(57)【要約】【課題】  高い精度で予測された輻射温度値を用いて、空調制御対象の室内にいる在室者の予測温熱感指標を出力する空調制御装置、空調制御方法及び輻射温度計測装置を提供する。【解決手段】  予め空調制御対象の室内の窓部の様々な状況のときに当該窓部を撮影した画像情報から得られた所定方向についての輝度ヒストグラムデータであるテンプレートデータと、各テンプレートデータから推定される予測輻射温度値とを格納した輻射温度ＤＢを記憶する輻射温度ＤＢ記憶部２１と、前記窓部を撮影した画像情報から、この画像情報の所定方向についての輝度ヒストグラムデータを生成する画像特徴量検出部１３と、この輝度ヒストグラムデータと類似度が高いテンプレートデータを検出し、対応する予測輻射温度値を出力する輻射温度出力部２２と、出力された予測輻射温度値を利用して、当該室内の在室者の予測ＰＭＶを算出するＰＭＶ算出部３０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】
予め、空調制御対象の室内の窓部に設置された外光の入射状況を調整する設備が様々な調整状況のときに当該窓部を撮影した複数の画像情報から得られた画像特徴量と、これらの画像情報の画像特徴量からそれぞれ推定される外光の入射量に対応する予測輻射温度値とを格納した輻射温度ＤＢを記憶する輻射温度ＤＢ記憶部と、
前記空調制御対象の室内の窓部を撮影した画像情報から、画像特徴量を検出する画像特徴量検出部と、
前記画像特徴量検出部で検出された画像特徴量と前記輻射温度ＤＢ記憶部に記憶された複数の画像情報の画像特徴量とを比較し、前記画像特徴量検出部で検出された画像特徴量と類似度が高い画像特徴量を前記輻射温度ＤＢから検出し、検出した画像特徴量に対応する予測輻射温度値を取得して出力する輻射温度出力部と、
前記輻射温度出力部から出力された予測輻射温度値を利用して、当該室内の在室者の予測温熱感指標を算出する温熱感指標算出部と、
を備えることを特徴とする空調制御装置。
【請求項２】
前記外光の入射状況を調整する設備は、横スラットのブラインド、縦スラットのブラインド、カーテン、雨戸、またはシャッターであることを特徴とする請求項１に記載の空調制御装置。
【請求項３】
前記空調制御対象の室内の窓部を撮影した画像情報から、処理対象外とする遮蔽物の画像情報部分を除去する遮蔽物除去部をさらに有し、
前記画像特徴量検出部は、前記空調制御対象の室内の窓部を撮影し前記遮蔽物除去部で遮蔽物の画像情報部分が除去された画像情報から、画像特徴量を検出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の空調制御装置。
【請求項４】
前記外光の入射状況を調整する設備はブラインドであり、
前記輻射温度ＤＢ記憶部に記憶される輻射温度ＤＢは、所定方向についての画像特徴量としての輝度ヒストグラムデータである複数のテンプレートデータと、これらの各テンプレートデータから推定される外光の入射量に対応する予測輻射温度値とを記憶し、
前記画像特徴量検出部は、この画像情報の所定方向についての輝度ヒストグラムデータを生成することで画像特徴量を検出し、
前記輻射温度出力部は、前記画像特徴量検出部で生成された輝度ヒストグラムデータと類似度が高いテンプレートデータを前記輻射温度ＤＢから検出し、検出したテンプレートデータに対応する予測輻射温度値を取得して出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の空調制御装置。
【請求項５】
前記輻射温度出力部は、前記画像特徴量検出部で生成された輝度ヒストグラムデータと類似度が高いテンプレートデータを、ヒストグラムインタセクションの値に基づいて検出する
ことを特徴とする請求項４に記載の空調制御装置。
【請求項６】
温熱感指標算出部で算出された予測温熱感指標が予め設定された快適範囲外のときに、前記外光の入射状況を調整する設備の操作を促すガイダンスを出力するガイダンス部
を備えることを特徴とする請求項１乃至５いずれか１項に記載の空調制御装置。
【請求項７】
空調制御装置が、予め、空調制御対象の室内の窓部に設置された外光の入射状況を調整する設備が様々な調整状況のときに当該窓部を撮影した複数の画像情報から得られた画像特徴量と、これらの画像情報の画像特徴量からそれぞれ推定される外光の入射量に対応する予測輻射温度値とを格納した輻射温度ＤＢを記憶する輻射温度ＤＢ記憶ステップと、
