(57)【要約】【課題】本発明の目的は、空間における将来の人の混雑度合を予測することができる混雑度合予測システムを提供することである。【解決手段】まず、カメラ２がエリア内の様子を撮影する。実体混雑度合計算部２５は、カメラ２が撮影した画像に基づいて、エリア内の現在の混雑度合を計算する。実績混雑度合記憶部１０には、当該エリアにおける過去の１日の混雑度合の変化が記憶されている。予測混雑度合計算部３０は、実績混雑度合記憶部１０が記憶している当該エリアにおける過去の１日の混雑度合の変化と、実体混雑度合計算部２５が計算した当該エリア内の現在の混雑度合とに基づいて、当該エリアの所定時間後の混雑度合を予測する。モータダンパ制御部４０は、予測された当該エリアの所定時間後の混雑度合に基づいて、空調装置のモータダンパ部３５の開度を制御する。これにより、当該エリア内の空調の制御が行われる。【選択図】        図２
2004192425.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空間における人の混雑度合を予測するシステムであって、
前記空間における現在の混雑度合を検出する検出手段と、
前記空間における過去の混雑度合の時間的推移に関する履歴情報を記憶する混雑度合履歴記憶手段と、
前記検出手段が検出した前記空間における現在の混雑度合と、前記混雑度合履歴記憶手段が記憶している前記履歴情報とに基づいて、前記空間における所定時間後の混雑度合を予測する混雑度合予測手段とを備える、混雑度合予測システム。
【請求項２】
前記履歴情報は、前記空間における１日分の混雑度合の時間的推移を所定期間にわたって平均して得られる情報であり、
前記混雑度合予測手段は、
現在時刻を計測する時刻計測手段をさらに含み、
前記検出手段が検出した前記空間における現在の混雑度合に対して、前記時刻計測手段が計測した現在時刻から前記所定時間が経過するまでの間における前記履歴情報の混雑度合の変化量を加減算することにより、前記空間における所定時間後の混雑度合を予測する、請求項１に記載の混雑度合予測システム。
【請求項３】
前記履歴情報の混雑度合は、予め定められたイベントスケジュールにしたがって増減するものであって、
前記イベントスケジュールの時間の変更を変更情報として記憶する変更情報記憶手段と、
前記変更情報記憶手段が記憶している変更情報に基づいて、前記履歴情報の混雑度合の時間的推移に対して補正を加えて、新たな履歴情報を作成する履歴情報作成手段とを更に備え、
前記混雑度合予測手段は、前記イベントスケジュールが変更された場合には、前記履歴情報作成手段が作成した新たな履歴情報に基づいて、前記空間における所定時間後の混雑度合を予測することを特徴とする、請求項２に記載の混雑度合予測システム。
【請求項４】
前記履歴情報作成手段は、前記履歴情報に含まれる混雑度合の時間的推移の内、前記イベントスケジュールが変更された部分に対応する部分を、前記イベントスケジュールが変更された時間だけ変更する補正を行うことにより、前記新たな履歴情報を作成することを特徴とする、請求項３に記載の混雑度合予測システム。
【請求項５】
空間内の人の混雑度合を検出し、当該混雑度合に基づいて当該空間内に設置された空調装置の制御を行うシステムであって、
前記空間における現在の混雑度合を検出する検出手段と、
前記空間における過去の混雑度合の時間的変化に関する履歴情報を記憶する混雑度合履歴記憶手段と、
前記検出手段が検出した前記空間における現在の混雑度合と、前記混雑度合履歴記憶手段が記憶している前記履歴情報とに基づいて、前記空間における所定時間後の混雑度合を予測する混雑度合予測手段と、
前記混雑度合予測手段が予測した前記空間における所定時間後の混雑度合に基づいて、前記空調装置の出力を制御する空調制御手段とを備える、空調制御システム。
【請求項６】
前記検出手段は、前記所定時間毎に前記空間における混雑度合を検出し、
前記混雑度合予測手段は、前記検出手段における混雑度合の検出に応じて、前記空間における当該所定時間後の混雑度合を予測し、
前記空調制御手段は、前記混雑度合予測手段の予測に応じて、前記空調装置の出力を制御することを特徴とする、請求項５に記載の空調制御システム。
【請求項７】
前記空調装置は、前記空調制御手段からの制御指示を受けてから所望の出力に制御されるまでの間に遅延時間を有しており、
前記所定時間は、前記遅延時間と略同じ長さであることを特徴とする、請求項６に記載の空調制御システム。
