＶ値よりも低く算出される。
【００３４】
そして、このように算出された現在ＰＭＶ値と予測ＰＭＶ値とに基づいて、制御パラメータ算出部３４において各部屋の空調機の動作に関する制御パラメータが算出される（Ｓ８）。例えば、現在ＰＭＶ値が高くなっていており空調を強めることが検討されているときに「もうすぐ昼食の時間帯になり人がいなくなる」と予想され予測ＰＭＶ値が現在ＰＭＶ値よりも低く算出されているときには、空調の強め方を抑えるように制御パラメータが算出される。
【００３５】
このとき、予め設定された快適とされる範囲内で、消費エネルギー、ＣＯ2排出量、またはランニングコストが最小になるように制御パラメータが設定されるようにすることで、さらに効率の良い空調制御を実行させることが可能になる。
【００３６】
そして、この制御パラメータ算出部３４で算出された各部屋の空調機の動作に関する制御パラメータが、ＬＣＳ４０によりそれぞれ対応するＤＤＣ５０−１〜５０−ｎに送信され、接続されたＤＤＣ５０−１〜５０−ｎにより対応する制御パラメータに基づいて各部屋に設置された空調機６０−１〜６０−ｎの動作が制御される（Ｓ９）。
【００３７】
以上の本実施形態の空調システムによれば、画像情報を解析することにより精度の高い在室者の活動量を算出し、この活動量に基づいて算出される現在および未来の室内環境の状況に基づいて効率の良い空調を実行することができる。
【００３８】
《他の実施形態》
また、上記の第１実施形態による空調制御システム１のＥＣＳ３０の制御パラメータ算出部３４においては、制御パラメータが算出される際に、撮影対象の部屋の現在ＰＭＶ値および予測ＰＭＶ値だけではなく、隣接する部屋またはエリアの現在ＰＭＶ値および予測ＰＭＶ値も考慮して制御パラメータを算出するようにしてもよい。
【００３９】
このように隣接する部屋またはエリアの在室者の状況も考慮することにより、近隣の部屋またはエリア間での制御パラメータの差を少なくすることができ、建物全体としてさらに効率のよい空調制御を行うことができる。
【００４０】
例えば、部屋Ａの在室者の活動量が１．０であり現在ＰＭＶ値が０．１であり、この部屋Ａに隣接する部屋Ｂの在室者の活動量が２．０であり現在ＰＭＶ値または予測ＰＭＶ値が１．０であるとき、部屋Ａの空調機の制御パラメータを算出する際には部屋Ｂの活動量およびＰＭＶ値を考慮して空調制御を強めに設定することで、効率の良い空調制御を行うことができる。
【００４１】
また、制御パラメータ算出部３４においては、制御パラメータが算出される際に、撮影対象の部屋の現在ＰＭＶ値に基づいて、制御パラメータを算出するようにすることで、現在の室内環境の状況に基づいて効率の良い空調を実行することができる。
【００４２】
また、上記の第１実施形態の空調制御システム１で利用するカメラ装置１０−１〜１０−ｎは、図１に示すように部屋の天井の中央部分に設置して部屋内を見下ろすように設置してもよいし、または図５に示すように監視カメラ７０を利用して斜め上部から部屋内を見下ろすように天井の端部に設置してもよい。または、パーソナルコンピュータに内蔵されたＷｅｂカメラを利用して在室者を撮影するようにしてもよい。本実施形態による空調制御システム１のカメラ装置１０−１〜１０−ｎとして監視カメラを利用することにより、空調制御が必要な昼間の時間帯は当該カメラ装置を空調制御の活動量の算出のために利用し、空調制御が不要な夜間の時間帯は当該カメラ装置を監視カメラとして利用することができる。
【００４３】
また、上記の第１実施形態の空調制御システム１では、活動量算出装置２０において各部屋の活動量を算出する際に、人数の多い活動量を抽出して利用する（多数決）場合について説明したがこれには限定されず、人数の多い活動量や各部屋の全在室者の活動量の平均値または合計値または分散値などの統計値を算出し、これらの値を各部屋の活動量に利用するようにしてもよいし、それら統計値の所定期間の平均値または合計値または分散値などの統計値を算出し、これらの値を各部屋の活動量に利用するようにしてもよい。
【００４４】
