(57)【要約】【課題】建屋内での各階における在室者数を簡易に推定することで効果的な空調管理を行う建屋内空調管理システムを提供する。【解決手段】建屋１４への入場者及び退場者を管理し、在場者数を算出する建屋在場者算出手段２と、エレベータかご９の停止階ごとの乗降者数をエレベータかご９内の防犯用カメラ２１の画像を画像分析処理により検出するかご乗降者検出手段３と、建屋在場者算出手段２が算出した在場者数に基づき、かご乗降者検出手段３が検出した各停止階における乗降者数から、階ごとの在室者数を推定する在室者数推定手段４と、階ごとに空調対象者を設定して空調設備１０の管理を行う空調管理部６と、空調設備１０の制御を行う空調設備制御部７と、を備え、空調管理部６は、在室者数推定手段４が推定した在室者数に基づいて空調対象者を設定し、空調設備制御部７に空調設備の制御を指示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
建屋内の各階における空調設備を管理する建屋内空調管理システムであって、
建屋への入場者及び退場者を管理し、在場者数を算出する建屋在場者算出手段と、
エレベータかごの停止階ごとの乗降者数をエレベータかご内の画像を画像分析処理することで検出するかご乗降者検出手段と、
建屋在場者算出手段が算出した在場者数に基づき、かご乗降者検出手段が検出した各停止階における乗降者数から、階ごとの在室者数を推定する在室者数推定手段と、
階ごとにその階の空調対象者を設定し、空調設備の管理を行う空調管理部と、
空調設備の制御を行う空調設備制御部と、を備え、
空調管理部は、在室者数推定手段が推定した在室者数に基づいて空調対象者を設定し、空調設備制御部に空調設備の制御を指示することを特徴とする建屋内空調管理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の建屋内空調管理システムにおいて、在室者数推定手段が推定した在室者数の履歴を階ごとに記憶する在室者数記憶手段を備え、空調管理部は、在室者数記憶手段が記憶した階ごとの在室者数の１日の変動パターンを一定期間に亘って抽出して１日の空調対象者変動モデルを作成し、その空調対象者変動モデルから空調対象者を設定することを特徴とする建屋内空調管理システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の建屋内空調管理システムにおいて、空調管理部は、在室者数記憶手段が記憶した階ごとの在室者数の１日の変動パターンを一定期間に亘り平日及び祝祭日の曜日ごとに抽出してその平日及び祝祭日の曜日ごとの空調対象者変動モデルを作成し、その空調対象者変動モデルから空調対象者を設定することを特徴とする建屋内空調管理システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１に記載の建屋内空調管理システムにおいて、空調管理部は、在室者数推定手段が推定した在室者数と、空調対象者変動モデルに基づき設定された空調対象者とを比較し、その差が設定された値を超えるときは、空調設備制御部に対し、在室者数推定手段が推定した在室者数を空調対象者として設定することを特徴とする建屋内空調管理システム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１に記載の建屋内空調管理システムにおいて、停止階での乗降の前後におけるエレベータかご内の重量の変化量を測定するかご重量検出手段を備え、在室者数推定手段は、推定した在室者数と、かご重量検出手段により検出された乗降者数とを比較し、その差が設定された値を超えるときは、かご重量検出手段により検出された乗降者数を考慮して階ごとの在室者数を推定することを特徴とする建屋内空調管理システム。
【請求項６】
