(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象人物（Ｍ）が含まれる熱画像を生成する熱画像生成部（１２０）と、
前記熱画像生成部により生成された前記熱画像から前記対象人物の少なくとも一部を含む領域（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）を選択し、前記領域における前記対象人物の表面温度の温度むらに基づいて、前記対象人物の着衣量が相対的に薄着であるか否かを判別する着衣量演算部（１１２）と、を備え、
前記温度むらは、着衣のしわに起因して発生する前記表面温度の周期的な変動を含むことを特徴とする着衣量推定装置（２０）。
【請求項２】
前記着衣量演算部は、前記着衣量が薄着ではないと判定した場合に、前記領域における前記対象人物の表面温度に基づいて前記着衣量が相対的に厚着であるか否かを判定する
ことを特徴とする、請求項１に記載の着衣量推定装置。
【請求項３】
前記着衣量演算部は、前記表面温度が所定の閾値以下のとき前記着衣量が相対的に厚着であると判定し、前記表面温度が所定の閾値以下でないとき前記領域が着衣部分ではなく肌露出部分であると判定する、
ことを特徴とする、請求項２に記載の着衣量推定装置。
【請求項４】
前記着衣量演算部は、前記領域における前記表面温度の温度勾配を算出し、前記温度勾配が閾値以上のとき、前記対象人物の着衣量が相対的に薄着であると判定する
ことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の着衣量推定装置。
【請求項５】
前記着衣量演算部は、前記領域における前記表面温度の空間周波数特性を算出し、前記空間周波数特性に基づいて前記対象人物の着衣量が相対的に薄着であると判定する
ことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の着衣量推定装置。
【請求項６】
前記着衣量演算部は、前記熱画像中の前記対象人物の領域全体をメッシュ状に区切り複数の前記領域（Ａ，Ｂ）を作成し、前記複数の領域ごとに前記薄着か否かの判別を行う
ことを特徴とする、請求項１〜５のいずれか１項に記載の着衣量推定装置。
【請求項７】
前記着衣量演算部は、前記熱画像中の前記対象人物の領域の中央部分を前記領域（Ｃ）として選択する
ことを特徴とする、請求項１〜５のいずれか１項に記載の着衣量推定装置。
【請求項８】
前記着衣量演算部は、前記熱画像中の前記対象人物の着衣部分を前記領域（Ｄ）として選択することを特徴とする、請求項１〜５のいずれか１項に記載の着衣量推定装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか１項に記載の着衣量推定装置（２０）と、
空調装置（２００，２００Ａ）と、
前記空調装置の動作を制御する空調制御部（１１３）と、
を備え、
前記空調制御部は、前記着衣量推定装置による前記対象人物の着衣量推定結果に応じて前記空調装置の動作を調整する
ことを特徴とする空調システム（１０，１０Ａ）。
【請求項１０】
車両に搭載され、
前記空調装置（２００）が、前記車両の車室（ＲＭ１）内の空気調節を行うよう設置され、
前記熱画像生成部が、前記対象人物として前記車両の運転席に着座する乗員を含む前記熱画像を生成できるよう設置される、
ことを特徴とする請求項９に記載の空調システム（１０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、着衣量推定装置及び空調システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
空調制御において、人の温熱快適感を最適化する手法が知られている。温熱快適感を表す指標としては、ＩＳＯ７７３０にて定められたＰＭＶ（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ  Ｍｅａｎ  Ｖｏｔｅ：予想平均温冷感申告）指標が広く用いられている。ＰＭＶ指標は、着衣量、代謝量、空気温度、相対湿度、平均放射温度、平均風速の６要素により求めることができる。ＰＭＶ指標の６要素のうち着衣量は直接に計測する手段がなく、従来は他の情報に基づき推定されている。例えば特許文献１には、対象人物の着衣の表面温度と皮膚温度とを用いて着衣の熱抵抗値を着衣量として算出する手法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３３５０７２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載される従来の着衣量推定手法では、着衣表面温度に対する外乱要素として、空調風および環境からの輻射が考慮されていない。特に車両用空調装置の場合、家庭用空調装置と比較して吹出口や車室の各壁面が乗員と近い位置にあるため、環境温度や着衣表面温度に対する空調風や壁面からの輻射の影響が極めて大きい。このような外乱要素の影響により、従来手法では正確な着衣量を推定できない虞がある。