前記空調制御対象の室内の窓部を撮影した画像情報から、画像特徴量を検出する画像特徴量検出ステップと、
前記画像特徴量検出ステップで検出された画像特徴量と前記輻射温度ＤＢ記憶部に記憶された複数の画像情報の画像特徴量とを比較し、前記画像特徴量検出部で検出された画像特徴量と類似度が高い画像特徴量を前記輻射温度ＤＢから検出し、検出した画像特徴量に対応する予測輻射温度値を取得して出力する輻射温度出力ステップと、
前記輻射温度出力ステップで出力された予測輻射温度値を利用して、当該室内の在室者の予測温熱感指標を算出する温熱感指標算出ステップと、
を有することを特徴とする空調制御方法。
【請求項８】
予め、空調制御対象の室内の窓部に設置された外光の入射状況を調整する設備が様々な調整状況のときに当該窓部を撮影した複数の画像情報から得られた画像特徴量と、これらの画像情報の画像特徴量からそれぞれ推定される外光の入射量に対応する予測輻射温度値とを格納した輻射温度ＤＢを記憶する輻射温度ＤＢ記憶部と、
前記空調制御対象の室内の窓部を撮影した画像情報から、画像特徴量を検出する画像特徴量検出部と、
前記画像特徴量検出部で検出された画像特徴量と前記輻射温度ＤＢ記憶部に記憶された複数の画像情報の画像特徴量とを比較し、前記画像特徴量検出部で検出された画像特徴量と類似度が高い画像特徴量を前記輻射温度ＤＢから検出し、検出した画像特徴量に対応する予測輻射温度値を取得して出力する輻射温度出力部と、
を備えることを特徴とする輻射温度計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、建物の室内空間にいる在室者の温熱感指標値を提供する空調制御装置、空調制御方法及び輻射温度計測装置に関する。
【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】
そこで、特許文献１では、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っている。このＰＭＶの算出には、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つが用いられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第３０４９２６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、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、部屋の用途や季節によりある程度予測することが可能である。
【０００７】
一方、平均輻射温度値は、(1)固定された設定値、(2)季節や時間による太陽の高さや窓や建物の構造等、天気予報等の事前データから算出される値、または(3)壁の一箇所に設置された輻射温度計の値、等が用いられるが、実際には外光の入射状況の影響で時々刻々と大きく変動するため正確な値をリアルタイムで計測することが困難である。そこで、輻射温度値を精度よく、リアルタイムに計測することが望まれている。
【０００８】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、高い精度で予測された輻射温度値を用いて、空調制御対象の室内にいる在室者の予測温熱感指標を出力する空調制御装置、空調制御方法及び輻射温度計測装置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】
【０００９】
上記目的を達成するための本発明の空調制御装置は、予め、空調制御対象の室内の窓部に設置された外光の入射状況を調整する設備が様々な調整状況のときに当該窓部を撮影した複数の画像情報から得られた画像特徴量と、これらの画像情報の画像特徴量からそれぞれ推定される外光の入射量に対応する予測輻射温度値とを格納した輻射温度ＤＢを記憶する輻射温度ＤＢ記憶部と、前記空調制御対象の室内の窓部を撮影した画像情報から、画像特徴量を検出する画像特徴量検出部と、前記画像特徴量検出部で検出された画像特徴量と前記輻射温度ＤＢ記憶部に記憶された複数の画像情報の画像特徴量とを比較し、前記画像特徴量検出部で検出された