請求項５に記載の建屋内空調管理システムにおいて、建屋在場者算出手段は、建屋内に荷物が搬入されたことを在室者数推定手段に通知し、在室者数推定手段は、かご乗降者検出手段に荷物を乗せた台車の乗降をエレベータかご内の画像から検出させ、台車の乗降が検出された停止階の前後において、かご重量検出手段が測定したかご内の重量の変化量を台車の重量を考慮して補正することを特徴とする建屋内空調管理システム。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１に記載の建屋内空調管理システムにおいて、在室者数推定手段は、建屋在場者算出手段が算出した在場者数から、各階の推定した在室者数を合算した全在室者数を減算し、その人数が設定された値を超える場合には、建屋への入場者が階段を利用して入室したものと推定して低層階の在室者数を補正することを特徴とする建屋内空調管理システム。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか１に記載の建屋内空調管理システムにおいて、在室者数推定手段は、各階の推定した在室者数を合算した全在室者数から建屋在場者算出手段が算出した在場者数を減算し、その人数が設定された値を超える場合には、建屋からの退場者が階段を利用して退室したものと推定して低層階の在室者数を補正することを特徴とする建屋内空調管理システム。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか１に記載の建屋内空調管理システムにおいて、かご乗降者検出手段は、エレベータかご内に設けられた防犯カメラが撮影した画像からエレベータかごからの乗降者数を検出することを特徴とする建屋内空調管理システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の建屋内空調管理システムにおいて、かご乗降者検出手段は、撮影時刻が所定の時間だけ異なる２枚の画像内における各点の動きから、エレベータかごの乗降者数を検出することを特徴とする建屋内空調管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、建屋内空調管理システムに係り、特に、建屋内の各階における空調設備を管理する建屋内空調管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えばオフィスビルや工場等の建屋において、空調設備を制御し無駄な冷暖房を省いてコスト削減を行う空調設備の省エネ手法が提案或いは実施されている。この空調設備の省エネ手法は、例えば、各室内に設置された温度センサによるフィードバック制御により温度設定の切り替えを行う手法である。また、空調集中制御により１日の時間帯ごとに空調の温度設定を制御するスケジュール管理も行われている。例えば、昼休みには室内の在室者が減少するが、それに合わせて空調の温度設定を制御する手法などである。さらに、ＩＤカードやＩＣタグによる各室の入退出管理と連動させた空調設備の制御が行われている。例えば、室内の在室者が全員退室した後には自動的に空調を停止する制御などの手法である。
【０００３】
また、建屋内のエレベータの運行情報や秤データを基に通行者数を推定し、空調制御に反映させるシステムが提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１には、人数確認装置及びそれを用いた空調制御装置が開示されている。ここでは、エレベータかごの停止階において、エレベータかご荷重の変化分を荷重検出器により検出し、これを乗降人数算定部により、予め設定された１人当りの換算荷重により除算し、変化分に対応する人数を求める。そして、在室人数算出部により、荷重増分に対応する人数をこの停止階における在室人数の減少分と判断し、荷重減分に対応する人数をこの停止階における在室人数の増加分と判断して在室人数を推定する。
【０００５】
また、特許文献２には、エレベータかご内のような閉空間等の様々な場所において、暴れ検知の誤判定が生じにくく、簡便な暴れ検知装置が開示されている。
【０００６】
【特許文献１】特開平９−２６９２６２号公報
【特許文献２】特開２００６−２７６９６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
空調設備の温度センサによるフィードバック制御は、室内のある点における温度を測定して制御を行うために空調による温度管理の精度に限界があり、必ずしもその室内の在室者数まで考慮された空調制御とはいえない。また、空調設備のスケジュール管理による制御は、スケジュール外の変動に対応できず、必ずしも実態に即した空調制御とはいえない。さらに、各室の入退出管理と連動させた空調設備の制御は、入退出管理システムを構成するのに多大な費用がかかり、在室者等は入退出のたびにチェックを受けなければならず負担となる。