【請求項８】
前記空調制御手段は、
前記空間内の人の混雑度合と前記空調装置の出力との関係を記憶する出力関係記憶手段と、
前記出力関係記憶手段が記憶している前記空間内の人の混雑度合と前記空調装置の出力との関係を参照して、前記混雑度合予測手段が予測した混雑度合に応じた前記空調装置の出力を決定する決定手段とを更に備え、
前記決定手段が決定した出力に前記空調装置の出力を制御することを特徴とする、請求項５に記載の空調制御システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、混雑度予測システムに関する発明であって、より特定的には、空間における人の混雑度合を予測する混雑度予測システムに関する発明である。
【０００２】
【従来の技術】
従来、空間における人の混雑度合を検知するシステム（以下、混雑度合検知システムと称す）としては、当該空間の様子をカメラで撮影し、当該撮影により得られた画像を解析して、当該空間における混雑度を計算するシステムがあった（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００１−３４８８３号公報（段落番号００３０から００４８）
【０００４】
このような、混雑度合検知システムは、例えば空港における空調制御システムに利用されることが考えられる。より具体的には、当該混雑度合検知システムが現在の空港ターミナルの混雑度合を検知し、当該現在の空港ターミナルの混雑度合に基づいて、当該空港ターミナルに設けられた空調装置の制御が行われる。これにより、空港ターミナル内の混雑度合に応じた空調装置の制御が実現される。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記混雑度合検知システムは、あくまで現在の混雑度合を検出するものである。そのため、上記混雑度合検知システムは、将来における混雑度の検出できない。その結果、例えば、上記空調制御システムにおいて、空調装置が制御指示を受けてから動作完了するまでのタイムラグが大きい場合には、当該タイムラグの間に空港ターミナル内の混雑度合が大きく変化してしまい、正確な空調制御を行うことができないという問題があった。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、空間における将来の人の混雑度合を予測することができる混雑度合予測システムを提供することである。
【０００７】
更に、本発明のその他の目的は、空間における将来の人の混雑度合を予測することにより、より精密な空調制御を可能とできる空調制御システムを提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段および発明の効果】
第１の発明は、空間における人の混雑度合を予測するシステムであって、
空間における現在の混雑度合を検出する検出手段と、
空間における過去の混雑度合の時間的推移に関する履歴情報を記憶する混雑度合履歴記憶手段と、
検出手段が検出した空間における現在の混雑度合と、混雑度合履歴記憶手段が記憶している履歴情報とに基づいて、空間における所定時間後の混雑度合を予測する混雑度合予測手段とを備える。
【０００９】
上記第１の発明によれば、空間における現在の混雑度合と、当該空間における過去の混雑度合の時間的推移に関する情報とに基づいて、当該空間における所定時間後の混雑度合が算出される。これにより、当該空間における精密な混雑度の予測を行うことが可能となる。
【００１０】
第２の発明は、第１の発明において、履歴情報は、空間における１日分の混雑度合の時間的推移を所定期間にわたって平均して得られる情報であり、
混雑度合予測手段は、
現在時刻を計測する時刻計測手段をさらに含み、
検出手段が検出した空間における現在の混雑度合に対して、時刻計測手段が計測した現在時刻から所定時間が経過するまでの間における履歴情報の混雑度合の変化量を加減算することにより、空間における所定時間後の混雑度合を予測する。
【００１１】
上記第２の発明によれば、現在時刻から所定時間が経過するまでの間における履歴情報の混雑度合の変化量を加減算するという簡単な方法により、空間における所定時間後の混雑度が計算されるので、当該混雑度の予測が行われるための構成が簡単なものにできる。その結果、当該混雑度予測システムを安価なものとすることが可能となる。
【００１２】
第３の発明は、第２の発明において、履歴情報の混雑度合は、予め定められたイベントスケジュールにしたがって増減するものであって、