【０００５】
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、着衣量の推定精度を向上できる着衣量推定装置及び空調システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明に係る着衣量推定装置（２０）は、対象人物（Ｍ）が含まれる熱画像を生成する熱画像生成部（１２０）と、前記熱画像生成部により生成された前記熱画像から前記対象人物の少なくとも一部を含む領域（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）を選択し、前記領域における前記対象人物の表面温度の温度むらに基づいて、前記対象人物の着衣量が相対的に薄着であるか否かを判別する着衣量演算部（１１２）と、を備え、前記温度むらは、着衣のしわに起因して発生する前記表面温度の周期的な変動を含むことを特徴とする。
【０００７】
同様に、上記課題を解決するために、本発明に係る空調システム（１０，１０Ａ）は、上記の着衣量推定装置（２０）と、空調装置（２００）と、前記空調装置の動作を制御する空調制御部（１１３）と、を備え、前記空調制御部は、前記着衣量推定装置による前記対象人物の着衣量推定結果に応じて前記空調装置の動作を調整することを特徴とする。
【０００８】
このように本発明では、着衣量を推定する指標として、対象人物（着衣）の表面温度の絶対値ではなく、着衣のしわにより発生する温度むらに着目している。すなわち、体温の着衣表面への伝わり方にどの程度のムラがあるかの度合いから着衣量を判別する。空調風や直射日光、壁面からの輻射などの外乱によって表面温度の絶対値が変動しても、温度むらは相対量であるため変動しにくいと考えられる。このため、温度むらに基づき着衣量を推定することで、外乱の影響を受けにくい状態で、対象人物の着衣量が相対的に薄着であるか否かを判別できる。この結果、着衣量の推定精度を向上できる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、着衣量の推定精度を向上できる着衣量推定装置及び空調システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る着衣量推定装置が適用される車両用空調システムの概略構成を示す図である。
【図２】図２は、車両用空調システムの制御装置１００で実施される実行される処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】図３は、図２中のステップＳ１０５のサブルーチン処理の第一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、図２中のステップＳ１０５のサブルーチン処理の第二例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、熱画像の一例と、この熱画像上に生成される推定領域の一例を示す図である。
【図６】図６は、図５中の薄着部分に該当する推定領域における表面温度分布の一例を示す図である。
【図７】図７は、図５中の厚着部分に該当する推定領域における表面温度分布の一例を示す図である。
【図８】図８は、図６，７に示した薄着部分及び厚着部分の温度分布を２次元表現した図である。
【図９】図９は、図６，７に示した薄着部分及び厚着部分の温度分布の空間周波数特性を示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の一実施形態に係る着衣量推定装置が適用される室内用空調システムの概略構成を示す図である。
【図１１】図１１は、熱画像上に生成される推定領域の他の例を示す図である。
【図１２】図１２は、熱画像上に生成される推定領域の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を付して、重複する説明は省略する。
【００１２】
[実施形態]