【０００８】
また、建屋内のエレベータの運行情報や秤データを基に人の通行量を推定し、空調制御に反映させるシステムは、その階の在室者数の変動に合わせた空調管理が可能となる。しかし、エレベータの秤データによる在室者数の推定は人数ではなく荷重に基づき推定することから推定値の誤差が大きい。また、エレベータかごに荷物が搬入された場合には推定値に誤差が発生する。されに、それらの誤差はエレベータが停止する度に累積されてしまい実情に即さない空調制御が行われる虞がある。
【０００９】
本願の目的は、かかる課題を解決し、建屋内での各階における在室者数を簡易に推定することで効果的な空調管理を行う建屋内空調管理システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明に係る建屋内空調管理システムは、建屋内の各階における空調設備を管理する建屋内空調管理システムであって、建屋への入場者及び退場者を管理し、在場者数を算出する建屋在場者算出手段と、エレベータかごの停止階ごとの乗降者数をエレベータかご内の画像を画像分析処理することで検出するかご乗降者検出手段と、建屋在場者算出手段が算出した在場者数に基づき、かご乗降者検出手段が検出した各停止階における乗降者数から、階ごとの在室者数を推定する在室者数推定手段と、階ごとにその階の空調対象者を設定し、空調設備の管理を行う空調管理部と、空調設備の制御を行う空調設備制御部と、を備え、空調管理部は、在室者数推定手段が推定した在室者数に基づいて空調対象者を設定し、空調設備制御部に空調設備の制御を指示することを特徴とする。
【００１１】
また、建屋内空調管理システムは、在室者数推定手段が推定した在室者数の履歴を階ごとに記憶する在室者数記憶手段を備え、空調管理部が、在室者数記憶手段が記憶した階ごとの在室者数の１日の変動パターンを一定期間に亘って抽出して１日の空調対象者変動モデルを作成し、その空調対象者変動モデルから空調対象者を設定することが好ましい。
【００１２】
また、建屋内空調管理システムは、空調管理部が、在室者数記憶手段が記憶した階ごとの在室者数の１日の変動パターンを一定期間に亘り平日及び祝祭日の曜日ごとに抽出してその平日及び祝祭日の曜日ごとの空調対象者変動モデルを作成し、その空調対象者変動モデルから空調対象者を設定することが好ましい。
【００１３】
また、建屋内空調管理システムは、空調管理部が、在室者数推定手段が推定した在室者数と、空調対象者変動モデルに基づき設定された空調対象者とを比較し、その差が設定された値を超えるときは、空調設備制御部に対し、在室者数推定手段が推定した在室者数を空調対象者として設定することが好ましい。
【００１４】
また、建屋内空調管理システムは、停止階での乗降の前後におけるエレベータかご内の重量の変化量を測定するかご重量検出手段を備え、在室者数推定手段が、推定した在室者数と、かご重量検出手段により検出された乗降者数とを比較し、その差が設定された値を超えるときは、かご重量検出手段により検出された乗降者数を考慮して階ごとの在室者数を推定することが好ましい。
【００１５】
また、建屋内空調管理システムは、建屋在場者算出手段が、建屋内に荷物が搬入されたことを在室者数推定手段に通知し、在室者数推定手段が、かご乗降者検出手段に荷物を乗せた台車の乗降をエレベータかご内の画像から検出させ、台車の乗降が検出された停止階の前後において、かご重量検出手段が測定したかご内の重量の変化量を台車の重量を考慮して補正することが好ましい。
【００１６】
また、建屋内空調管理システムは、在室者数推定手段が、建屋在場者算出手段が算出した在場者数から、各階の推定した在室者数を合算した全在室者数を減算し、その人数が設定された値を超える場合には、建屋への入場者が階段を利用して入室したものと推定して低層階の在室者数を補正することが好ましい。
【００１７】
また、建屋内空調管理システムは、在室者数推定手段が、各階の推定した在室者数を合算した全在室者数から建屋在場者算出手段が算出した在場者数を減算し、その人数が設定された値を超える場合には、建屋からの退場者が階段を利用して退室したものと推定して低層階の在室者数を補正することが好ましい。
【００１８】
また、建屋内空調管理システムは、かご乗降者検出手段が、エレベータかご内に設けられた防犯カメラが撮影した画像からエレベータかごからの乗降者数を検出すことが好ましい。
