(57)【要約】【課題】機器の制御内容を細かく変更することができる機器制御システムを提供する。【解決手段】機器制御システム１０は、対象エリアにおける人の位置を検出する画像センサ２０の検出結果に基づいて定められる、対象エリアにおいて人が滞留している時間の程度を示す滞留率を取得する取得部１４と、取得された滞留率に基づいて、対象エリアの環境を制御する環境制御機器を制御する制御部１５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】
対象エリアにおける人の位置を検出するセンサの検出結果に基づいて定められる、前記対象エリアにおいて人が滞留している時間の程度を示す滞留率を取得する取得部と、
取得された前記滞留率に基づいて、前記対象エリアの環境を制御する環境制御機器を制御する制御部とを備える
機器制御システム。
【請求項２】
前記制御部は、取得された前記滞留率に基づいて前記対象エリアに関する状態を判定し、判定結果に応じて前記環境制御機器を制御する
請求項１に記載の機器制御システム。
【請求項３】
前記制御部は、取得された前記滞留率、及び、取得された前記滞留率の変化に基づいて、前記環境制御機器を制御する
請求項１に記載の機器制御システム。
【請求項４】
前記取得部は、さらに、前記対象エリアにおける人の在否を示す人在否情報を取得し、
前記制御部は、取得された前記滞留率、及び、取得された前記人在否情報に基づいて、前記環境制御機器を制御する
請求項１に記載の機器制御システム。
【請求項５】
前記取得部は、前記対象エリアの分割によって得られる複数の単位エリアのそれぞれの前記滞留率を取得し、
前記制御部は、前記複数の単位エリアのうち前記滞留率が閾値以上となる単位エリアの面積の合計に基づいて、前記環境制御機器を制御する
請求項１に記載の機器制御システム。
【請求項６】
前記対象エリアは、特定エリアの分割によって得られる複数のエリアのうちの１つであり、当該分割の仕方は、前記環境制御機器の種別に応じて異なる
請求項１〜５のいずれか１項に記載の機器制御システム。
【請求項７】
さらに、前記センサの検出結果に基づいて前記滞留率を算出する算出部を備え、
前記取得部は、前記算出部によって算出された前記滞留率を取得する
請求項１〜６のいずれか１項に記載の機器制御システム。
【請求項８】
対象エリアにおける人の位置を検出するセンサの検出結果に基づいて定められる、前記対象エリアにおいて人が滞留している時間の程度を示す滞留率を取得し、
取得された前記滞留率に基づいて、前記対象エリアの環境を制御する環境制御機器を制御する
機器制御方法。
【請求項９】
請求項８に記載の機器制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器制御システム、及び、機器制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報端末によって空調機器または照明機器を制御する技術が知られている。特許文献１には、人の有無または窓の開閉状態により、空調機器または照明機器を家庭内情報端末で自動的に制御する家庭内情報システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１７６００９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
人の有無に基づいて機器が制御されるシステムにおいては、機器の制御内容を細かく変更することが難しい。
【０００５】
本発明は、機器の制御内容を細かく変更することができる機器制御システム、及び、機器制御方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る機器制御システムは、対象エリアにおける人の位置を検出するセンサの検出結果に基づいて定められる、前記対象エリアにおいて人が滞留している時間の程度を示す滞留率を取得する取得部と、取得された前記滞留率に基づいて、前記対象エリアの環境を制御する環境制御機器を制御する制御部とを備える。
【０００７】
本発明の一態様に係る機器制御方法は、対象エリアにおける人の位置を検出するセンサの検出結果に基づいて定められる、前記対象エリアにおいて人が滞留している時間の程度を示す滞留率を取得し、取得された前記滞留率に基づいて、前記対象エリアの環境を制御する環境制御機器を制御する。
【０００８】
本発明の一態様に係るプログラムは、前記機器制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、機器の制御内容を細かく変更することができる機器制御システム、及び、機器制御方法が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施の形態１に係る機器制御システムの機能構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、画像センサの機能を説明するための概念図である。
【図３】図３は、実施の形態１に係る機器制御システムの動作例１のフローチャートである。
【図４】図４は、単位エリアを概念的に示す図である。
【図５】図５は、滞留率の算出方法を説明するための図である。
