(57)【要約】【課題】快適指標を算出するパラメータのうち、温冷感を感じる主体に関するパラメータを、容易にリアルタイムに変更して、空調を制御することができる空調システム、空調機器制御装置、制御方法、およびプログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の空調システムは、映像解析装置と、空調機器制御装置とを具備する。映像解析装置は、空調機器が空調する空間の映像から、該空間に存在する生体に関する情報を取得する。空調機器制御装置は、指標値算出部と、制御値算出部とを具備する。指標値算出部は、生体の温冷感を表す指標値を算出する。制御値算出部は、指標値と、指標値の目標値と、生体に関する情報とに基づき、空調機器の制御値を決定する。【選択図】図１
2015111019.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空調機器が空調する空間の映像から、該空間に存在する生体に関する情報を取得する映像解析装置と、
前記生体に関する情報を用いて前記空調機器に対する制御値を決定する空調機器制御装置と
を有する空調システムであって、
前記空調機器制御装置は、
前記生体の温冷感を表す指標値を算出する指標値算出部と、
前記指標値と、前記指標値の目標値と、前記生体に関する情報とに基づき、前記空調機器の制御値を決定する制御値算出部と
を有する空調システム。
【請求項２】
前記生体は人間であり、
前記生体に関する情報は、前記人間の性別に関する情報、前記人間の年齢に関する情報、前記人間の人種に関する情報、前記人間の着衣量に関する情報、前記人間の活動量に関する情報、前記人間の行動パターンに関する情報、前記人間の体温に関する情報のうち、少なくとも一つを含む、
請求項１に記載の空調システム。
【請求項３】
前記制御値算出部が決定する制御値は、前記指標値の目標値と、前記指標値との差に応じた値を、前記生体に関する情報に基づき補正した値である、請求項１または請求項２に記載の空調システム。
【請求項４】
空調機器が空調する空間の、該空間に存在する生体の温冷感を表す指標値を算出する指標値算出部と、
前記指標値と、前記指標値の目標値と、前記空間を撮影した映像から取得した前記生体に関する情報とに基づき、前記空調機器の制御値を決定する制御値算出部と
を有する、空調機器制御装置。
【請求項５】
空調機器制御装置が、空調機器が空調する空間の、該空間に存在する生体の温冷感を表す指標値を算出する第１の過程と、
前記空調機器制御装置が、前記指標値と、前記指標値の目標値と、前記空間を撮影した映像から取得した情報とに基づき、前記空調機器の制御値を決定する第２の過程と
を有する、制御方法。
【請求項６】
コンピュータを、
空調機器が空調する空間の、該空間に存在する生体の温冷感を表す指標値を算出する指標値算出部、
前記指標値と、前記指標値の目標値と、前記空間を撮影した映像から取得した情報とに基づき、前記空調機器の制御値を決定する制御値算出部
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、空調システム、空調機器制御装置、制御方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のビルの一般的な空調管理では、各居室の温度を人が手動で設定する方式が採られていたが、快適性の維持と省エネの両立は難しいという問題があった。これは、居室内の生活者が感じる快適さが、温度だけではなく湿度や放射などの影響も受けるため、温度設定値が終日一定値となる従来の空調制御方式では、快適さを一定に保つことができないためである。例えば、温度が一定であっても、放射が高いときには暑く感じて快適性の欠如を招く。また、逆に放射が低いときには、過剰冷房による冷やし過ぎやエネルギーの無駄が生じてしまう。前記問題を解決するため、居住者個人の温冷感に対する個人差の解消や省エネルギーを実現する、空調の制御方法としてＰＭＶ（Predicted Mean Vote；予測平均申告、予測平均温冷感ともいう）などの快適指標を用いたものが考案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】花田雄一、米沢憲造、“生活者の行動を優先した快適空調制御システム“ニューロＰＭＶ（ＴＭ）制御””、東芝レビュー  Ｖｏｌ．