画像特徴量と類似度が高い画像特徴量を前記輻射温度ＤＢから検出し、検出した画像特徴量に対応する予測輻射温度値を取得して出力する輻射温度出力部と、前記輻射温度出力部から出力された予測輻射温度値を利用して、当該室内の在室者の予測温熱感指標を算出する温熱感指標算出部とを備えることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の空調制御方法は、予め、空調制御対象の室内の窓部に設置された外光の入射状況を調整する設備が様々な調整状況のときに当該窓部を撮影した複数の画像情報から得られた画像特徴量と、これらの画像情報の画像特徴量からそれぞれ推定される外光の入射量に対応する予測輻射温度値とを格納した輻射温度ＤＢを記憶する輻射温度ＤＢ記憶ステップと、前記空調制御対象の室内の窓部を撮影した画像情報から、画像特徴量を検出する画像特徴量検出ステップと、前記画像特徴量検出ステップで検出された画像特徴量と前記輻射温度ＤＢ記憶部に記憶された複数の画像情報の画像特徴量とを比較し、前記画像特徴量検出部で検出された画像特徴量と類似度が高い画像特徴量を前記輻射温度ＤＢから検出し、検出した画像特徴量に対応する予測輻射温度値を取得して出力する輻射温度出力ステップと、前記輻射温度出力ステップで出力された予測輻射温度値を利用して、当該室内の在室者の予測温熱感指標を算出する温熱感指標算出ステップとを有することを特徴とする。
【００１１】
更に、本発明の輻射温度計測装置は、予め、空調制御対象の室内の窓部に設置された外光の入射状況を調整する設備が様々な調整状況のときに当該窓部を撮影した複数の画像情報から得られた画像特徴量と、これらの画像情報の画像特徴量からそれぞれ推定される外光の入射量に対応する予測輻射温度値とを格納した輻射温度ＤＢを記憶する輻射温度ＤＢ記憶部と、前記空調制御対象の室内の窓部を撮影した画像情報から、画像特徴量を検出する画像特徴量検出部と、前記画像特徴量検出部で検出された画像特徴量と前記輻射温度ＤＢ記憶部に記憶された複数の画像情報の画像特徴量とを比較し、前記画像特徴量検出部で検出された画像特徴量と類似度が高い画像特徴量を前記輻射温度ＤＢから検出し、検出した画像特徴量に対応する予測輻射温度値を取得して出力する輻射温度出力部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の空調制御装置、空調制御方法及び輻射温度計測装置によれば、高い精度で予測された輻射温度値を用いて、空調制御対象の室内にいる在室者の温熱感指標を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態による空調制御装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態による空調制御装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態による空調制御装置の処理対象の室内の窓部に設置された横スラットのブラインドの一例を示す外観図である。
【図４】本発明の一実施形態による空調制御装置の画像特徴量検出部において生成された輝度ヒストグラムの例を示すグラフである。
【図５】本発明の一実施形態による空調制御装置の処理対象の室内の窓部に設置された横スラットのブラインドのスラット角度の例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の一実施形態による空調制御装置１では、空調制御対象の室内の窓部に、外光の入射状況を調整する設備として、横スラットのブラインドが設置されている場合について説明する。
【００１５】
〈一実施形態による空調制御装置の構成〉
本発明の一実施形態による空調制御装置１の構成について、図１を参照して説明する。
【００１６】
空調制御装置１は、空調制御対象の室内の窓部付近を撮影する画角に設置されたカメラ装置２に接続され、画像情報処理部１０と、輻射温度処理部２０と、温熱感指標算出部としてのＰＭＶ算出部３０と、制御値演算部４０とを有する。
【００１７】
画像情報処理部１０は、エリア抽出部１１と、遮蔽物除去部１２と、画像特徴量検出部１３とを有する。
【００１８】
エリア抽出部１１は、カメラ装置２で撮影された画像情報を取得し、この画像情報の中から外光の入射状況を検出する処理対象として窓部エリアの画像情報のみを抽出する。