【図６】図６は、対象エリアの使用状態の判定基準を示す図である。
【図７】図７は、判定結果と制御内容との対応関係の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施の形態１に係る機器制御システムの動作例２のフローチャートである。
【図９】図９は、実施の形態１に係る機器制御システムの動作例３のフローチャートである。
【図１０】図１０は、空調機器を制御する場合の対象エリアを示す図である。
【図１１】図１１は、対象エリアにおける人の作業状態の判定基準を示す図である。
【図１２】図１２は、実施の形態２に係る機器制御システムの動作のフローチャートである。
【図１３】図１３は、滞留率が閾値以上となる単位エリアの一例を示す図である。
【図１４】図１４は、照明機器を制御する場合の滞留面積の割合の算出結果を示す図である。
【図１５】図１５は、空調機器を制御する場合の滞留面積の割合の算出結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００１２】
なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。
【００１３】
（実施の形態１）
［構成］
まず、実施の形態１に係る機器制御システムの構成について説明する。図１は、実施の形態１に係る機器制御システムの機能構成を示すブロック図である。
【００１４】
図１に示されるように、機器制御システム１０は、画像センサ２０、照明機器３０、及び、空調機器４０と通信を行い、照明機器３０、及び、空調機器４０を制御するシステムである。機器制御システム１０は、複数の照明機器３０及び複数の空調機器４０と通信を行い、複数の照明機器３０及び複数の空調機器４０を制御してもよい。
【００１５】
画像センサ２０は、例えば、施設の天井に取り付けられ、施設内の特定エリアの映像を撮像することにより、特定エリアにおける人の位置を検出するセンサである。図２は、画像センサ２０の機能を説明するための概念図である。
【００１６】
図２に示されるように、以下の実施の形態１では、画像センサ２０の撮像範囲のほぼ全体は、特定エリアＡと定義され、特定エリアＡの分割によって得られる複数のエリアは、対象エリアＡ１〜Ａ４と定義される。例えば、機器制御システム１０が備える照明機器３０は、対象エリアＡ１〜Ａ４のそれぞれに配置され、機器制御システム１０は、対象エリアＡ１〜Ａ４ごとに照明環境を制御することができる。
【００１７】
機器制御システム１０は、具体的には、対象エリアＡ１〜Ａ４において人が滞留している時間の程度を示す滞留率（言い換えれば、滞留度）に基づいて照明機器３０を制御する。以下、このような機器制御システム１０の各構成要素について詳細に説明する。
【００１８】
上述のように、画像センサ２０は、例えば、施設の天井に取り付けられ、施設内の特定エリアＡの映像を撮像する。映像には複数のフレームが含まれ、画像センサ２０は、複数のフレームのそれぞれに画像処理を行うことにより、特定エリアＡにおける人の位置を検出する。
【００１９】
例えば、画像センサ２０は、人がいない状態の特定エリアＡを撮像することによって得られる背景画像と対象フレームとを比較することにより対象フレーム内の人の位置を検出する。画像センサ２０は、例えば、各画素の画素値が、当該画素に画像センサ２０によって検出された人が含まれるか否かを示すフレーム（以下、処理対象フレームとも記載される）を検出結果として出力する。
【００２０】
機器制御システム１０は、画像センサ２０の検出結果に基づく滞留率の算出などの情報処理を行い、情報処理の結果に基づいて照明機器３０を制御する。機器制御システム１０は、通信部１１と、情報処理部１２と、記憶部１６とを備える。
【００２１】
通信部１１は、通信によって画像センサ２０から人の位置の検出結果を取得する。また、通信部１１は、照明機器３０を制御するための制御指令を照明機器３０に送信する。通信部１１は、例えば、通信回路によって実現される。
【００２２】
情報処理部１２は、画像センサ２０の検出結果に基づく滞留率の算出などの情報処理を行う。情報処理部１２は、例えば、マイクロコンピュータまたはプロセッサによって実現される。情報処理部１２は、具体的には、算出部１３と、取得部１４と、制御部１５とを備える。
【００２３】
算出部１３は、画像センサ２０の検出結果に基づいて滞留率を算出する。滞留率の具体的な算出方法については後述される。取得部１４は、算出部１３によって算出された滞留率を取得する。
【００２４】
制御部１５は、取得された滞留率に基づいて、照明機器３０を制御する。照明機器３０は、環境制御機器の一例である。制御部１５は、具体的には、通信部１１に制御指令を送信させることにより、照明機器３０を制御する。
【００２５】
記憶部１６は、情報処理部１２が実行するプログラムなどが記憶される記憶装置である。記憶部１６は、例えば、半導体メモリなどによって実現される。
【００２６】
照明機器３０は、特定エリアＡの照明環境を制御する。照明機器３０は、機器制御システム１０の制御対象となる環境制御機器の一例である。照明機器３０は、例えば、長尺状のシーリングライトであるが、照明機器３０の具体的態様は特に限定されない。