図１〜９を参照して実施形態について説明する。図１に示されるように、本発明の一実施形態に係る着衣量推定装置２０は、車両用空調システム１０（以下単に「空調システム」ともいう）に含まれる。車両用空調システム１０は、制御装置１００と、空調装置２００とを備える。車両用空調システム１０は、車両に備えられた空調装置２００の動作を、制御装置１００を用いて制御することにより、車室ＲＭ１内の空調を適切に行うための装置である。図１には車両用空調システム１０が搭載された車両のうち、車室ＲＭ１の一部（運転席の近傍）が模式的に示されている。
【００１３】
空調装置２００は、不図示の冷凍サイクルによって温度調整された空気を車室ＲＭ１内に供給することにより、車室ＲＭ１内を快適に保つための装置である。空調装置２００から車室ＲＭ１内に供給される空気の温度及び流量、並びに風向などは、制御装置１００が行う制御によって調整される。
【００１４】
車室ＲＭ１内には、運転席であるシートＳＴが、乗員Ｍが着座し運転を行うための座席として設けられている。なお、図１における左側が車両の前方側であり、右側が車両の後方側である。
【００１５】
車両には車室ＲＭ１内の気温を測定するためのセンサ（不図示）が設けられている。当該センサで測定された気温は、制御装置１００（本体部１１０）に入力されている。
【００１６】
制御装置１００は、本体部１１０と、熱画像カメラ１２０とによって構成されている。
【００１７】
熱画像カメラ１２０は、対象人物としての乗員Ｍが含まれる熱画像を生成する。熱画像カメラ１２０は、物体から放射又は反射されて到達した赤外線を検知し、当該赤外線の強度分布を示す画像（熱画像）を撮影するためのカメラである。熱画像カメラ１２０は、マトリックス状に配置された複数の赤外線撮像素子をその内部に備えている。これら赤外線撮像素子により、撮影範囲の各部から到達する赤外線の強度分布を計測し、熱画像として出力することが可能となっている。
【００１８】
熱画像カメラ１２０は、乗員Ｍの上半身部分を含む熱画像を前方側から撮影できるよう、車室ＲＭ１内において乗員Ｍよりも前方側且つ上方側となる位置に取り付けられている。図１においては、熱画像カメラ１２０で熱画像を撮影することのできる範囲が矢印ＲＧで示されている。当該範囲には、乗員Ｍの上半身が含まれる。このように生成される熱画像の一例が図５に示される。図５の例では、熱画像の全体にわたり乗員Ｍの上半身が配置されている。
【００１９】
熱画像カメラ１２０は、後述する“しわ”判定において着衣の表面の“しわ”（言い換えると、熱画像上において着衣のしわに起因して発生する表面温度の周期的な変動）を検知することができる、十分な空間解像度をもつことが好ましい。熱画像カメラ１２０は、空間解像度の観点から、マイクロボロメータ式の熱画像カメラを用いることが好ましい。熱画像カメラ１２０は、人体計測の観点から、８μｍから１４μｍの波長の範囲の遠赤外線を検知できる熱画像カメラを用いることが好ましい。
【００２０】
本体部１１０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータシステムである。本体部１１０は、熱画像カメラ１２０により撮影された熱画像に基づいて各部の温度を算出し、当該温度に基づいて対象人物としての乗員Ｍの着衣量を推定し、推定した着衣量に基づいて空調装置２００の動作を制御する。本体部１１０は、機能的な制御ブロックとして、人体検出部１１１と、着衣量演算部１１２と、空調制御部１１３とを有している。
【００２１】
人体検出部１１１は、熱画像カメラ１２０により撮影された熱画像の中から乗員Ｍが存在する領域（以下では「人体領域」という）を抽出する。図５に例示される熱画像では、画像中の乗員Ｍの上半身部分の輪郭とその内部が、人体検出部１１１により抽出される人体領域となる。
【００２２】
着衣量演算部１１２は、人体検出部１１１により抽出された人体領域の熱画像から乗員Ｍの着衣量を推定する。着衣量演算部１１２は、熱画像から乗員Ｍの少なくとも一部を含む領域を、着衣量を推定するための推定領域（以下単に「領域」ともいう）として選択し、この選択された推定領域に対して着衣量推定に関する二段階の判定を行う。より詳細には、着衣量演算部１１２は、選択領域に対して最初に“しわ”判定（図２のステップＳ１０６参照）により薄着（薄手の着衣）か否かを判断する。着衣量が薄着と判断できない場合に、次に“温度”判定（図２のステップＳ１０９参照）により厚着（厚手の着衣）か、肌が露出しているかを判断する。この結果、着衣量演算部１１２は、熱画像から選択した推定領域が乗員Ｍの薄着部分であるか、厚着部分であるか、肌露出部分であるかを判別することができる。なお、着衣量演算部１１２による着衣量推定手法の詳細（上記の“しわ”判定や“温度”判定の具体的な処理など）については図２などを参照して後述する。