【００１９】
さらに、建屋内空調管理システムは、かご乗降者検出手段が、撮影時刻が所定の時間だけ異なる２枚の画像内における各点の動きから、エレベータかごの乗降者数を検出することが好ましい。
【発明の効果】
【００２０】
以上のように、本発明に係る建屋内空調管理システムによれば、まず、建屋在場者算出手段により建屋への入場者及び退場者の管理によりその建屋の在場者数が算出される。これにより、建屋内の各階の在室者数の合計が判断できる。また、かご乗降者検出手段により、エレベータかごの停止階ごとの乗降者数がエレベータかご内の画像から画像処理により検出される。これにより、エレベータの停止階における乗降者がそれぞれ人数として把握できる。これらの情報に基づき在室者数推定手段が階ごとの在室者数を推定することができる。さらに、推定された在室者数に基づき、空調管理部により空調対象者が設定され、設定された空調対象者から空調設備制御部により省エネ空調制御ができる。
【００２１】
上記構成により、建屋内空調管理システムは、建屋内での各階における在室者数を簡易に推定することで効果的な空調管理を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下に、図面を用いて本発明に係る建屋内空調管理システムの実施の形態につき、詳細に説明する。
【００２３】
図１に、建屋内空調管理システムの１つの実施形態の概略構成を示す。建屋内空調管理システム１は、建屋在場者算出手段２、かご乗降者検出手段３、在室者数推定手段４、在室者数記憶手段５、空調管理部６、空調設備制御部７、及びかご重量検出手段８から構成される。また、建屋であるオフィスビル１４には、エントランス１１、エレベータ昇降路１３内を昇降するエレベータかご９、エレベータ機械室１２、及び各階ごとに設置される空調設備１０が設けられている。また、エレベータかご９内には防犯用カメラ２１が設置されている。
【００２４】
建屋在場者算出手段２は、オフィスビル１４のエントランス１１において、オフィスビルへの入場者及び退場者を管理して在場者数を算出する。オフィスビル１４への入場者及び退場者は、主としてオフィスビル１４内の会社の社員及び外来者である。会社の社員はＩＤカード等の個人識別手段によりオフィスビル１４の入退出の際にチェックを受ける。また、外来者は、受付にてチェックを受け、外来者であることを示す名札等の個人識別手段を付けて入退場する。これらのオフィスビル１４への入場者及び退場者の管理方法は、オフィスビルにより様々ではあるが、セキュリティを担保するために一般的に実施される場合が多い。従って、建屋在場者算出手段２は、エントランス１１における会社の社員及び外来者のチェックにより、そのオフィスビル１４内の在場者数を自動的に把握して算出することができる。
【００２５】
かご乗降者検出手段３は、エレベータかご９の停止階ごとの乗降者数をエレベータかご９内に設置された防犯カメラ２１に映し出されたカメラ画像から画像分析処理により検出する。図２に、かご乗降者検出手段３のシステム構成を示す。かご乗降者検出手段３は、扉開閉判定部１５、画像処理制御部１６、画像記録部１７、乗降パターン記憶部１８、動き判定部１９、及び乗降者数算定部２０から構成される。
【００２６】
扉開閉判定部１５は、例えば、開閉センサなどにより開閉扉２３の開閉状態を検知する。つまり、扉開閉判定部１５は、開閉検知器２４からエレベータかご９が停止階に到着し開閉扉２３が開いたという信号を受信することで開閉扉２３が開状態であることを検知する。また、乗客の乗降が完了し開閉扉２３が閉まったという信号を受信することで開閉扉２３が閉状態であることを検知する。そして、扉開閉判定部１５はこの開閉扉２３の開閉状態を画像処理制御部１６に通知する。画像処理制御部１６は、この開閉扉２３が開閉する間に、エレベータかご９内の上部に設けられた防犯カメラ２１にエレベータかご９内を撮影させ、その画像を画像記録部１７に伝送する。この防犯カメラ２１は、エレベータかご９内の後方天井付近に設置される。また、防犯カメラ２１は、例えば７０度〜８０度程度の視野角を有し、その角度の範囲はエレベータホールまで含まれるように設定される。
【００２７】