【００２７】
空調機器４０は、特定エリアＡの空気環境を整える。空調機器４０は、例えば、特定エリアＡの温度または湿度を制御する。空調機器４０は、環境制御機器の一例である。なお、環境制御機器としては、その他に加湿器などが例示される。
【００２８】
［動作例１］
次に、機器制御システム１０の動作例１について説明する。図３は、機器制御システム１０の動作例１のフローチャートである。以下では、対象エリアＡ１における機器制御について説明されるが、対象エリアＡ２〜Ａ４における機器制御についても同様である。
【００２９】
まず、機器制御システム１０の通信部１１は、画像センサ２０の検出結果を取得する（Ｓ１１）。上述のように、画像センサ２０は、各画素の画素値が当該画素に画像センサ２０によって検出された人が含まれるか否かを示す処理対象フレームを検出結果として出力し、通信部１１は、出力された処理対象フレームを取得する。以下、画像センサ２０によって検出された人が含まれることを示す画素は、人存在画素とも記載される。
【００３０】
次に、算出部１３は、滞留率を算出する（Ｓ１２）。算出部１３は、まず、対象エリアの分割によって得られる複数の単位エリアのそれぞれについて滞留率を算出する。図４は、単位エリアを概念的に示す図である。図４に示されるように、単位エリアは、対象エリアＡ１をマトリクス状に分割することによって得られるエリアである。つまり、対象エリアＡ１には、複数の単位エリアが含まれる。
【００３１】
算出部１３は、画像センサから得られる処理対象フレームの単位エリアに相当する部分に人存在画素が含まれる場合に、当該単位エリアに人がいるとみなす。一方で、算出部１３は、画像センサ２０から得られる処理対象フレームの単位エリアに相当する部分に人存在画素が含まれない場合に、当該単位エリアに人がいないとみなす。図５は、滞留率の算出方法を説明するための図である。
【００３２】
算出部１３は、時間的に連続する複数の処理対象フレームのそれぞれにおいて、単位エリアに相当する部分に人存在画素が含まれるか否かを判定し、人存在画素が含まれると判定された回数をカウントする。図５の（ａ）に示されるように、１分間（つまり６０秒間）を単位時間として滞留率を算出する場合には、例えば、６００の処理対象フレームが含まれるため、算出部１３は、６００回の判定を行い、６００回に対する人存在画素が含まれると判定された回数の割合が単位エリアの滞留率となる。
【００３３】
図５の（ｂ）は、このように１分ごとに算出された単位エリアの滞留率の６０分間の推移を示している。図５の（ｃ）に示されるように、算出部１３は、例えば、９時〜１７時までの８時間の平均値を単位エリアの平均滞留率とする。なお、平均滞留率を算出するための期間の長さは、８時間に限定されず、適宜変更されてよい。
【００３４】
このような平均滞留率は、対象エリアＡ１に含まれる複数の単位エリアのそれぞれについて算出される。つまり、複数の単位エリアの数に対応して複数の平均滞留率が算出される。算出部１３は、このような複数の平均滞留率の代表値を、対象エリアＡ１の滞留率として算出する。代表値は、例えば、複数の平均滞留率のうちの最大値であるが、中間値または平均値であってもよい。
【００３５】
ステップＳ１２に続いて、算出部１３は、滞留率の変化頻度を算出する（Ｓ１３）。滞留率の変化頻度は、言い換えれば、一定時間において滞留率の変化量（より詳細には、滞留率の変化量の絶対値）が閾値よりも大きくなった回数である。滞留率の変化量は、言い換えれば、滞留率の時間微分値である。一定時間は、例えば、上記９時〜１７時までの８時間のうちの任意の１時間であるが、一定時間の長さは特に限定されない。
【００３６】
図５の（ｄ）に示されるように、滞留率の変化量は、単位エリアごとに所定の時間間隔で求められる。所定の時間間隔は、例えば、１分である。このような滞留率の変化頻度は、対象エリアＡ１に含まれる複数の単位エリアのそれぞれについて算出される。つまり、複数の単位エリアの数に対応して複数の滞留率の変化頻度が算出される。算出部１３は、このような複数の滞留率の変化頻度の代表値を、対象エリアＡ１の滞留率の変化頻度として算出する。代表値は、例えば、複数の滞留率の変化頻度のうちの最大値であるが、中間値または平均値であってもよい。
【００３７】
ステップＳ１３に続いて、取得部１４は、ステップＳ１２において算出された対象エリアＡ１の滞留率を取得し（Ｓ１４）、ステップＳ１３において算出された対象エリアＡ１の滞留率の変化頻度を取得する（Ｓ１５）。制御部１５は、取得された滞留率、及び、取得された滞留率の変化頻度に基づいて対象エリアＡ１の使用状態の判定を行う（Ｓ１６）。使用状態の判定は、言い換えれば、使用状態の推定である。図６は、対象エリアＡ１の使用状態の判定基準を示す図である。
【００３８】
制御部１５は、例えば、滞留率が第一閾値以上であるか否か、及び、滞留率の変化頻度が第二閾値以上であるか否かに基づいて、対象エリアＡ１の使用状態が４つの使用状態のいずれに該当するかを判定する。図６の例では、特定エリアＡがオフィスであることを想定し、４つの使用状態は、例えば、執務エリア、忙しい執務エリア、通路、及び、物置である。
【００３９】