６２  Ｎｏ．６、２００７年、ｐ．２４〜２７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の快適指標を用いた、空調の制御方法においては、快適指標を算出するパラメータのうち、温冷感を感じる主体である、該空間にいる人間などに関するパラメータ（例えば、着衣量、活動量）については、オペレータなどが設定しているため、リアルタイムに該パラメータを変更することが難しいという問題がある。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、快適指標を算出するパラメータのうち、温冷感を感じる主体に関するパラメータを、容易にリアルタイムに変更して、空調を制御することができる空調システム、空調機器制御装置、制御方法、およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の空調システムは、映像解析装置と、空調機器制御装置とを具備する。映像解析装置は、空調機器が空調する空間の映像から、該空間に存在する生体に関する情報を取得する。空調機器制御装置は、指標値算出部と、制御値算出部とを具備する。指標値算出部は、生体の温冷感を表す指標値を算出する。制御値算出部は、指標値と、指標値の目標値と、生体に関する情報とに基づき、空調機器の制御値を決定する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態の空調システムの全体構成を示す図。
【図２】第１の実施形態の空調機器制御装置の設定温度演算部の構成を示す図。
【図３】第１の実施形態の空調機器制御装置の目標ＰＭＶ補正部の動作を示すフローチャート。
【図４】第１の実施形態の変形例１の設定温度演算部の構成を示す図。
【図５】第１の実施形態の変形例２の設定温度演算部の構成を示す図。
【図６】第２の実施形態の空調システムの全体構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
［第１の実施形態］
以下、図面を参照して、第１の実施形態について説明する。図１は、第１の実施形態による空調システム１０の構成を示す概略ブロック図である。空調システム１０は、空調機器制御装置１００、映像解析装置２００、伝送装置３００、空調制御コントローラ４００、外気温計５００、空調機器６００、室温計７０１、湿度計７０２、サーモグラフィーカメラ７０３、カメラ７０４を含んで構成される。
【０００９】
空調機器制御装置１００は、空調機器６００が空調している空間である部屋７００内のＰＭＶ（Predicted Mean Vote；予測平均申告、予測平均温冷感ともいう）を算出し、該ＰＭＶと、映像解析装置２００の解析結果と、オペレータなどにより設定されたＰＭＶの目標値（以降、目標ＰＭＶという）とから、空調機器６００の制御値として、設定温度を算出する。ＰＭＶは、ＩＳＯ規格（ＩＳＯ７７３０）により規定されており、気温、湿度、気流、熱放射、代謝量、着衣量を考慮して算出される、大多数の人が感じる温冷感の平均値である。なお、ＰＭＶは、０であるときは、快適と感じる人が最も多い状態であることを表し、０よりも大きければ大きいほど、より多くの人が暑いと感じる状態であることを表し、０よりも小さければ小さいほど、より多くの人が寒いと感じる状態であることを表す。
【００１０】
映像解析装置２００は、部屋７００に設置されているサーモグラフィーカメラ７０３およびカメラ７０４が撮影している映像を解析し、部屋７００に存在する人間に関する情報を、解析結果として取得する。伝送装置３００は、空調制御コントローラ４００および外気温計５００を、空調機器制御装置１００と通信可能に接続する。空調制御コントローラ４００は、部屋７００に設置されている室温計７０１および湿度計７０２の計測結果を、伝送装置３００を介して空調機器制御装置１００に通知する。また、空調制御コントローラ４００は、室温計７０１が検出する部屋７００の温度が、空調機器制御装置１００が算出した設定温度に近付くように、空調機器６００を制御する。
【００１１】