【００２３】
空調制御部１１３は、空調装置２００の動作を制御する部分である。空調制御部１１３は、着衣量演算部１１２により推定された乗員Ｍの着衣量に応じて、空調装置２００の動作を調整することができる。
【００２４】
車両用空調システム１０に含まれる上述の要素のうち、制御装置１００の熱画像カメラ１２０、人体検出部１１１、及び着衣量演算部１１２が、対象人物としての乗員Ｍの着衣量を推定することができる着衣量推定装置２０として機能する。車両用空調システム１０は、上述のように制御装置１００と空調装置２００とを備えるものであるが、着衣量推定装置２０と、空調制御部１１３と、空調装置２００とを備える、とも表現することができる。
【００２５】
図２を参照しながら、本体部１１０により行われる具体的な処理の内容について説明する。図２に示される一連の処理は、所定の周期が経過する毎に本体部１１０で繰り返し実行される。
【００２６】
ステップＳ１０１では、熱画像カメラ１２０による熱画像の撮影が行われ、当該熱画像が本体部１１０により取得される。熱画像は、例えば図５に示されるように、画像の中央部に対象人物としての乗員Ｍの上半身部分を配置するよう構成される。ステップＳ１０１の処理が完了するとステップＳ１０２に進む。
【００２７】
ステップＳ１０２では、人体検出部１１１により熱画像から人体領域が抽出される。人体検出部１１１は、抽出した人体領域に関する情報を着衣量演算部１１２に出力する。ステップＳ１０２の処理が完了するとステップＳ１０３に進む。
【００２８】
ステップＳ１０３では、着衣量演算部１１２により、ステップＳ１０２にて抽出された熱画像中の人体領域において、着衣量を推定するための領域が生成される。本実施形態では、着衣量演算部１１２は、図５に示されるように、熱画像中の人物領域全体をメッシュ状に区切り、それぞれが略矩形状の複数の推定領域を作成する。着衣量演算部１１２は、このように作成した複数の推定領域の個々において乗員Ｍの着衣量を推定する。ステップＳ１０３の処理が完了するとステップＳ１０４に進む。
【００２９】
ステップＳ１０４では、着衣量演算部１１２により、ステップＳ１０３にて生成された複数の推定領域から１つの推定領域が選択される。着衣量演算部１１２は、以降のステップＳ１０６〜Ｓ１１１の着衣量推定がまだ行われていない推定領域を選択する。ステップＳ１０４の処理が完了するとステップＳ１０５に進む。
【００３０】
ステップＳ１０５では、着衣量演算部１１２により、ステップＳ１０４にて選択された推定領域における「温度むら情報」が算出される。ステップＳ１０５の処理が完了するとステップＳ１０６に進む。ここで、「温度むら」とは、着衣のしわにより発生する表面温度のむらを言い、言い換えると、着衣のしわにより発生する表面温度の周期的な変動、または、着衣表面の隣接する複数領域間における表面温度の変化傾向、とも表現することができる。
【００３１】
一般に、着衣にしわができると、着衣には、内側（対象人物の皮膚側）に湾曲し、肌や下着と密着する谷部と、外側に湾曲して肌から最も離れる山部とが交互に生じる。着衣の表面温度は、このしわの形状によって変動する。しわの谷部では着衣が肌や下着と密着するため、表面温度は対象人物の体温の影響を受けて相対的に高くなる。一方、しわの山部では肌から最も離れるため、表面温度は体温の影響を受けにくく相対的に低くなる。したがって、着衣のしわ部分には、谷部の高い温度と、山部の低い温度とが交互に生じる温度パターンが出現する。
【００３２】
ここで、薄手の着衣（薄着）の場合には、着衣の断熱性が低いため谷部の温度が比較的高くなる。また、着衣自体が容易に変形できるためしわができやすい。したがって、薄着の場合には、熱画像に上述のしわにより生じる温度パターンが出現しやすい傾向がある。一方、厚手の着衣（厚着）の場合には、着衣の断熱性が高く、また着衣の変形量が少ないため、全体に体温の影響を受けづらく、熱画像では一様に低い温度となる傾向がある。また、肌が露出している場合には熱画像では一様に高い温度となる傾向がある。つまり、熱画像上では、薄着の部分において上述した着衣のしわにより発生する温度むらが顕著に現れ、それ以外（厚着または肌露出の部分）には温度むらが現れにくい。本実施形態では、このような着衣の“しわ”に着目して、体温の着衣表面への伝わり方にどの程度のむらがあるかの度合いから着衣量を判別する。この判別手法を本実施形態では「“しわ”判定」と表記する。
【００３３】