滞留率が比較的大きく、第一閾値以上である場合、対象エリアＡ１には人がいることが多いと推定される。一方で、滞留率が比較的小さく、第一閾値未満である場合、対象エリアＡ１には人がいることが少ないと推定される。
【００４０】
また、滞留率の変化頻度が比較的大きく、第二閾値以上である場合、対象エリアＡ１における人の動きが激しいと推定される。一方で、滞留率の変化頻度が比較的小さく、第二閾値未満である場合、対象エリアＡ１における人の動きは穏やかであると推定される。
【００４１】
このような推定に基づき、制御部１５は、滞留率が第一閾値以上であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値未満である場合には、対象エリアＡ１が執務エリアであると判定する。制御部１５は、滞留率が第一閾値以上であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値以上である場合には、対象エリアＡ１が忙しい執務エリアであると判定する。
【００４２】
また、制御部１５は、滞留率が第一閾値未満であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値以上である場合には、対象エリアＡ１が通路であると判定する。制御部１５は、滞留率が第一閾値未満であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値未満である場合には、対象エリアＡ１が物置であると判定する。
【００４３】
そして、制御部１５は、ステップＳ１６の判定結果に応じて照明機器３０を制御する（Ｓ１７）。図７は、判定結果と制御内容との対応関係の一例を示す図である。
【００４４】
制御部１５は、対象エリアＡ１が忙しい執務エリアであると判定された場合、対象エリアＡ１を照明する照明機器３０の明るさを８０％、照明機器３０を消灯するときのフェードアウト時間を２４０秒に設定する。制御部１５は、対象エリアＡ１が執務エリアであると判定された場合、対象エリアＡ１を照明する照明機器３０の明るさを１００％、照明機器３０を消灯するときのフェードアウト時間を１２０秒に設定する。
【００４５】
また、制御部１５は、対象エリアＡ１が通路であると判定された場合、対象エリアＡ１を照明する照明機器３０の明るさを６０％、照明機器３０を消灯するときのフェードアウト時間を１０秒に設定する。制御部１５は、対象エリアＡ１が物置であると判定された場合、対象エリアＡ１を照明する照明機器３０の明るさを５０％、照明機器３０を消灯するときのフェードアウト時間を１０秒に設定する。
【００４６】
このように、制御部１５は、対象エリアＡ１の滞留率が大きいほど照明機器３０の明るさを明るくし、かつ、フェードアウト時間を長くする。また、制御部１５は、対象エリアＡ１の滞留率の変化頻度が大きいほど、フェードアウト時間を短くする。
【００４７】
なお、図７に示される制御内容は、一例である。制御部１５は、消費電力の削減量が、執務エリア＜忙しい執務エリア＜通路＜物置、の順に大きくなるように照明機器３０を制御してもよい。つまり、制御部１５は、物置と判定された対象エリアにおいて消費電力の削減量が最大となるように照明機器３０を制御してもよい。言い換えれば、制御部１５は、執務エリア＞忙しい執務エリア＞通路＞物置、の順に照明機器３０を明るく発光させてもよい。つまり、制御部１５は、物置と判定された対象エリアが最も暗くなるように照明機器３０を制御してもよい。
【００４８】
以上説明したような動作例１によれば、機器制御システム１０は、滞留率及び滞留率の変化頻度に基づいて照明機器３０を適応的に制御することができる。機器制御システム１０は、環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
【００４９】
なお、滞留率の頻度を用いること、及び、対象エリアＡ１の使用状態を判定することは必須ではない。制御部１５は、例えば、対象エリアＡ１の滞留率と閾値との比較に基づいて照明機器３０の制御内容を決定してもよい。この場合、制御部１５は、値の異なる複数の閾値を用いて制御内容を３通り以上に変更してもよい。
【００５０】
［動作例２］
使用状態の判定には、滞留率の変化頻度に代えて人の在不在頻度が用いられてもよい。図８は、このような動作例２のフローチャートである。動作例２の説明では、動作例１との相違点を中心に説明が行われる。
【００５１】
機器制御システム１０の通信部１１は、画像センサ２０の検出結果を取得し（Ｓ１１）、算出部１３は、対象エリアＡ１の滞留率を算出する（Ｓ１２）。
【００５２】
次に、算出部１３は、対象エリアＡ１において、人が存在する状態から人が存在しない状態に変化した回数をカウントし、一定時間あたりのカウント数を人の在不在頻度として算出する（Ｓ２１）。算出部１３は、具体的には、一定時間に含まれる処理対象フレームを用いて、人存在画素が含まれる状態から人存在画素が含まれない状態に切り替わった回数をカウントする。一定時間は、例えば、９時〜１７時までの８時間であるが、一定時間の長さは特に限定されない。なお、算出部１３は、対象エリアＡ１において、人が存在しない状態から人が存在する状態に変化した回数をカウントしてもよい。
【００５３】