外気温計５００は、外気の温度を測定する。空調機器６００は、部屋７００内に温風もしくは冷風を送ることで、部屋７００内を空調する。室温計７０１は、部屋７００に設置されており、部屋７００の室温を計測する。湿度計７０２は、部屋７００に設置されており、部屋７００内の湿度を計測する。サーモグラフィーカメラ７０３は、部屋７００に設置されており、部屋７００内を撮影して、温度映像を出力する。カメラ７０４は、部屋７００に設置されており、部屋７００内を撮影する。
【００１２】
次に、映像解析装置２００について説明する。映像解析装置２００は、パラメータ演算部２０１、行動パターン認識部２０２、体温認識部２０３を含んで構成される。パラメータ演算部２０１は、カメラ７０４が撮影した部屋７００内の映像から人間を検出し、各人の性別、年齢、人種、着衣量、活動量を検出する。例えば、パラメータ演算部２０１は、カメラ７０４が撮影した映像に対して、顔検出処理を行うことで、人間を検出する。そして、パラメータ演算部２０１は、顔検出処理により検出した顔の特徴量から、性別、年齢を判定する。
【００１３】
また、パラメータ演算部２０１は、顔検出処理により検出した顔の肌の色から人種を判定する。また、パラメータ演算部２０１は、顔検出処理により検出した顔の向きと位置から、その人間の体の位置を推定し、推定した体の位置から肌色を検出することで、肌の露出量を判定する。そして、パラメータ演算部２０１は、肌の露出量が少ないほど、着衣量が多いと判定する。また、パラメータ演算部２０１は、顔検出処理により検出した顔の移動量が多いほど、活動量が多いと判定する。なお、顔の移動量だけでなく、顔の向きと位置から体の位置を判定し、該体部分の画像の変化が大きいほど、活動量が多いと判定してもよい。
【００１４】
パラメータ演算部２０１は、検出した性別、年齢、人種、着衣量、活動量各々の分布を、映像解析装置２００により映像解析結果の一部として、空調機器制御装置１００に通知する。
【００１５】
行動パターン認識部２０２は、カメラ７０４が撮影した部屋７００内の映像から人間を検出し、予め定められた特定の行動パターンを、該人間がしているか否かを判定する。特定の行動パターンとは、その人間が暑さを感じているときに行う行動パターンと、寒さを感じているときに行う行動パターンである。暑さを感じているときに行う行動パターンには、例えば、うちわなどで扇ぐ、汗を拭く、上着を脱ぐなどがある。また、寒さを感じているときに行う行動パターンには、震える、ひざ掛けを掛ける、上着を着るなどがある。
【００１６】
行動パターン認識部２０２は、判定の結果として、特定の行動パターンの分布を、映像解析装置２００により映像解析結果の一部として、空調機器制御装置１００に通知する。特定の行動パターンの分布とは、特定の行動パターン各々を行っている人間が何人いるかを示す情報である。
体温認識部２０３は、サーモグラフィーカメラ７０３が撮影した部屋７００内の温度映像から人間を検出し、各人間の体温を検出する。体温認識部２０３は、検出した体温の分布を、映像解析装置２００により映像解析結果の一部として、空調機器制御装置１００に通知する。
【００１７】
次に、空調機器制御装置１００について説明する。空調機器制御装置１００は、目標ＰＭＶ設定部１０１、設定温度演算部１０２、ＰＭＶ演算部１０３、着衣量・活動量設定部１０４、放射温度演算部１０５、気流設定部１０６を含んで構成される。目標ＰＭＶ設定部１０１は、オペレータがキーボード、マウス、タッチパネルなどの入力デバイスを用いて入力した目標ＰＭＶを取得する。
【００１８】
設定温度演算部１０２（制御値算出部）は、ＰＭＶ演算部１０３が算出したＰＭＶと、映像解析装置２００の解析結果と、目標ＰＭＶとに基づき、空調機器６００の制御値として、設定温度を算出する。より具体的には、設定温度演算部１０２は、目標ＰＭＶと、ＰＭＶとの差に応じた値を、映像解析装置２００の解析結果に基づき補正した値を、制御値とする。なお、設定温度演算部１０２の詳細は、後述する。ＰＭＶ演算部１０３（指標値算出部）は、着衣量・活動量設定部１０４により入力された着衣量、活動量と、放射温度演算部１０５により算出された放射温度と、気流設定部１０６により入力された気流と、伝送装置３００を介して通知された部屋７００の室温、部屋７００内の湿度、外気温とを用いて、ＩＳＯ７７３０規格に準じたＰＭＶを算出する。
【００１９】