イベントスケジュールの時間の変更を変更情報として記憶する変更情報記憶手段と、
変更情報記憶手段が記憶している変更情報に基づいて、履歴情報の混雑度合の時間的推移に対して補正を加えて、新たな履歴情報を作成する履歴情報作成手段とを更に備え、
混雑度合予測手段は、イベントスケジュールが変更された場合には、履歴情報作成手段が作成した新たな履歴情報に基づいて、空間における所定時間後の混雑度合を予測することを特徴とする。
【００１３】
第４の発明は、第３の発明において、履歴情報作成手段は、履歴情報に含まれる混雑度合の時間的推移の内、イベントスケジュールが変更された部分に対応する部分を、イベントスケジュールが変更された時間だけ変更する補正を行うことにより、新たな履歴情報を作成することを特徴とする。
【００１４】
上記第３および４の発明の空間としては、例えば空港ターミナルや映画館などが想定される。このような場所では、飛行機の発着の遅れなどにより、混雑度合の精密な予測ができなくなることがある。そこで、このような場合には、第３および４の発明に係る混雑度合予測システムは、飛行機の発着の遅れなどを変更情報として記憶し、当該変更情報も加味して混雑度の予測を行っている。これにより、上述したように混雑度合の予測が困難な場所においても、精密な混雑度の予測をすることが可能となる。
【００１５】
第５の発明は、空間内の人の混雑度合を検出し、混雑度合に基づいて空間内に設置された空調装置の制御を行うシステムであって、
空間における現在の混雑度合を検出する検出手段と、
空間における過去の混雑度合の時間的変化に関する履歴情報を記憶する混雑度合履歴記憶手段と、
検出手段が検出した空間における現在の混雑度合と、混雑度合履歴記憶手段が記憶している履歴情報とに基づいて、空間における所定時間後の混雑度合を予測する混雑度合予測手段と、
混雑度合予測手段が予測した空間における所定時間後の混雑度合に基づいて、空調装置の出力を制御する空調制御手段とを備える。
【００１６】
上記第５の発明によれば、予測された混雑度に基づいて、空調装置の出力の制御が行われるので、空調装置が制御指示を受けてから動作完了するまでの間にタイムラグがあったとしても、当該空間における精密な空調制御を実現することが可能となる。
【００１７】
第６の発明は、第５の発明において、検出手段は、所定時間毎に空間における混雑度合を検出し、
混雑度合予測手段は、検出手段における混雑度合の検出に応じて、空間における所定時間後の混雑度合を予測し、
空調制御手段は、混雑度合予測手段の予測に応じて、空調装置の出力を制御することを特徴とする。
【００１８】
上記第６の発明によれば、予測された混雑度合に基づいて、空調装置の出力の制御が行われるので、空調装置が制御指示を受けてから動作完了するまでの間にタイムラグがあったとしても、当該空間における精密な空調制御を実現することが可能となる。
【００１９】
第７の発明は、第６の発明において、空調装置は、空調制御手段からの制御指示を受けてから所望の出力に制御されるまでの間に遅延時間を有しており、
所定時間は、遅延時間と略同じ長さであることを特徴とする。
【００２０】
上記第７の発明によれば、遅延時間と所定時間とが同じであるとされている。これにより、空調装置が所望の出力に制御された直後に、次の混雑度予想に基づいて、空調装置が次の所望の出力に制御され始める。その結果、空調装置は、常に理想の出力に向かって制御されつづけることになり、理想状態に近い空調制御が実現される。
【００２１】
第８の発明は、第５の発明において、空調制御手段は、
空間内の人の混雑度合と空調装置の出力との関係を記憶する出力関係記憶手段と、
出力関係記憶手段が記憶している空間内の人の混雑度合と空調装置の出力との関係を参照して、混雑度合予測手段が予測した混雑度合に応じた空調装置の出力を決定する決定手段とを更に備え、
決定手段が決定した出力に空調装置の出力を制御することを特徴とする。
【００２２】
上記第８の発明によれば、空間内の人の混雑度合と空調装置の出力との関係に基づいて、空調装置の出力制御が行われる。その為、空調装置の出力の決定が簡単なものとなる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
（第１の実施形態）それでは、以下に、本発明の第１の実施形態に係る混雑度合予測システムについて説明する。なお、以下に説明する発明は、本発明の第１の実施形態に係る混雑度合予測システムが適用された空調制御システムである。