取得部１４は、ステップＳ１２において算出された対象エリアＡ１の滞留率を取得し（Ｓ１４）、ステップＳ１３において算出された対象エリアＡ１の人の在不在頻度を取得する（Ｓ２２）。制御部１５は、取得された滞留率、及び、取得された人の在不在頻度に基づいて対象エリアＡ１の使用状態の判定を行う（Ｓ１６）。ステップＳ１６の判定は、滞留率の変化頻度に代えて人の在不在頻度が用いられる点を除いて、動作例１と同様である。そして、制御部１５は、ステップＳ１６の判定結果に応じて照明機器３０を制御する（Ｓ１７）。
【００５４】
このような動作例２によれば、機器制御システム１０は、滞留率及び人の在不在頻度に基づいて照明機器３０を適応的に制御することができる。
【００５５】
［動作例３］
人の在不在頻度は、対象エリアＡ１における人の在否を示す人在否情報の一例である。使用状態の判定には、人在否情報の別の一例である照明機器３０の点灯頻度が用いられてもよい。対象エリアＡ１を照明する照明機器３０が点灯している場合、対象エリアＡ１に人が存在すると推定され、対象エリアＡ１を照明する照明機器３０が点灯している場合、対象エリアＡ１に人が存在していないと推定される。したがって、照明機器３０の点灯頻度は、人在否情報として使用できる。図９は、このような動作例３のフローチャートである。動作例３の説明では、動作例１との相違点を中心に説明が行われる。
【００５６】
機器制御システム１０の通信部１１は、画像センサ２０の検出結果を取得し（Ｓ１１）、算出部１３は、対象エリアＡ１の滞留率を算出する（Ｓ１２）。
【００５７】
次に、通信部１１は、対象エリアＡ１を照明する照明機器３０の点灯頻度を取得する（Ｓ３１）。点灯頻度は、一定時間において照明機器３０が消灯している状態から点灯している状態に変化した回数である。一定時間は、例えば、９時〜１７時までの８時間であるが、一定時間の長さは特に限定されない。点灯頻度は、例えば、照明機器３０から通信部１１に送信されるが、照明機器３０への電力供給のオンオフをモニタする分電盤、スマートメータ、または、ＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）コントローラ（言い換えれば、ホームゲートウェイ）などの制御機器（図示せず）から通信部１１に送信されてもよい。なお、ステップＳ３１においては、点灯頻度に代えて消灯頻度が取得されてもよい。消灯頻度は、一定時間において照明機器３０が点灯している状態から消灯している状態に変化した回数である。
【００５８】
次に、取得部１４は、ステップＳ１２において算出された対象エリアＡ１の滞留率を取得する（Ｓ１４）。制御部１５は、取得された滞留率、及び、取得された照明機器３０の点灯頻度に基づいて対象エリアＡ１の使用状態の判定を行う（Ｓ１６）。ステップＳ１６の判定は、滞留率の変化頻度に代えて点灯頻度が用いられる点を除いて、動作例１と同様である。そして、制御部１５は、ステップＳ１６の判定結果に応じて照明機器３０を制御する（Ｓ１７）。
【００５９】
このような動作例３によれば、機器制御システム１０は、滞留率及び照明機器３０の点灯頻度（または消灯頻度）に基づいて照明機器３０を適応的に制御することができる。
【００６０】
［変形例１］
上記実施の形態１では、機器制御システム１０は、環境制御機器として照明機器３０を制御したが、照明機器３０に代えて空調機器４０を制御してもよい。制御部１５は、例えば、消費電力の削減量が、執務エリア＜忙しい執務エリア＜通路＜物置、の順に大きくなるように空調機器４０を制御する。つまり、制御部１５は、物置と判定された対象エリアにおいて消費電力の削減量が最大となるように空調機器４０を制御する。
【００６１】
ところで、特定エリアＡにおける照明機器３０の配置と空調機器４０の配置とは必ずしも同じではない。このため、特定エリアＡの分割の仕方は、照明機器３０が制御される場合の分割の仕方と異なってもよい。図１０は、空調機器４０を制御する場合の対象エリアを示す図である。
【００６２】
図１０に示されるように、空調機器４０が制御対象となる場合には、特定エリアＡは、例えば、３つの対象エリアＡ５〜Ａ７に分割される。このように、対象エリアは、特定エリアＡの分割によって得られる複数のエリアのうちの１つであり、分割の仕方は、例えば、環境制御機器の種別、機能、または、用途などに応じて異なる。
【００６３】
［変形例２］
上記動作例１〜３では、制御部１５は、対象エリアＡ１の使用状態を判定したが、制御部１５は、対象エリアＡ１における人の作業状態を判定してもよい。人の作業状態の判定は、言い換えれば、人の作業状態の推定である。図１１は、対象エリアＡ１における人の作業状態の判定基準を示す図である。
【００６４】
滞留率が比較的大きく、第一閾値以上である場合、対象エリアＡ１において人がデスクに着席して継続的に作業をしていると推定される。一方で、滞留率が比較的小さく、第一閾値未満である場合、対象エリアＡ１においては、短時間の作業が行われているか、または、人が移動していると推定される。
【００６５】
また、滞留率の変化頻度等が比較的大きく、第二閾値以上である場合、対象エリアＡ１における人の動きが激しいと推定される。一方で、滞留率の変化頻度等が比較的小さく、第二閾値未満である場合、対象エリアＡ１における人の動きは穏やかであると推定される。