着衣量・活動量設定部１０４は、オペレータがキーボード、マウス、タッチパネルなどの入力デバイスを用いて入力した着衣量および活動量を取得する。着衣量・活動量設定部１０４は、取得した着衣量および活動量をＰＭＶ演算部１０３に入力する。放射温度演算部１０５は、天気予報などから取得した天気を示す情報と、現在時刻とから日射量を算出する。放射温度演算部１０５は、算出した日射量と、部屋７００を含む建築物の構造データとから、部屋７００における放射温度を算出する。気流設定部１０６は、オペレータがキーボード、マウスなどの入力デバイスを用いて入力した気流の大きさを表す値を取得する。
【００２０】
図２は、設定温度演算部１０２の構成を示す概略ブロック図である。設定温度演算部１０２は、目標ＰＭＶ補正部１２１、温度変更値決定部１２２、ＰＭＶ記憶部１２３、加算部１２４、設定済温度記憶部１２５を含んで構成される。目標ＰＭＶ補正部１２１は、目標ＰＭＶ設定部１０１により設定された目標ＰＭＶを、パラメータ演算部２０１、行動パターン認識部２０２、体温認識部２０３からの入力に応じて補正する。
【００２１】
温度変更値決定部１２２は、ＰＭＶ記憶部１２３が記憶するＰＭＶと、目標ＰＭＶ補正部１２１によって補正された目標ＰＭＶとの差に応じた温度変更値を決定する。温度変更値決定部１２２は、補正された目標ＰＭＶよりも、ＰＭＶ記憶部１２３が記憶するＰＭＶの方が大きいときは、温度変更値が負の値になり、補正された目標ＰＭＶよりも、ＰＭＶ記憶部１２３が記憶するＰＭＶの方が小さいときは、温度変更値が正の値になるように、温度変更値を決定する。さらに、温度変更値決定部１２２は温度変更値を決定する際に、補正された目標ＰＭＶと、ＰＭＶ記憶部１２３が記憶するＰＭＶとの差の絶対値が大きいほど、温度変更値の絶対値が大きくなるようにする。
【００２２】
例えば、温度変更値決定部１２２は、補正された目標ＰＭＶから、ＰＭＶ記憶部１２３が記憶するＰＭＶを引いた値に、予め設定された正の係数を乗じた値を、温度変更値とする。あるいは、温度変更値決定部１２２は、補正された目標ＰＭＶからＰＭＶ記憶部１２３が記憶するＰＭＶを引いた値と温度変更値とを対応付けたＬＵＴ（Look Up Table）を予め記憶しており、該ＬＵＴを用いて温度変更値を決定する。
【００２３】
ＰＭＶ記憶部１２３は、ＰＭＶ演算部１０３が算出したＰＭＶのうち、最新のものを記憶する。これにより、ＰＭＶ演算部１０３がＰＭＶを算出する周期と、温度変更値決定部１２２が温度変更値を決定する周期とを異なるものにすることができる。一般に、ＰＭＶの時間変化に比べて、映像解析装置２００による解析結果の時間変化の方が大きいため、ＰＭＶを算出する周期を、温度変更値を決定する周期よりも大きくすることで、空調機器制御装置１００における処理量を削減することができる。
【００２４】
加算部１２４は、設定済温度記憶部１２５が記憶する前回の設定温度と、温度変更値とを加算し、今回の設定温度を算出する。加算部１２４は、算出した設定温度を、設定済温度記憶部１２５に記憶させ、さらに、伝送装置３００を介して、空調制御コントローラ４００に通知する。
設定済温度記憶部１２５は、加算部１２４が算出した設定温度を記憶する。
【００２５】
図３は、目標ＰＭＶ補正部１２１の動作を説明するフローチャートである。まず、目標ＰＭＶ補正部１２１は、目標ＰＭＶ設定部１０１から目標ＰＭＶを取得する（Ｓ１）。次に、目標ＰＭＶ補正部１２１は、パラメータ演算部２０１から性別の分布を取得する（Ｓ２）。次に、目標ＰＭＶ補正部１２１は、取得した性別の分布に基づき、目標ＰＭＶを補正する（Ｓ３）。目標ＰＭＶ補正部１２１は、例えば、性別の分布が、所定の割合以上を女性が占めている分布であるときは、目標ＰＭＶを大きくするように補正し、性別の分布が、所定の割合以上を男性が占めている分布であるときは、目標ＰＭＶを小さくするように補正する。
【００２６】
次に、目標ＰＭＶ補正部１２１は、パラメータ演算部２０１から年齢の分布を取得する（Ｓ４）。次に、目標ＰＭＶ補正部１２１は、取得した年齢の分布に基づき、ステップＳ３の補正結果の目標ＰＭＶをさらに補正する（Ｓ５）。目標ＰＭＶ補正部１２１は、例えば、年齢の分布が、所定の割合以上を、高齢者が占めている分布であるときは、目標ＰＭＶを大きくするように補正し、年齢の分布が、所定の割合以上を、若年者が占めている分布であるときは、目標ＰＭＶを小さくするように補正する。なお、高齢者とは、例えば、６０歳以上であり、若年者とは、例えば、１５歳以上、３０歳未満であるが、これに限定されない。