また、活動量算出装置２０において活動量の算出処理を行う時間間隔は一定間隔に固定されても変動されてもよい。活動量の算出処理を行う時間間隔を変動にすることにより、駅などで通勤ラッシュが始まる時間帯など利用者数の変動が大きい時間帯は細かい時間間隔で活動量を算出して好適な空調制御を行うことができ、利用者数が安定している時間帯は粗い時間間隔で活動量を算出して空調制御に関する負荷を低減させることができる。
【００４５】
また、上記の第１実施形態においては１つの部屋またはエリアに対して１台のカメラ装置および１台の空調機が設置された場合について説明したが、これには限定されず、図６に示すように１つの部屋に対して複数のカメラ装置を設置するようにしてもよい。この場合、複数のカメラ装置の撮影エリア間でオーバーラップがあるように設置してもよいし、またオーバーラップがないように設置してもよい。
【００４６】
１つの部屋の１台の空調機に対して複数台のカメラ装置を設置したときには、活動量算出装置２０は、複数のカメラ装置での撮影により得られた複数の画像情報を結統合して当該部屋全体に関する１つのパノラマ画像を生成し、このパノラマ画像を用いて当該部屋の活動量を算出するようにしてもよいし、各カメラ装置での撮影により得られた画像情報からそれぞれ算出された活動量の情報を統合して当該部屋の活動量とするようにしてもよい。
【００４７】
また複数台のカメラ装置での撮影により得られた複数の画像情報は、それぞれの画像情報を単眼画像処理により２次元画像として解析して行ってもよいし、または２つの画像情報をステレオ画像処理等の複眼画像処理により３次元画像として解析を行うようにしてもよい。
【００４８】
単眼画像処理により解析を行う場合、活動量算出装置２０は、背景差分法を用いたりオプティカルフローを用いたりすることにより画像情報上での在室者の動きを検出することができ、これらにより活動量を算出することができる。
【００４９】
またステレオ画像処理により解析を行う場合は、２つの異なる位置に設置されたカメラ装置で撮影された画像情報から３次元空間における在室者の姿勢、動きを検出してこれにより「座っている」、「立っている」、「歩いている」等の動きを判定し、これにより活動量を算出することができる。ここで、「歩いている」と判定されたときは、３次元空間における移動量から歩行速度を算出することにより、さらに詳細な活動量を算出することができる。
【００５０】
また図７に示すように、１つの部屋またはエリアに対して複数の空調機を設置するようにしてもよい。この場合活動量算出装置２０は、魚眼カメラなどの超広角カメラ装置で撮影され得られた当該部屋全体の画像情報を各空調機の制御対象エリアに応じて分割してエリアごとの活動量の算出処理に利用してもよいし、当該部屋全体の画像情報から各在室者の活動量を算出し、算出した各在室者の活動量の情報から、在室者の位置情報に基づいてエリアごとの活動量を算出するようにしてもよい。
【００５１】
またこれらの技術を利用して、１つの部屋またはエリアに対して複数台のカメラ装置および複数台の空調機を設置し、この複数台のカメラ装置で撮影された画像情報を利用して、複数の空調機の制御パラメータを算出するようにしてもよい。
【００５２】
また活動量算出装置２０は、画像情報を解析して在室者ごとの活動量を算出してから、これに基づいて室内の在室者の活動量を算出してもよいし、画像情報を解析して室内全体から動きを検出することにより、室内の在室者の活動量を算出するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５３】
１…空調制御システム
１０−１〜１０−ｎ…カメラ装置
２０…活動量算出装置
３０…エネルギーマネジメントシステム（ＥＣＳ）
３１…活動量取得部
３２…現在ＰＭＶ値算出部
３３…予測ＰＭＶ値算出部
３４…制御パラメータ算出部
４０…ローカルコントロールサーバ（ＬＣＳ）
５０−１〜５０−ｎ…ダイレクトデジタルコントローラ（ＤＤＣ）
６０−１〜６０−ｎ…空調機
７０…監視カメラ
【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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