画像記録部１７は伝送された画像を記録する。画像処理制御部１６は、画像記録部１７に伝送され記録された画像のうち撮影時刻が所定の時間だけ異なる２枚の画像を抽出して動き判定部１９に乗降者の動きを判定させる。撮影時刻が所定の時間だけ異なる２枚の画像は、例えば、ビデオカメラを用いてＮＴＳＣ方式で撮影した場合、撮影は１／３０秒ごとに行なわれる。この場合、所定の時間だけ異なる２枚の画像としては、連続した２枚の画像とすることもできるが、途中の画像を間引いたり、撮影間隔を変えたりすることで、１／１０秒ごとにしたり、１秒ごとにしたりすることも可能である。また、一般的に、エレベータかご９の乗降においては、降車する者が優先されるため、乗客の降車と乗車とではタイムラグがある。従って、開閉扉２３が開いた時点から閉じる時点までの時間を一定時間ごとに区切り、その区切りごとに連続した２枚の画像を撮影しても良い。
【００２８】
図３に、動き判定部１９による乗降者の動きの判定方法を示す。図３（ａ）は、開閉扉２３が開いてエレベータかご９の乗客が降車する場合を示し、図３（ｂ）は、エレベータかご９の乗客が降車した後、エレベータかご９の停止階の乗場の乗客がエレベータかご９に乗車する場合を示す。動き判定部１９は、撮影時刻が所定の時間だけ異なる２枚の画像から画像内における各点の動きの位置、向き、及び大きさを検出する。図３の一重丸はエレベータかご９の開閉扉２３が開いた直後の乗客の位置を示し、二重丸はその乗客の移動後の位置を示し、矢印はその動きをベクトルにより示したものである。
【００２９】
動き判定部１９は、図３（ａ）に示す時点で、この乗客のエレベータかご９の内部から開閉扉２３に向かう動きをピックアップし、その位置及び大きさからエレベータかご９から降車する者と判断する。例えば、図３（ａ）において、乗客ａと乗客ｂと乗客ｃとが降りようとしており、それぞれ連続した２枚の画像を重ね合わせると、図３（ａ）に示すように、例えば乗客ａはａ´の位置へと移動し、それらを結ぶ矢印によりその動きの位置、向き、及び大きさが検出できる。また、図３（ｂ）に示す時点で、この乗客の動きの向きが開閉扉２３からエレベータかご９内部に向かう動きをピックアップし、その位置及び大きさからエレベータかご９に乗車する者と判断する。例えば、図３（ｂ）において、乗客ｄと乗客ｅと乗客ｆとが乗車しようとしており、それぞれ連続した２枚の画像を重ね合わせると、図３（ｂ）に示すように、例えば乗客ｄはｄ´の位置へと移動し、それらを結ぶ矢印によりその動きの位置、向き、及び大きさが検出できる。この乗客の動きの判定において、乗降客が開閉扉２３を越える位置での動きに着目して判定しても良い。
【００３０】
乗降パターン記憶部１８は、かご乗降者検出手段３による乗降者数の算定精度を上げるために、エレベータかご９の乗降の際における乗降者の動きをパターン化して記憶する。すなわち、予めエレベータかご９の開閉扉２３が開閉する間での乗降者の乗降の軌跡を分析してパターン化しておく。これは、例えば、エレベータかご９が満員の場合、空いている場合、無人の場合などで乗降者の乗り降りの動きが異なるからである。
【００３１】
例えば、エレベータかご９が満員の場合には、エレベータかご９から降車する者は開閉扉２３付近に位置している場合が多く、エレベータかご９内での降車の動きは小さく判定し難い。また、エレベータかご９に乗車する者も乗車後に開閉扉２３付近に留まる場合が多く、エレベータかご９内での乗車の動きは小さく判定し難い。また、エレベータかご９から降車する者につられて降車しない者も降車の動きに似た動きをする場合があり、誤差が発生しやすい。一方、エレベータかご９が空いている場合には、降車する者及び乗車する者の動きは比較的大きく判定し易い。また、エレベータかご９が無人の場合には、乗車する者のみの判定となる。そこで、乗降パターン記憶部１８は、エレベータかご９内の乗客数、降車する者の数、乗車する者の数をパラメータとし、標準的な乗降者の乗降の動きをパターン化する。そして、動き判定部１９は、乗降者の動きを判定する際に、乗降パターン記憶部１８が記憶したパターン化した乗降者の動きに類似するパターンを検索する。そして、乗降者数算定部２０により算定された乗降者数と、該当するパターンにおける乗降者数との差が設定された値を超えるときは、画像処理制御部１６は、動き判定部１９に再度乗降者の動きを見直させて判定し直しても良い。
【００３２】