【００２７】
次に、目標ＰＭＶ補正部１２１は、パラメータ演算部２０１から人種の分布を取得する（Ｓ６）。次に、目標ＰＭＶ補正部１２１は、取得した人種の分布に基づき、ステップＳ５の補正結果の目標ＰＭＶをさらに補正する（Ｓ７）。目標ＰＭＶ補正部１２１は、例えば、人種の分布が、所定の割合以上を、暑さに強く、寒さに弱い人種が占めている分布であるときは、目標ＰＭＶを大きくするように補正し、人種の分布が、所定の割合以上を、暑さに弱く、寒さに強い人種が占めている分布であるときは、目標ＰＭＶを小さくするように補正する。なお、本実施形態では、肌の色が濃いほど、暑さに強く、寒さに弱く、肌の色が薄いほど、暑さに弱く、寒さに強いとしているが、これに限定されない。
【００２８】
次に、目標ＰＭＶ補正部１２１は、パラメータ演算部２０１から着衣量の分布を取得する（Ｓ８）。次に、目標ＰＭＶ補正部１２１は、取得した着衣量の分布に基づき、ステップＳ７の補正結果の目標ＰＭＶをさらに補正する（Ｓ９）。目標ＰＭＶ補正部１２１は、例えば、着衣量の分布が、所定の割合以上を、所定以下の着衣量のものが占めている分布であるときは、目標ＰＭＶを大きくするように補正し、着衣量の分布が、所定の割合以上を、所定以上の着衣量のものが占めている分布であるときは、目標ＰＭＶを小さくするように補正する。
【００２９】
次に、目標ＰＭＶ補正部１２１は、パラメータ演算部２０１から活動量の分布を取得する（Ｓ１０）。次に、目標ＰＭＶ補正部１２１は、取得した活動量の分布に基づき、ステップＳ９の補正結果の目標ＰＭＶをさらに補正する（Ｓ１１）。目標ＰＭＶ補正部１２１は、例えば、活動量の分布が、所定の割合以上を、所定以下の活動量のものが占めている分布であるときは、目標ＰＭＶを大きくするように補正し、活動量の分布が、所定の割合以上を、所定以上の活動量のものが占めている分布であるときは、目標ＰＭＶを小さくするように補正する。
【００３０】
次に、目標ＰＭＶ補正部１２１は、行動パターン認識部２０２から行動パターンの分布を取得する（Ｓ１２）。次に、目標ＰＭＶ補正部１２１は、取得した行動パターンの分布に基づき、ステップＳ１１の補正結果の目標ＰＭＶをさらに補正する（Ｓ１３）。目標ＰＭＶ補正部１２１は、例えば、行動パターンの分布が、所定の割合以上を、寒いことを示す行動パターンが占めている分布であるときは、目標ＰＭＶを大きくするように補正し、行動パターンの分布が、所定の割合以上を、暑いことを示す行動パターンが占めている分布であるときは、目標ＰＭＶを小さくするように補正する。
【００３１】
次に、目標ＰＭＶ補正部１２１は、体温認識部２０３から体温の分布を取得する（Ｓ１４）。次に、目標ＰＭＶ補正部１２１は、取得した体温の分布に基づき、ステップＳ１３の補正結果の目標ＰＭＶをさらに補正し（Ｓ１５）、処理を終了する。目標ＰＭＶ補正部１２１は、例えば、体温の分布が、所定の割合以上を、所定以下の体温が占めている分布であるときは、目標ＰＭＶを大きくするように補正し、行動パターンの分布が、所定の割合以上を、所定以上の体温が占めている分布であるときは、目標ＰＭＶを小さくするように補正する。
【００３２】
＜変形例１＞
以下、第１の実施形態の変形例１を説明する。第１の実施形態では、設定温度演算部１０２において、映像解析装置２００による解析結果を用いて目標ＰＭＶを補正したが、目標ＰＭＶではなく、ＰＭＶを補正してもよい。本変形例における空調機器制御装置１００は、設定温度演算部１０２に変えて、設定温度演算部１０２ａを有する。
【００３３】
図４は、設定温度演算部１０２ａの構成を示す概略ブロック図である。図４において、図２の各部に対応する部分には同一の符号を付し、説明を省略する。設定温度演算部１０２ａは、設定温度演算部１０２とは、目標ＰＭＶ補正部１２１を有さず、ＰＭＶ補正部１２６を有する点と、温度変更値決定部１２２に、補正された目標ＰＭＶに変えて目標ＰＭＶが入力され、ＰＭＶ記憶部１２３が記憶しているＰＭＶに変えてＰＭＶ補正部１２６により補正されたＰＭＶが入力される点が異なる。
【００３４】