本ステップＳ１０５にて算出される「温度むら情報」とは、この“しわ”判定の判定指標として用いられる情報であり、温度むらの度合いを表すことができる情報である。本実施形態では、この温度むら情報として、（１）推定領域における表面温度の温度勾配、または、（２）推定領域における空間周波数特性のうち所定周波数以上の空間周波数成分の特徴量、のいずれかが用いられる。
【００３４】
上記（１）を適用する場合、本ステップＳ１０５では、図３のサブルーチン処理が実施される。具体的には、図３のステップＳ２０１にて、ステップＳ１０４にて選択された推定領域における表面温度の温度勾配が温度むら情報として算出される。ステップＳ２０１の処理が完了すると、図２のフローチャートに戻る。
【００３５】
ここで、本ステップＳ２０１にて算出される温度勾配について、図５〜８を参照して説明する。図５に示す熱画像の構成例では、乗員Ｍがインナーとアウターの２枚の衣服を重ね着しており、熱画像上の人体領域が、インナーが露出している薄着部分ＣＬ１と、インナー及びアウターが重畳している厚着部分ＣＬ２と、その他の肌露出部分とから構成されている。この人体領域をメッシュ状に区分して形成される複数の推定領域のうち、薄着部分ＣＬ１に該当する１つが推定領域Ａとして、また、厚着部分ＣＬ２に該当する１つが推定領域Ｂとして図５に示されている。
【００３６】
薄着部分ＣＬ１の推定領域Ａでは、図６に示されるように、表面温度分布に薄手の着衣に特有の周期的な変動が表れる傾向が強い。一方、厚着部分ＣＬ２の推定領域Ｂでは、図７に示されるように、表面温度分布は一様な温度となる傾向が強い。図６，７の温度分布を任意のｘ方向に沿って二次元表現したグラフが図８に示されている。図８の横軸は推定領域Ａ、Ｂ上の位置を表し、図６，７に示す任意のｘ軸に沿った位置に相当する。図８の縦軸は、ｘ軸上の各位置における表面温度Ｔを表す。図８中の実線のグラフＡは、図６に示す薄着部分ＣＬ１の推定領域Ａにおける温度分布の一例を表すものであり、薄着部分に特有である周期的な温度変動が表れている。一方、図８中の一点鎖線のグラフＢは、図７に示す厚着部分ＣＬ２の推定領域Ｂにおける温度分布の一例を表すものであり、厚着部分に特有である表面温度が略一定となる傾向が表れている。
【００３７】
本ステップＳ２０１にて算出される温度勾配とは、図８に示すグラフＡ，Ｂの任意の位置ｘにおける傾きｄＴ／ｄｘに対応する情報である。例えば、等間隔の複数の位置ｘにおいて傾きｄＴ／ｄｘを算出し、これらの傾きの最大値や平均値などを該当の推定領域の温度勾配として算出することができる。薄着部分ＣＬ１に該当するグラフＡに示されるように、温度勾配が大きいほど、表面温度の変動周期が短くなり、着衣のしわがより多く発生している（すなわち薄着部分）と推定することができる。一方、厚着部分ＣＬ２に該当するグラフＢに示されるように、温度勾配が小さいほど、表面温度の変動が低減し、着衣のしわがなくなる（すなわち薄着部分ではない）と推定することができる。
【００３８】
上記（２）を適用する場合、本ステップＳ１０５では、図４のサブルーチン処理が実施される。具体的には、図４のステップＳ３０１では、ステップＳ１０４にて選択された推定領域における表面温度の空間周波数特性が算出される。ステップＳ３０１の処理が完了するとステップＳ３０２に進む。
【００３９】
ここで図３の説明と同様に、図５〜８に示す推定領域Ａ，Ｂの例を参照しつつ本ステップの処理について説明する。図６〜８に示す推定領域Ａ，Ｂの表面温度分布を周波数変換することで導出できる、これらの推定領域Ａ，Ｂの空間周波数特性のグラフが図９に示されている。図９の横軸は周波数ωを表し、縦軸は各周波数におけるパワースペクトルＰを表す。図９中の実線のグラフＡは、図６，８に示す薄着部分ＣＬ１の推定領域Ａにおける温度分布の空間周波数特性の一例を表し、一点鎖線のグラフＢは、図７，８に示す厚着部分ＣＬ２の推定領域Ｂにおける温度分布の空間周波数特性の一例を表す。本ステップＳ３０１では、図９にグラフＡ，Ｂとして示す空間周波数特性が算出される。図９に示すように、薄着部分ＣＬ１の空間周波数特性は、厚着部分ＣＬ２の空間周波数特性と比較して、高周波成分のパワースペクトルが大きい傾向がある。
【００４０】
ステップＳ３０２では、ステップＳ３０１にて算出された空間周波数特性のうち所定周波数ω１以上の領域の特徴量が、温度むら情報として算出される。「特徴量」とは、例えば、所定周波数ω１以上の領域におけるパワースペクトルの積分値や、所定周波数ω１以上の任意の周波数におけるパワースペクトルの値、などが挙げられる。ここで、特徴量を算出する範囲を「所定周波数ω１以上」としたのは、所定周波数ω１以上に限定して高周波成分に絞った方が薄着部分ＣＬ１に特有の空間周波数特性をより明確に抽出できるためである。ステップＳ３０２の処理が完了すると、図２のフローチャートに戻る。