【００６６】
このような推定に基づき、制御部１５は、滞留率が第一閾値以上であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値未満である場合には、対象エリアＡ１における人の作業がデスク作業（集中）であると判定する。制御部１５は、滞留率が第一閾値以上であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値以上である場合には、対象エリアＡ１における人の作業がデスク作業であると判定する。
【００６７】
また、制御部１５は、滞留率が第一閾値未満であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値以上である場合には、対象エリアＡ１において人が移動していると判定する。制御部１５は、滞留率が第一閾値未満であり、かつ、滞留率の変化頻度が第二閾値未満である場合には、対象エリアＡ１における人の作業が短時間作業であると判定する。
【００６８】
対象エリアＡ１における人の作業がデスク作業（集中）と判定された場合、照明機器３０の減光許容量は少なく、また、空調機器４０の空調能力を下げる余地は少ない。また、対象エリアＡ１における人の作業がデスク作業と判定された場合、照明機器３０の減光を許容する余地は多少ある。また、空調機器４０の空調能力を下げる余地も多少ある。対象エリアＡ１において人が移動していると判定された場合、移動に必要な明るさがあればよいため照明機器３０の減光許容量は多い。また、空調機器４０の空調能力を下げる余地も多い。
【００６９】
以上の理由から、制御部１５は、例えば、消費電力の削減量が、デスク作業（集中）＜デスク作業＜移動、の順に大きくなるように照明機器３０または空調機器４０を制御する。つまり、制御部１５は、人が移動していると判定された場合に消費電力の削減量が最大となるように照明機器３０または空調機器４０を制御する。
【００７０】
このように、機器制御システム１０は、対象エリアＡ１における人の作業状態に応じて照明機器３０または空調機器４０を適応的に制御することができる。
【００７１】
ところで、照明機器３０が調色機能を有する場合、制御部１５は、照明機器３０を調色制御してもよい。例えば、標準的な色温度を５０００Ｋとした場合、制御部１５は、デスク作業が行われていると判定された対象エリア、及び、人が移動していると判定された対象エリアを照明する照明機器３０の色温度を５０００Ｋに制御する。一方、制御部１５は、デスク作業（集中）が行われていると判定された対象エリアを照明する照明機器３０の色温度については、標準的な色温度よりも高い６０００Ｋに制御する。これにより、デスク作業に集中している人が文字を見やすくなる効果が得られる。
【００７２】
また、制御部１５は、空調機器４０の運転モードに応じて照明機器３０を調色制御してもよい。制御部１５は、例えば、空調機器４０が冷房運転している対象エリアにおいては、照明機器３０を比較的高い色温度（例えば、６０００Ｋ）に制御してもよい。これにより、機器制御システム１０は、対象エリアに滞留している人に涼しい感覚を与えることができる。また、制御部１５は、例えば、空調機器４０が暖房運転している対象エリアにおいては、照明機器３０を比較的低い色温度（例えば、４０００Ｋ）に制御してもよい。これにより、機器制御システム１０は、対象エリアに滞留している人に暖かい感覚を与えることができる。
【００７３】
このような空調機器４０の運転モードに連動した調色制御は、対象エリアにおける人の作業状態が特定の作業状態であると判定された場合に選択的に行われてもよい。例えば、空調機器４０の運転モードに連動した調色制御は、対象エリアにおいて人が移動していると判定された場合に選択的に行われてもよい。
【００７４】
（実施の形態２）
制御部１５は、対象エリアＡ１に含まれる複数の単位エリアのうち滞留率が閾値以上となる単位エリアの面積の合計（以下、滞留面積とも記載される）に基づいて、照明機器３０または空調機器４０を制御してもよい。実施の形態２では、このような滞留面積に基づく機器制御システム１０の動作について説明する。図１２は、実施の形態２に係る機器制御システム１０の動作のフローチャートである。
【００７５】
まず、機器制御システム１０の通信部１１は、画像センサ２０の検出結果を取得する（Ｓ４１）。次に、算出部１３は、検出結果に基づいて、対象エリアＡ１に含まれる複数の単位エリアそれぞれの滞留率を算出する（Ｓ４２）。単位エリアの滞留率を算出する方法は、図５を用いて説明された通りである。
【００７６】
取得部１４は、対象エリアＡ１に含まれる複数の単位エリアそれぞれについて算出された滞留率を取得し（Ｓ４３）、制御部１５は、滞留率が閾値以上となる単位エリアを特定する（Ｓ４４）。図１３は、滞留率が閾値以上となる単位エリアの一例を示す図である。図１３においてハッチングされた単位エリアは、滞留率が閾値以上となる単位エリアである。
【００７７】