ＰＭＶ補正部１２６は、ＰＭＶ記憶部１２３が記憶しているＰＭＶを、映像解析装置２００の解析結果に応じて補正する。なお、ＰＭＶ補正部１２６におけるＰＭＶの補正は、図２の目標ＰＭＶ補正部１２１における目標ＰＭＶの補正と同様であるが、目標ＰＭＶ補正部１２１と増減が逆である点のみが異なる。すなわち、目標ＰＭＶ補正部１２１において、目標ＰＭＶを増加させているときは、ＰＭＶ補正部１２６は、ＰＭＶを減少させ、目標ＰＭＶ補正部１２１において、目標ＰＭＶを減少させているときは、ＰＭＶ補正部１２６は、ＰＭＶを増加させる。
【００３５】
＜変形例２＞
以下、第１の実施形態の変形例２を説明する。第１の実施形態では、設定温度演算部１０２において、映像解析装置２００による解析結果を用いて目標ＰＭＶを補正したが、目標ＰＭＶではなく、温度変更値を補正してもよい。本変形例における空調機器制御装置１００は、設定温度演算部１０２に変えて、設定温度演算部１０２ｂを有する。
【００３６】
図５は、設定温度演算部１０２ｂの構成を示す概略ブロック図である。図４において、図２の各部に対応する部分には同一の符号を付し、説明を省略する。設定温度演算部１０２ｂは、設定温度演算部１０２とは、目標ＰＭＶ補正部１２１を有さず、変更値補正部１２７を有する点と、温度変更値決定部１２２に、補正された目標ＰＭＶに変えて目標ＰＭＶが入力される点と、加算部１２４に温度変更値に変えて変更値補正部１２７により補正された温度変更値が入力される点とが異なる。
【００３７】
変更値補正部１２７は、温度変更値決定部１２２が決定した温度変更値を、映像解析装置２００の解析結果に応じて補正する。なお、変更値補正部１２７における温度変更値の補正は、図２の目標ＰＭＶ補正部１２１における目標ＰＭＶの補正と同様である。すなわち、目標ＰＭＶ補正部１２１において、目標ＰＭＶを増加させているときは、変更値補正部１２７は、温度変更値を増加させ、目標ＰＭＶ補正部１２１において、目標ＰＭＶを減少させているときは、変更値補正部１２７は、温度変更値を増加させる。
【００３８】
なお、変更値補正部１２７において、温度変更値を増加または減少させる量は、目標ＰＭＶ補正部１２１と異なっていてもよい。例えば、温度変更値決定部１２２が、ＰＭＶから目標ＰＭＶを引いた値に係数を乗じた値を温度変更値としているときは、温度変更値を増加または減少させる量は、目標ＰＭＶ補正部１２１の場合の該係数倍となる。
【００３９】
なお、空調機器６００は温度だけでなく、湿度も制御する空調機器であってもよく、その場合、空調機器制御装置１００は、制御値として、温度だけでなく、湿度も算出するようにしてもよい。
また、空調機器制御装置１００は、制御値として、設定温度ではなく、変更値補正部１２７が補正した変更値を出力するようにしてもよい。また、変更値ではなく、設定温度を上げる、下げる、そのままといった、変更の向きのみを出力するようにしてもよい。
【００４０】
また、設定温度演算部１０２、１０２ａ、１０２ｂの加算部１２４は、温度変更値と、前回の設定温度とを加算することで、設定温度を算出しているが、温度変更値と、室温計７０１が測定した現在の室温とを加算することで、設定温度を算出するようにしてもよい。
また、ＰＭＶに変えて、新標準有効温度（standard new effective temperature）、作用温度（operative temperature）、不快指数など、人間の温冷感を表す他の指標値を用いるようにしてもよい。
また、映像解析装置２００は、部屋７００内の人間に関する情報を取得しているが、人間以外の生体に関する情報を取得してもよい。その場合、空調機器制御装置１００は、ＰＭＶに変えて、該生体の温冷感を表す指標値を用いる。
【００４１】
このように、空調システム１０は、映像解析装置２００が、空調機器６００が空調する部屋７００の映像から、部屋７００に存在する人間に関する情報を取得し、空調機器制御装置１００が、ＰＭＶと、目標ＰＭＶと、人間に関する情報とに基づき、空調機器６００の制御値を決定する。
これにより、温冷感を感じる主体である、部屋７００に存在する人間に関するパラメータを、容易にリアルタイムに変更して、空調を制御することができる。
【００４２】
さらに、人間に関する情報は、性別、年齢、人種、着衣量、活動量、行動パターン、体温に関する情報のうち、少なくとも一つを含む。