【００１９】
遮蔽物除去部１２は、エリア抽出部１１で抽出された窓部エリアの画像情報の中に、外光の入射状況を検出する処理対象外とする遮蔽物（例えば、移動体である人や、静止物である植木など）が存在するときにはこれらの画像情報部分を検出し、処理対象の画像情報から除去する。
【００２０】
画像特徴量検出部１３は、遮蔽物除去部１２で遮蔽物の画像情報部分が除去された処理対象の画像情報からこの画像情報の特徴量を検出するための情報として、所定方向についての画素の輝度ヒストグラムデータを生成する。
【００２１】
輻射温度処理部２０は、輻射温度ＤＢ記憶部２１と、輻射温度出力部２２とを有する。
【００２２】
輻射温度ＤＢ記憶部２１は、予め当該窓部に設置された横スラットのブラインドのスラット角度や日光の照射角度の変化に応じて変わる様々な外光の入射状況のときに当該窓部を撮影した画像情報から生成した、所定方向についての輝度ヒストグラムデータである複数のテンプレートデータと、これらの各テンプレートデータから推定される外光の入射量に対応する予測輻射温度値とを格納した輻射温度ＤＢを記憶する。
【００２３】
輻射温度出力部２２は、画像特徴量検出部１３で生成された輝度ヒストグラムデータと輻射温度ＤＢ記憶部２１に記憶された複数のテンプレートデータとを比較し、画像特徴量検出部１３で生成された輝度ヒストグラムデータと類似度が高いテンプレートデータを検出し、このテンプレートデータに対応する予測輻射温度値を取得して出力する。
【００２４】
ＰＭＶ算出部３０は、輻射温度出力部２２から出力された予測輻射温度値と、入力された室内の空気温度値と、相対湿度値と、気流速度値と、活動状態値と、着衣状態値とから、在室者の予測ＰＭＶを算出する。
【００２５】
制御値演算部４０は、ＰＭＶ算出部３０で算出された予測ＰＭＶと設定ＰＭＶ値（例えば、快適範囲−０．５〜＋０．５）に基づいて、空調設備の制御値を算出し、この制御値に基づき空調設備を制御する。
【００２６】
〈一実施形態による空調制御装置の動作〉
次に、本実施形態による空調制御装置１の動作について、図２のフローチャートを参照して説明する。
【００２７】
まず、空調制御対象の室内に設置されたカメラ装置２により当該室内の窓部を含む付近が撮影され、撮影された画像情報が空調制御装置１の画像情報処理部１０のエリア抽出部１１で取得される（Ｓ１）。
【００２８】
ここで当該画像情報は、可視カメラ画像情報、近赤外線カメラ画像情報、赤外カメラ画像情報など、いずれの画像情報でもよい。また、当該画像情報のフォーマットとしては、ＮＴＳＣ、ＭＰＥＧ２、ＭＰＥＧ４、ＭｏｔｉｏｎＪＰＥＧ、Ｂｉｔｍａｐ、ＧＰＥＧ、またはＲＡＷなどが用いられるまた、伝送手段は無線でも有線でもよい。
【００２９】
エリア抽出部１１では、さらに取得された画像情報の中から外光の入射状況を検出する処理対象として窓部エリアの画像情報のみが抽出される（Ｓ２）。
【００３０】
次に遮蔽物除去部１２において、エリア抽出部１１で抽出された窓部エリアの画像情報の中に、外光の入射状況を検出する処理対象外とする遮蔽物（例えば、移動体である人や、静止物である植木など）が存在するときにはこれらの画像情報部分が検出され、処理対象の画像情報から除去される（Ｓ３）。
【００３１】
この遮蔽物としては、現在の画像情報Tと過去の画像情報T-1との差分をとることにより検出される移動体や、当該窓部エリアに存在する静止物として予め保持された画像情報と合致する部分が検索されることにより検出される静止物などがある。
【００３２】
次に画像特徴量検出部１３において、遮蔽物除去部１２で遮蔽物の画像情報部分が除去された処理対象の画像情報から、この画像情報の特徴量を検出するための情報として所定方向についての輝度ヒストグラムデータが生成される（Ｓ４）。
【００３３】
この輝度ヒトグラムデータは、本実施形態においては、窓辺に設置された横スラットのブラインドのスラット角度や日光の照射角度の変化に応じて変わる外光の入射状況を効率良く検出できるように、画像情報の縦方向について生成される。
【００３４】
図３に示すような横スラットのブラインドが設置された窓部を撮影した画像情報の、縦方向についての輝度ヒストグラムデータの一例を、図４（ａ）〜（ｅ）に示す。図３は、エリア抽出部１１において窓部エリアが抽出された画像情報であり、この画像情報について遮蔽物除去部１２においては遮蔽物は検出されなかったものとする。