次に、制御部１５は、滞留面積を算出する（Ｓ４５）。上述のように、滞留面積は、対象エリアＡ１に含まれる複数の単位エリアのうち滞留率が閾値以上となる単位エリアの面積の合計である。続いて、制御部１５は、対象エリアＡ１の全面積に占める滞留面積の割合を算出する（Ｓ４６）。図１４は、照明機器３０を制御する場合の滞留面積の割合の算出結果を示す図である。図１４では、対象エリアＡ２〜Ａ４の滞留面積の割合の算出結果についても図示されている。
【００７８】
なお、空調機器４０を制御する場合、特定エリアＡは、図１０のように対象エリアＡ５〜Ａ７の３つのエリアに分割されてもよい。そうすると、空調機器４０を制御する場合には、対象エリアＡ５〜Ａ７について算出された滞留面積の割合が用いられる。図１５は、空調機器４０を制御する場合の滞留面積の割合の算出結果を示す図である。
【００７９】
そして、制御部１５は、算出された滞留面積の割合に応じて照明機器３０または空調機器４０を制御する（Ｓ４７）。
【００８０】
滞留面積の割合が大きい対象エリアには、滞留している人の数が多いと推定される。一方で、滞留面積の割合が小さい対象エリアは、滞留している人の数が少ないと推定される。
【００８１】
そこで、制御部１５は、滞留面積の割合が大きい対象エリアほど、照明機器３０の消費電力の削減量を小さくする。つまり、制御部１５は、滞留している人の数が多いと推定される対象エリアほど、当該対象エリアを照明する照明機器３０の明るさを明るくする。これにより、機器制御システム１０は、滞留面積の割合に応じて適応的に照明機器３０を制御することができる。なお、制御部１５は、滞留面積の割合が大きい対象エリアほど、消費電力の削減量を大きくしてもよい。
【００８２】
また、滞留面積の割合が大きく、滞留している人の数が多いと推定される対象エリアは、環境温度が低下しにくく、冷房が効きにくいと考えられる。そこで、制御部１５は、滞留面積の割合が大きい対象エリアほど、冷房を行う空調機器４０の消費電力の削減量を小さくする。つまり、制御部１５は、滞留している人の数が多いと推定される対象エリアほど、当該対象エリアに設置された空調機器４０の冷房の効きを強くする。これにより、機器制御システム１０は、滞留面積の割合に応じて適応的な冷房を行うことができる。
【００８３】
また、滞留面積の割合が大きく、滞留している人の数が多いと推定される対象エリアは、環境温度が低下しにくく、暖房が効きやすいと考えられる。そこで、制御部１５は、滞留面積の割合が大きい対象エリアほど、暖房を行う空調機器４０の消費電力の削減量を大きくする。つまり、制御部１５は、滞留している人の数が多いと推定される対象エリアほど、当該対象エリアに設置された空調機器４０の暖房の効きを弱くする。これにより、機器制御システム１０は、滞留面積の割合に応じて適応的な暖房を行うことができる。
【００８４】
（まとめ）
以上説明したように、機器制御システム１０は、対象エリアＡ１における人の位置を検出する画像センサ２０の検出結果に基づいて定められる、対象エリアＡ１において人が滞留している時間の程度を示す滞留率を取得する取得部１４と、取得された滞留率に基づいて、対象エリアＡ１の環境を制御する環境制御機器を制御する制御部１５とを備える。環境制御機器は、例えば、照明機器３０または空調機器４０である。
【００８５】
このような機器制御システム１０は、人が滞留している時間の程度に基づいて環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
【００８６】
また、制御部１５は、取得された滞留率に基づいて対象エリアＡ１に関する状態を判定し、判定結果に応じて環境制御機器を制御する。対象エリアＡ１に関する状態は、例えば、対象エリアＡ１の使用状態、または、対象エリアＡ１における人の作業状態である
このような機器制御システム１０は、対象エリアＡ１に関する状態に基づいて環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
【００８７】
また、動作例１では、制御部１５は、取得された滞留率、及び、取得された滞留率の変化に基づいて、環境制御機器を制御する。
【００８８】
このような機器制御システム１０は、滞留率及び滞留率の変化に基づいて環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
【００８９】
また、動作例２または３では、取得部１４は、さらに、対象エリアＡ１における人の在否を示す人在否情報を取得し、制御部１５は、取得された滞留率、及び、取得された人在否情報に基づいて、環境制御機器を制御する。
【００９０】
このような機器制御システム１０は、滞留率及び人在否情報に基づいて環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
【００９１】
また、実施の形態２では、取得部１４は、対象エリアＡ１の分割によって得られる複数の単位エリアのそれぞれの滞留率を取得し、制御部１５は、複数の単位エリアのうち滞留率が閾値以上となる単位エリアの面積の合計に基づいて、環境制御機器を制御する。
【００９２】
このような機器制御システム１０は、対象エリアＡ１において滞留率が比較的大きい部分の面積に基づいて環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
【００９３】