【００４１】
ステップＳ１０６では、着衣量演算部１１２により、上述の「“しわ”判定」が行われる。“しわ”判定は、具体的にはステップＳ１０５で算出した温度むら情報を所定のしきい値と比較して、しわの大小を判定する。しわの大小は、しわの深さの大小や、一定面積あたりのしわの数の大小、とも表現することができる。ステップＳ１０６の“しわ”判定の結果、温度むら情報がしきい値以上のとき、しわが大きいと判定してステップＳ１０７に進み、一方、温度むら情報がしきい値より小さいとき、しわが小さいと判定してステップＳ１０８に進む。
【００４２】
ステップＳ１０７では、ステップＳ１０６にて推定領域に発生しているしわが大きいと判定されたので、当該推定領域が薄着部分ＣＬ１であると判別される。ステップＳ１０７の処理が完了するとステップＳ１１２に進む。
【００４３】
ステップＳ１０８〜Ｓ１１１の各処理では、ステップＳ１０６の“しわ”判定にて推定領域に発生しているしわが小さいと判定されたので、当該推定領域が薄着部分ＣＬ１ではないものと判断されて次の「“温度”判定」が行われる。この場合、当該推定領域は、しわが小さい領域、すなわち、一様な温度分布を持つ領域であるので、この“温度”判定では、当該推定領域が厚着の部分ＣＬ２、または、肌が露出している部分のうちどちらの部分であるかが判別される。ステップＳ１０８では、まずは“温度”判定に用いられる推定領域の表面温度の代表値（例えば当該領域の温度分布の平均値や中央値など）が算出される。ステップＳ１０８の処理が完了するとステップＳ１０９へ進む。
【００４４】
ステップＳ１０９では、着衣量演算部１１２により「“温度”判定」が行われる。“温度”判定は、具体的にはステップＳ１０８で算出した推定領域の表面温度の代表値を所定のしきい値と比較して、表面温度の高低を判定する。ステップＳ１０９の“温度”判定の結果、表面温度がしきい値より小さいとき、表面温度が低いと判定してステップＳ１１０に進み、一方、表面温度がしきい値以上のとき、表面温度が高いと判定してステップＳ１１１に進む。
【００４５】
ステップＳ１１０では、ステップＳ１０６の“しわ”判定にて推定領域が一様な温度分布を持つ領域と判定され、かつ、ステップＳ１０９の“温度”判定にて推定領域の表面温度が低いと判定されたので、当該推定領域が厚着部分ＣＬ２であると判別される。ステップＳ１１０の処理が完了するとステップＳ１１２に進む。
【００４６】
ステップＳ１１１では、ステップＳ１０６の“しわ”判定にて推定領域が一様な温度分布を持つ領域と判定され、かつ、ステップＳ１０９の“温度”判定にて推定領域の表面温度が高いと判定されたので、当該推定領域が着衣部分ではなく肌が露出している部分であると判別される。ステップＳ１１１の処理が完了するとステップＳ１１２に進む。
【００４７】
ステップＳ１１２では、着衣量演算部１１２により、ステップＳ１０３にて生成された複数の推定領域のうち全ての領域が選択され、ステップＳ１０５〜Ｓ１１１の各処理を実施済であるか否かが判定される。ステップＳ１１２の判定の結果、全領域を選択済の場合にはステップＳ１１３に進む。このとき、着衣量演算部１１２は着衣量推定処理を終了して、各推定領域の着衣量推定の情報を空調制御部１１３に出力する。一方、未選択の推定領域が残っている場合には、ステップＳ１０４に戻り、他の推定領域の着衣量推定処理が行われる。
【００４８】
ステップＳ１１３では、ステップＳ１０７、Ｓ１１０、またはＳ１１１の各推定領域の着衣量推定結果に基づいて、空調制御部１１３により、空調装置２００の動作（設定温度、風量、風向きなど）が調整される。例えば、空調装置２００の吹出口から吹出される空調風が直接当たる推定領域が薄着部分ＣＬ１や肌露出部分と推定される場合に、厚着部分ＣＬ２の場合と比べて吹き出し温度を上げる制御、風量を下げる制御、厚着部分ＣＬ２に空調風が直接当たるように吹き出し方向を変更する制御などを行うことができる。同様に、空調装置２００の吹出口から吹出される空調風が直接当たる推定領域が厚着部分ＣＬ２と推定される場合に、薄着部分ＣＬ１や肌露出部分の場合と比べて吹き出し温度を下げる制御、風量を上げる制御なども行うことができる。
【００４９】