【００３５】
図４（ａ）はブラインドのスラット角度が０度（全開）の状態の輝度ヒストグラムデータであり、図４（ｂ）はブラインドのスラット角度が４５度の状態の輝度ヒストグラムデータであり、図４（ｃ）はブラインドのスラット角度が９０度（全閉）の状態の輝度ヒストグラムデータであり、図４（ｄ）はブラインドのスラット角度が１３５度の状態の輝度ヒストグラムデータであり、図４（ｅ）はブラインドのスラット角度が１８０度（全開）の状態の輝度ヒストグラムデータである。これらのヒストグラムデータには、グラフの左から右に向かって低輝度→高輝度の画素数の分布が示されている。図５は、ブラインドの横スラットが０度、４５度、９０度、１３５度、１８０度に設定されたときの当該スラットを真横から見た状態を示す図である。
【００３６】
この図４（ａ）〜（ｅ）から、スラット角度が９０度もしくは１３５度のときが、輝度値が高い画素の頻度が高いことが分かる。
【００３７】
このように、スラット角度および日光の照射角度により輝度ヒストグラムの特性が異なり、輝度ヒストグラム特性の違いが外光の入射状況の違いに対応する。
【００３８】
生成された輝度ヒストグラムデータは、有線または無線により輻射温度処理部２０に伝送され、輻射温度出力部２２において画像特徴量検出部１３で生成された輝度ヒストグラムデータと輻射温度ＤＢ記憶部２１に記憶された複数のテンプレートデータとが比較され、画像特徴量検出部１３で生成された輝度ヒストグラムデータと類似度が高いテンプレートデータが検出される（Ｓ５）。
【００３９】
画像特徴量検出部１３で生成された輝度ヒストグラムデータと輻射温度ＤＢ記憶部２１に記憶された複数のテンプレートデータとの比較は、例えばヒストグラムインタセクションの値を比較することで実行される。
【００４０】
ヒストグラムインタセクションの値の算出について説明する。あるテンプレートデータAの輝度値i(=0〜255)における総画素数をａi、画像特徴量検出部１３で生成された輝度ヒストグラムデータBの輝度値iにおける総画素数をｂi、輝度階調数をN(通常は255)とすると、ヒストグラムインタセクションDは下記式（１）により算出される。
【００４１】
〔数１〕
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上記式（１）で得られたヒストグラムインタセクションDの値が大きければ、テンプレートデータA と生成された輝度ヒストグラムデータBとの類似度が高いといえる。したがって、画像特徴量検出部１３で生成された輝度ヒストグラムデータBと、輻射温度ＤＢに格納されている全てのテンプレートデータとの総当りのD値を求め、この中で最もD値が高いテンプレートデータが、最も類似度が高いテンプレートデータとして検出される。
【００４２】
最も類似度が高いテンプレートデータが検出されると、輻射温度出力部２２においてさらに、検出されたテンプレートデータに対応する予測輻射温度値が輻射温度ＤＢから取得されて出力される（Ｓ６）。
【００４３】
そしてＰＭＶ算出部３０において、輻射温度出力部２２から出力された予測輻射温度値と、センサの計測値等に基づいて入力された室内の空気温度値と、相対湿度値と、気流速度値と、活動状態値と、着衣状態値とから、在室者の予測ＰＭＶが算出される（Ｓ７）。
【００４４】
さらに制御値演算部４０において、ステップＳ７で算出された予測ＰＭＶと予め設定された設定ＰＭＶに基づいて、空調設備の制御値が算出され、この制御値に基づいて空調設備が制御される。
【００４５】
以上の本実施形態によれば、横スラットのブラインドが設置された窓部を監視する画角に設置されたカメラ装置で撮影された画像から縦方向の輝度ヒストグラムデータにより外光の入射状況を検出し、これを基に輻射温度値を予測することで、この輻射温度値を用いた精度の高い温熱感指標を出力することができ、より細やかで快適な空調制御が実現できる。
【００４６】
本実施形態においては、横スラットのブラインドのスラット角度や日光の照射角度の変化に基づいて作成した画像情報の縦方向の輝度ヒストグラムデータから予測輻射温度値を算出する場合について説明したが、さらにこの横スラットのブラインド全体の縦方向における昇降状態も考慮し、予測輻射温度値を算出するようにしてもよい。