また、例えば、対象エリアＡ１は、特定エリアＡの分割によって得られる複数のエリアのうちの１つであり、当該分割の仕方は、環境制御機器の種別に応じて異なる。
【００９４】
このような機器制御システム１０は、環境制御機器の種別に応じて対象エリアの位置及び大きさを変更することができる。
【００９５】
また、例えば、機器制御システム１０は、さらに、画像センサ２０の検出結果に基づいて滞留率を算出する算出部１３を備え、取得部１４は、算出部１３によって算出された滞留率を取得する。
【００９６】
このような機器制御システム１０は、算出した滞留率に基づいて環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
【００９７】
また、本発明は、コンピュータによって実行される機器制御方法、または、機器制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。機器制御方法は、対象エリアＡ１における人の位置を検出する画像センサの検出結果に基づいて定められる、対象エリアＡ１において人が滞留している時間の程度を示す滞留率を取得し、取得された滞留率に基づいて、対象エリアＡ１の環境を制御する環境制御機器を制御する。
【００９８】
このような機器制御システム１０は、人が滞留している時間の程度に基づいて環境制御機器の制御内容を細かく変更することができる。
【００９９】
（その他の実施の形態）
以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
【０１００】
例えば、上記実施の形態では、機器制御システムが備える算出部が滞留率の算出を行ったが、滞留率の算出は画像センサによって行われてもよい。つまり、画像センサが上記実施の形態の算出部の機能を有していてもよい。この場合、機器制御システムの取得部は、画像センサから出力される滞留率を、通信部を介して取得する。
【０１０１】
また、対象エリアの滞留率の算出方法は一例であり、滞留率の算出方法は特に限定されない。例えば、対象エリアを単位エリアに分割する処理は必須ではない。よりシンプルには、処理対象フレームの対象エリアに相当する部分に人存在画素が含まれる時間の一定時間に占める割合が対象エリアの滞留率として算出されればよい。また、上記実施の形態で説明された単位エリアの滞留率の算出方法が対象エリアに適用されてもよい。
【０１０２】
また、上記実施の形態における機器間の通信方法については特に限定されるものではない。機器間では、無線通信が行われてもよいし、有線通信が行われてもよい。また、機器間では、無線通信及び有線通信が組み合わされてもよい。
【０１０３】
また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。
【０１０４】
また、上記実施の形態において、制御部などの構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
【０１０５】
また、制御部などの構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、制御部などの構成要素は、回路（または集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
【０１０６】
また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【０１０７】
例えば、本発明は、機器制御方法として実現されてもよいし、機器制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよいし、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。
【０１０８】
また、上記実施の形態で説明された機器制御システムは、単一の装置として実現されてもよいし、複数の装置によって実現されてもよい。機器制御システムが複数の装置によって実現される場合、上記実施の形態で説明された機器制御システムが備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。また、機器制御システムには、画像センサ、照明機器、及び、空調機器の少なくとも１つが含まれてもよい。
【０１０９】
その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
【符号の説明】
【０１１０】
１０  機器制御システム
１３  算出部
１４  取得部
１５  制御部
２０  画像センサ（センサ）
３０  照明機器（環境制御機器）
４０  空調機器（環境制御機器）
【図１】
2019153838.tif 000003
【図２】
2019153838.tif 000004
【図３】
2019153838.tif 000005
【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】
2019153838.tif 000012
【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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