乗降者数算定部２０は、動き判定部１９が判定した乗車する者及び降車する者の数を算定する。そして、停止階ごとにその階での乗降者数を算出する。すなわち、その階での降車数（Ａ）からその階での乗車数（Ｂ）を減じた数（Ａ−Ｂ）をエレベータかご９がその階に停止する度に算出する。かご乗降者検出手段３は、乗降者数算定部２０が算定した各停止階での乗降者数を在室者数推定手段４に通知する。
【００３３】
在室者数推定手段４は、建屋在場者算出手段２が算出した在場者数に基づき、かご乗降者検出手段３が検出した各停止階における乗降者数から、階ごとの在室者数を推定する。例えば、その推定した階ごとの在室者数を合算した全在室者数と、建屋在場者算出手段２が算出した在場者数とを比較する。そして、在室者数推定手段４は、建屋在場者算出手段２が算出した在場者数から、各階の推定した全在室者数を減算し、その人数が設定された値を超える場合には、オフィスビル１４への入場者が階段を利用して入室したものと推定して低層階の在室者数を補正する。すなわち、低層階では入室時にエレベータを利用せずに階段を利用する場合があり、これが誤差となって表われる場合があるからである。また、在室者数推定手段４は、各階の推定した全在室者数から建屋在場者算出手段２が算出した在場者数を減算し、その人数が設定された値を超える場合には、オフィスビル１４からの退場者が階段を利用して退室したものと推定して低層階の在室者数を補正する。すなわち、低層階では退出時にエレベータを利用せずに階段を利用する場合があり、これが誤差となって表われる場合があるからである。また、在室者数記憶手段５は、在室者数推定手段４が推定した在室者数の履歴を階ごとに記憶する。
【００３４】
空調管理部６は、在室者数記憶手段５が記憶した階ごとの在室者数の１日の変動パターンを一定期間に亘って抽出して１日の空調対象者変動モデルを作成し、その空調対象者変動モデルから空調対象者を設定する。オフィスビル１４の各階の在室者数の変動要素としては、その会社の業務形態の変更等により社員数が変動する場合、その会社の人事異動により在室する社員数が変動する場合、出退社時間が季節的な要因により変動する場合、或いはその会社の業務量の変化により残業者数が変動する場合などがある。しかし、オフィスビル１４の各階の在室者数は、一定期間、例えば、１週間或いは１ヶ月といった期間内ではそれほど大きくは変動しない。そこで、空調管理部６は、その階での一定期間における在室者数の１日の変動パターンを抽出して１日の空調対象者変動モデルを作成し、その空調対象者変動モデルから１日の在室者数の変動を推定し、それを空調対象者として予測する。
【００３５】
図４に、在室者数の１日の変動パターンの１つの例を示す。図４は、横軸に１日の時刻をとり、縦軸にその時刻における在室者数を示したグラフである。図４では、１５分間隔で在籍者数を表示している。また、図５に、空調管理部６により抽出された１日の空調対象者変動モデルの１つの例を示す。これは、空調対象者変動モデルの１例として月曜日から金曜日の変動パターンを平均化してさらにモデル化した予測値である。
【００３６】
空調管理部６は、在室者数記憶手段５が記憶した変動パターンを一定期間に亘り平日及び祝祭日の曜日ごとに抽出してそれらの曜日ごとの空調対象者変動モデルを作成しても良い。これは、会社によっては平日の曜日による在籍者数の変動パターンに特徴がある。また、祝祭日の在籍者数の変動パターンには平日と異なる特徴がある。その場合には、曜日に関係なく平均化された予測値よりも平日及び祝祭日の曜日ごとの予測値の方が、より高い精度を得ることができる。また、空調管理部６は、ある曜日について在室者数記憶手段５が記憶した、例えば過去３週間分の在室者数の１日の変動パターンを取り出し、それらの変動パターンを平均化してさらにモデル化しても良い。これにより、平日及び祝祭日の曜日ごとの変動パターンを予測することが可能となる。
【００３７】
このように、在室者数記憶手段５が記憶した変動パターンから空調対象者変動モデルという予測値を導き出して適用する手法は、その階の在籍者数が、例えば１週間或いは１ヶ月といった一定期間ではあまり大きく変動しないという前提の上で成立する。しかし、その会社の組織変更や人事システムの変更により在室者数がある時点で大きく変化する場合がある。また、その階で一時的に通常の業務と異なる業務が行われ在室者数が一時的に大きく変動する場合がある。この在室者の変動に対応するため、空調管理部６は、在室者数推定手段４が推定した在室者数と、空調対象者変動モデルに基づき設定された空調対象者とを比較し、その差が設定された値を超えるときは、空調設備制御部７に対し、在室者数推定手段４が推定した在室者数を空調対象者として設定するように指示する。すなわち、空調対象者変動モデルに基づく空調対象者に対して、推定された在室者数が大きく異なった時点で、その推定された在室者数に合わせた空調に切り替える。