本実施形態に係る着衣量推定装置２０及び車両用空調システム１０の効果を説明する。着衣量推定装置２０において、着衣量演算部１１２は、熱画像カメラ１２０により生成された熱画像中の推定領域（例えば図５の推定領域Ａ，Ｂ）の温度むら（着衣のしわにより発生する表面温度の周期的な変動）に基づいて、乗員Ｍの着衣量が相対的に薄着の部分ＣＬ１であるか否かを判別する。より詳細には、着衣量演算部１１２は、温度むらの程度を表すことができる「温度むら情報」を推定領域の温度分布から算出し、この温度むら情報が所定のしきい値以上のときに当該推定領域が薄着部分ＣＬ１であると判別する（図２のステップＳ１０６の“しわ”判定））。
【００５０】
このように本実施形態では、着衣量を推定する指標として、対象人物（着衣）の表面温度の絶対値ではなく、着衣のしわにより発生する温度むらに着目している。すなわち、体温の着衣表面への伝わり方にどの程度のムラがあるかの度合いから着衣量を判別する。空調風や直射日光、壁面からの輻射などの外乱によって表面温度の絶対値が変動しても、温度むらは相対量であるため変動しにくいと考えられる。このため、温度むらに基づき着衣量を推定することで、外乱の影響を受けにくい状態で、対象人物の着衣量が相対的に薄着であるか否かを判別できる。この結果、着衣量の推定精度を向上できる。
【００５１】
また、着衣量演算部１１２は、“しわ”判定の結果、着衣量が薄着ではないと判定した場合に、推定領域における乗員Ｍの表面温度に基づいて着衣量が相対的に厚着の部分ＣＬ２であるか否かを判定する。より詳細には、着衣量演算部１１２は、推定領域の表面温度が所定の閾値以下のとき着衣量が相対的に厚着の部分ＣＬ２であると判定し、表面温度が所定の閾値以下でないとき推定領域が着衣部分ではなく肌露出部分であると判定する（図２のステップＳ１０９の“温度”判定）。
【００５２】
“温度”判定と同様に推定領域の表面温度の大小に応じて着衣部分と肌露出部分とを区別する手法は公知であるが、本実施形態では、先に上記の“しわ”判定により薄着部分ＣＬ１を判別した後に、薄着部分ＣＬ１を除外した上でこの“温度”判定を行うという二段階の判別手法をとる。一般に、熱画像の表面温度は、肌露出部分、薄着部分ＣＬ１、厚着部分ＣＬ２の順で低くなる傾向があるが、本実施形態では１段階目の“しわ”判定により肌露出部分と厚着部分との中間に位置する薄着部分を除外していることで、２段階目の“温度”判定において着衣の有無による温度ギャップを大きくとることができ、厚着部分ＣＬ２と肌露出部分とをより一層精度良く判別することができる。
【００５３】
また、着衣量演算部１１２は、図２のステップＳ１０５の温度むら情報算出処理において図３のサブルーチンを用いる場合、推定領域における表面温度の温度勾配ｄＴ／ｄｘを算出し（図８参照）、温度勾配が閾値以上のとき、乗員Ｍの着衣量が相対的に薄着部分ＣＬ１であると判定する。より詳細には、着衣量演算部１１２は、温度勾配ｄＴ／ｄｘの代表値（最大値や平均値など）を温度むら情報として算出し、この温度むら情報が閾値以上のとき推定領域を薄着部分ＣＬ１と推定する。同様に、着衣量演算部１１２は、図２のステップＳ１０５の温度むら情報算出処理において図４のサブルーチンを用いる場合、推定領域における表面温度の空間周波数特性を算出し、空間周波数特性に基づいて乗員Ｍの着衣量が相対的に薄着であると判定する。より詳細には、着衣量演算部１１２は、推定領域の温度分布の空間周波数特性のうち、所定周波数ω１より高周波側の成分を用いて特徴量（積分値や任意の周波数におけるパワースペクトルなど）を温度むら情報として算出し、この温度むら情報が閾値以上のとき推定領域を薄着部分ＣＬ１と推定する。これらの温度勾配や高周波数成分の特徴量は、外乱に対する頑強性が高いので、外乱の影響を受けることなく、着衣量の推定精度をより一層向上できる。
【００５４】
また、着衣量演算部１１２は、熱画像中の人体領域の全体をメッシュ状に区切り複数の推定領域を作成し、これら複数の推定領域ごとに乗員Ｍの着衣量が薄着か否かの判別を行う。これにより、乗員Ｍの各部の着衣量を個別に判別することが可能となり、着衣量の推定を細分化できる。例えば図５の例では乗員Ｍは半そでの衣服を着用しているが、この構成により、前腕部の肌露出部分、体幹部中央の薄着部分ＣＬ１、肩部や上腕部の厚着部分ＣＬ２を個別に判別できる。このように着衣量推定を細分化できることで、よりきめ細かい空調制御が可能となる。
【００５５】
また、本実施形態の着衣量推定装置２０は、車両に搭載される車両用空調システム１０に適用される。車両用空調システム１０の空調制御部１１３は、着衣量推定装置２０による乗員Ｍの着衣量推定結果に応じて空調装置２００の動作を調整する。この構成により、従来の車室内の気温のみならず、乗員Ｍの着衣量も考慮した空調制御を行うことが可能となり、乗員Ｍが感じる温熱感をより快適なものとすることが可能となる。