これにより、そのとき部屋７００に存在する人間に関する性別、年齢、人種、着衣量、活動量、行動パターン、体温を、容易にリアルタイムに変更して、空調を制御することができる。
【００４３】
さらに、空調機器制御装置１００の設定温度演算部１０２、１０２ａ、１０２ｂが決定する制御値は、目標ＰＭＶと、ＰＭＶとの差に応じた値を、人間に関する情報に基づき補正した値である。
これにより、ＰＭＶの算出処理を変更することなく、部屋７００に存在する人間に関するパラメータを、容易にリアルタイムに変更して、空調を制御することができる。
【００４４】
［第２の実施形態］
以下、図面を参照して、第２の実施形態について説明する。図６は、第２の実施形態による空調システム１０ｃの構成を示す概略ブロック図である。図６において、図１の各部に対応する部分には同一の符号を付し、説明を省略する。
【００４５】
空調システム１０ｃは、図１における空調システム１０とは、空調機器制御装置１００に変えて、空調機器制御装置１００ｃを有する点が異なる。空調機器制御装置１００ｃは、図１における空調システム１０とは、着衣量・活動量設定部１０４に変えて、着衣量・活動量設定部１０４ｃを有する点が異なる。着衣量・活動量設定部１０４ｃは、パラメータ演算部２０１が検出した着衣量、活動量各々の分布を用いて、ＰＭＶ演算部１０３に着衣量と、活動量とを設定する。例えば、着衣量・活動量設定部１０４ｃは、着衣量、活動量各々の分布から着衣量、活動量各々の平均値を算出し、ＰＭＶ演算部１０３に設定する。なお、平均値ではなく、最頻値、中央値などを用いてもよい。
【００４６】
本実施形態でも、第１の実施形態と同様に、温冷感を感じる主体である、部屋７００に存在する人間に関するパラメータを、容易にリアルタイムに変更して、空調を制御することができる。
また、そのとき部屋７００に存在する人間に関する性別、年齢、人種、着衣量、活動量、行動パターン、体温を、容易にリアルタイムに変更して、空調を制御することができる。
また、ＰＭＶの算出処理を変更することなく、部屋７００に存在する人間に関するパラメータを、容易にリアルタイムに変更して、空調を制御することができる。
【００４７】
また、図１における空調機器制御装置１００、映像解析装置２００、または図６における空調機器制御装置１００ｃの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより空調機器制御装置１００、映像解析装置２００、または空調機器制御装置１００ｃを実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【００４８】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【００４９】
以上述べた少なくともひとつの実施形態の空調システムによれば、空調機器が空調する空間の映像から取得された、該空間に存在する生体に関する情報を用いて空調機器に対する制御値を決定する空調機器制御装置を持つことにより、該空間に存在する生体に関するパラメータを、容易にリアルタイムに変更して、空調を制御することが可能となる。
【００５０】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００５１】
１０、１０ｃ…空調システム
１００、１００ｃ…空調機器制御装置
１０１…目標ＰＭＶ設定部
１０２、１０２ａ、１０２ｂ…設定温度演算部
１０３…ＰＭＶ演算部
１０４、１０４ｃ…着衣量・活動量設定部
１０５…放射温度演算部
１０６…気流設定部
１２１…目標ＰＭＶ補正部
１２２…温度変更値決定部
１２３…ＰＭＶ記憶部
１２４…加算部
１２５…設定済温度記憶部
１２６…ＰＭＶ補正部
１２７…変更値補正部
２００…映像解析装置
２０１…パラメータ演算部
２０２…行動パターン認識部
２０３…体温認識部
３００…伝送装置
４００…空調制御コントローラ
５００…外気温計
６００…空調機器
７００…部屋
７０１…室温計
７０２…湿度計
７０３…サーモグラフィーカメラ
７０４…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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