【００３８】
空調管理部６は、上述した手法により階ごとに空調対象者を設定して空調設備１０の管理を行う。すなわち、空調管理部６は、作成した空調対象者変動モデル、或いは在室者数推定手段４が推定した在室者数から空調対象者を設定し、各階の空調設備制御部７に対し、設定した空調対象者による空調設備１０の制御を指示する。空調管理部６は、例えば、１日のうちのその時間帯の空調対象者を前提に空調設備１０の温度設定を切り替えて省エネ空調を行うことができる。
【００３９】
かご重量検出手段８は、各停止階での乗降の前後におけるエレベータかご９内の重量の変化量を測定する。この測定法は特許文献１に開示されている手法である。すなわち、エレベータかご９が各停止階に停止する前後おいて、エレベータかご９の重量の変化量を検出し、これを予め設定された１人当りの換算重量により除算して乗降者数を推定する。
【００４０】
在室者数推定手段４は、推定した在室者数と、かご重量検出手段８により検出された乗降者数とを比較し、その差が設定された値を超えるときは、かご重量検出手段８により検出された乗降者数を考慮して階ごとの在室者数を推定する。これは、かご乗降者検出手段３がエレベータかご９内の画像を画像分析処理して検出した各停止階における乗降者数には、大きな誤差が発生する場合があることによる。例えば、エレベータかご９が満員であって、ある停止階で多くの乗客が乗り降りした場合には、乗降客の軌跡が複雑に絡み合い、動き判定部１９による判定の精度が低下することがあり得るからである。この場合には、かご重量検出手段８により検出された乗降者数の精度のほうが上回る可能性があり、在室者数推定手段４は、かご重量検出手段８により検出された乗降者数を用いて補正することができる。
【００４１】
しかしながら、かご重量検出手段８により乗降者を推定するには、乗客以外の例えば台車で運ばれる荷物の重量が誤差となってしまう。そこで、建屋在場者算出手段２は、オフィスビル１４に荷物が搬入された場合には、それを在室者数推定手段４に通知する。通知された在室者数推定手段４は、かご乗降者検出手段３に荷物を乗せた台車の乗降をエレベータかご９内の画像から検出させ、台車の乗降が検出された停止階の前後において、かご重量検出手段８が測定したかご内の重量の変化量を台車の重量を考慮して補正する。これにより、かご重量検出手段８により推定した乗降者数から荷物の重量による誤差を減少させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明に係る建屋内空調管理システムについての１つの実施形態の概略構成を示すシステム構成図である。
【図２】かご乗降者検出手段のシステム構成図である。
【図３】動き判定部による乗降者の動きの判定方法を示す説明図である。
【図４】在室者数の１日の変動パターンの１つの例を示す説明図である。
【図５】空調管理部により抽出された１日の空調対象者変動モデルの１つの例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００４３】
１  建屋内空調管理システム、２  建屋在場者算出手段、３  かご乗降者検出手段、４  在室者数推定手段、５  在室者数記憶手段、６  空調管理部、７  空調設備制御部、８  かご重量検出手段、９  エレベータかご、１０  空調設備、１１  エントランス、１２  エレベータ機械室、１３  エレベータ昇降路、１４  オフィスビル（建屋）、１５  扉開閉判定部、１６  画像処理制御部、１７  画像記録部、１８  乗降パターン記憶部、１９  動き判定部、２０  乗降者数算定部、２１  防犯用カメラ、２３  開閉扉、２４  開閉検知器。
【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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