【００５６】
また、車両用空調システム１０では、空調装置２００が、車両の車室ＲＭ１内の空気調節を行うよう設置され、熱画像カメラ１２０が、対象人物として車両の運転席に着座する乗員Ｍを含む熱画像を生成できるよう設置される。つまり、車両用空調システム１０の場合、空調装置２００の吹出し口や、フロントガラスやドアと乗員Ｍとの距離が短いため、乗員Ｍが空調風を直接受けたり、直射日光を受ける機会が多く、熱画像カメラ１２０で撮影される熱画像の表面温度が空調風や日射などの外乱要素の影響を特に受けやすい。したがって、外乱の影響を受けにくくなり、熱画像に基づく着衣量推定の精度を向上できる本実施形態の構成は、車両用空調システム１０に特に効果的であるといえる。
【００５７】
[変形例]
図１０〜１２を参照して変形例について説明する。上記実施形態では、着衣量推定装置２０を車両用空調システム１０に適用する構成を例示したが、車両以外へも適用可能であり、例えば図１０に示すように、着衣量推定装置２０を建物の部屋ＲＭ２内に設置される部屋用空調システム１０Ａに適用することも可能である。この場合、制御装置１００の本体部１１０（図１０では機能ブロックは図示を省略している）は、部屋用空調装置２００Ａの動作を制御可能に接続される。部屋用空調装置２００Ａは、不図示の冷凍サイクルによって温度調整された空気を部屋ＲＭ２内に供給することにより、部屋ＲＭ２内を快適に保つべく設置されている。熱画像カメラ１２０は、例えば、部屋ＲＭ２内にいる対象人物Ｍの全身を含む熱画像を撮影できるよう、部屋ＲＭ２内において対象人物Ｍよりも上方側となる位置に取り付けられている。着衣量推定装置２０は、部屋ＲＭ２内にいる対象人物Ｍの着衣量を推定し、部屋用空調システム１０Ａは、着衣量推定装置２０による対象人物Ｍの着衣量推定結果に応じて部屋用空調装置２００Ａの動作を調整することができる。
【００５８】
また、上記実施形態では、着衣量を推定するための推定領域として、熱画像上の人体領域をメッシュ状に区切った複数の推定領域を生成する構成を例示したが、推定領域の形状や大きさはこれに限られない。例えば図１１に示すように、熱画像中の人体領域の中央部分を推定領域Ｃとして選択することもできる。この場合、当該推定領域Ｃにおける着衣量推定結果を対象人物Ｍの着衣量の代表値として利用することができる。また、図１２に示すように、熱画像中の対象人物Ｍの着衣部分を推定領域Ｄとして選択することもできる。この場合、例えば予め熱画像の前処理や可視画像などを用いる別途の手段により、同一の着衣とみなせる領域を抽出してから着衣量を推定することで、着衣量の推定精度を向上することができる。
【００５９】
以上、具体例を参照しつつ本発明の実施の形態について説明した。しかし、本発明はこれらの具体例に限定されるものではない。すなわち、これら具体例に、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本発明の特徴を備えている限り、本発明の範囲に包含される。例えば、前述した各具体例が備える各要素及びその配置、材料、条件、形状、サイズなどは、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、前述した各実施の形態が備える各要素は、技術的に可能な限りにおいて組み合わせることができ、これらを組み合わせたものも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。
【００６０】
上記実施形態における熱画像カメラ１２０は、対象人物Ｍが含まれる熱画像を生成することができれば他の装置に置き換えることもできる。例えば、既存のビデオカメラ等によって可視光で撮像された画像と、温度センサなどにより計測された環境温度や対象人物周辺の輻射温度とを組み合わせて用いて、対象人物Ｍの表面温度分布を熱画像として生成することもできる。
【符号の説明】
【００６１】
１０：車両用空調システム（空調システム）
１０Ａ：部屋用空調システム（空調システム）
２０：着衣量推定装置
１１２：着衣量演算部
１１３：空調制御部
１２０：熱画像カメラ（熱画像生成部）
２００：空調装置
２００Ａ：部屋用空調装置（空調装置）
Ｍ：乗員（対象人物）
【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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