【００４７】
この場合、画像特徴量検出部１３において画像情報からブラインド部分をエッジ解析で検出することによりブラインドの昇降状態を認識することができ、この昇降状態に応じて横ブラインドがかかっている窓部分のみについて、上述したようなブラインドのスラット角度や日光の照射角度の変化を考慮した輻射温度値を算出するようにしてもよい。これにより、さらに高い精度で輻射温度値を算出することができる。
【００４８】
また本実施形態においては、外光の入射状況を調整する設備として窓部に横スラットのブラインド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、縦スラットのブラインド、カーテン、雨戸・シャッター等が設置されている場合についても適用することができる。
【００４９】
例えば、窓部に縦スラットのブラインドが設置された場合には、輻射温度ＤＢ記憶部２１において、スラット角度や日光の照射角度の変化に応じて変わる外光の入射状況を効率良く検出できるように画像情報の横方向について輝度ヒストグラムデータを生成し、輻射温度出力部２２において上述した実施形態と同様の処理を行うことにより、予測輻射温度値を検出することができる。
【００５０】
また、窓部にカーテン、雨戸・シャッター等が設置された場合には、輻射温度ＤＢ記憶部２１に当該カーテン、雨戸・シャッター等の開閉状態から推定される外光の入射量に対応する予測輻射温度値を格納した輻射温度ＤＢを記憶しておき、画像特徴量検出部１３において画像情報からテクスチャ解析や輝度の解析により画像特徴量を検出することによりこれらの開閉状態を検出し、輻射温度出力部２２において、検出された開閉状態（画像特徴量）に対応する輻射温度値を予測輻射温度値として検出するようにしてもよい。
【００５１】
また本実施形態においては、カメラ装置２で撮影される窓部が１箇所の場合について説明したが、カメラ装置２により複数の窓部が巡回して撮影されるように設定することで複数の窓部の画像情報を取得してそれぞれの外光の入射状況を検出し、これらに基づいて当該部屋の輻射温度値を算出するようにしてもよい。この場合、カメラ装置２にパン、チルト、ズーム機能を持たせ、撮影対象の窓部を任意のタイミングで巡回撮影するようにカメラ装置２を旋回させたり撮影画像を拡大・縮小させたりするように撮影動作を制御することにより、複数の窓部の画像情報を取得することができる。
【００５２】
また本実施形態の空調制御装置１に、輝度ヒストグラムデータと輻射温度値との対応関係を学習する機能をさらに設け、この学習機能により得られた情報により輻射温度ＤＢ記憶部２１に記憶させる輻射温度ＤＢを生成するようにしてもよい。
【００５３】
また本実施形態の空調制御装置１に、ＰＭＶ算出部３０から算出されたＰＭＶの値が、予め設定された快適範囲（例えば−０．５〜＋０．５）の範囲内であるか否かを判定するＰＭＶ判定部をさらに設け、このＰＭＶ判定部において算出されたＰＭＶの値が設定された快適範囲から外れていると判定されたときには、ＰＭＶの値が設定された快適範囲に近付く輻射温度となるように外光の入射状況を調整する設備の操作を促すガイダンスを表示や音によって行ってもよい。これにより、外光の入射状況を調整する設備の操作が適切に行われ輻射温度が変化することで、ＰＭＶの値が快適範囲に近付くことになり、例えば空調設備の温度変化量が小さくなり空調設備の負荷が低減され省エネルギー化を実現することができる。
【００５４】
また、外光の入射量等は季節や月ごとに異なるため、本実施形態における空調制御装置１の輻射温度ＤＢ記憶部２１に記憶させる輻射温度ＤＢを、季節別または月別等に生成するようにしてもよい。これにより、さらに高い精度で輻射温度値を算出することができる。
【符号の説明】
【００５５】
１…空調制御装置
２…カメラ装置
１０…画像情報処理部
１１…エリア抽出部
１２…遮蔽物除去部
１３…画像特徴量検出部
２０…輻射温度処理部
２１…輻射温度ＤＢ記憶部
２２…輻射温度出力部
３０…ＰＭＶ算出部
【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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