【００２４】
図１は、上記空調制御システムの構成を示したブロック図である。当該空調制御システムは、空港ターミナル内の空調制御を行うためのシステムである。それでは、以下に、図１を用いて、当該空調制御システムについて説明する。
【００２５】
当該空調制御システムが適用される空港ターミナルは、エリアＡ〜Ｆの複数のエリアに分割されている。各エリアには、カメラ２、空調機ＦＡＮ３およびモータダンパ装置４が設置されている。更に、各エリアに設けられているカメラ２およびモータダンパ装置４は、混雑度合予測装置１に接続されている。なお、当該混雑度合予測装置１は、各エリア毎に設置されてもよいが、本実施形態では、空港ターミナル全体に対して１台存在するものとする。
【００２６】
カメラ２は、各エリアの様子を撮影する。混雑度合予測装置１は、カメラ２が撮影した画像を解析して、現在のエリアの混雑度合を計算し、更に、当該現在のエリアの混雑度合と過去の混雑度合の実績とに基づいて、将来の混雑度合を予測する。空調機ＦＡＮ３は、外気を空港ターミナル内に取り込むための装置であり、一定の出力で動作している。モータダンパ装置４は、空調機ＦＡＮ３に設けられたシャッターの開度を調節する装置であり、混雑度合予測装置１が予測した将来の混雑度合の予測に基づいて、その開度を調節する。モータダンパ装置４のシャッターの開度が調節されることにより、空港ターミナルに取り込まれる外気の量が調節される。
【００２７】
ここで、混雑度合について説明する。混雑度合とは、エリアが人でどの程度混雑しているのかを示す値である。具体的には、エリア内の人口密度やエリア内に存在する人の数である。なお、本実施形態では、当該混雑度合は、エリア内にこれ以上人が入れない状態（すなわち満員状態）を１００とし、エリア内に全く人がいない状態を０として、１００段階の値で表現されている。
【００２８】
次に、上記混雑度合予測装置１の詳細について図２を用いて説明する。図２は、本実施形態に係る混雑度合予測システムおよびモータダンパ装置４の構成を示したブロック図である。なお、混雑度合予測システムに該当する部分は、図２の点線に囲まれた部分である。
【００２９】
当該混雑度合予測装置１は、制御部５および実績混雑度合記憶部１０を備えている。制御部５は、例えばＣＰＵにより実現され、時刻計測部２０、実体混雑度合計算部２５および予測混雑度合計算部３０を含む。実績混雑度合記憶部１０は、例えばハードディスクにより実現され、図３に示される実績混雑度合グラフを格納している。モータダンパ装置４は、混雑度合予測装置１に接続され、モータダンパ部３５、モータダンパ制御部４０および変換テーブル記憶部４５を含む。
【００３０】
ここで、図３に示される実績混雑度合グラフについて説明する。図３に示される実績混雑度合グラフは、エリアＣでの火曜日における１日の混雑度合の変動の過去１年分の平均を示したグラフである。縦軸は、混雑度合を示している。横軸は、時刻を示している。８本のピークは、飛行機の搭乗時刻の直前に搭乗者が集まって、飛行機に乗り込んでいったことを示している。当該実績混雑度合グラフは、各エリアに対して曜日毎に準備されており、実績混雑度合記憶部１０に格納される。なお、当該実績混雑度合グラフは、１年分の平均であるとしたが、当該平均が取られる期間はこれに限られない。
【００３１】
次に、制御部５の内部について詳しく説明する。時刻計測部２０は、現在時刻を計測し、所定時間毎（本実施形態では当該所定時間の一例として１０分毎としている）にカメラ２に対して撮影指示を出すとともに、予測混雑度合計算部３０に対して現在時刻を通知する。実体混雑度合計算部２５は、カメラ２から送信されてくる画像データを解析して、現在の混雑度合を計算する。なお、カメラ２および実体混雑度合計算部２５は、特開２００１−３４８８３号公報に記載の発明により実現される。予測混雑度合計算部３０は、実体混雑度合計算部２５から出力される現在の混雑度合を示す実体混雑度合と、実績混雑度合記憶部１０に記憶されている実績混雑度合グラフとに基づいて、１０分後のエリアの混雑度合を予測する。
【００３２】
次に、モータダンパ装置４の内部について詳しく説明する。モータダンパ部３５は、空調機ＦＡＮ３に設けられたシャッターの開度を調節する装置である。モータダンパ制御部４０は、混雑度合予測装置１から出力される予測された混雑度と、変換テーブル記憶部４５に格納された変換テーブルとに基づいて、モータダンパ部３５の開度を調節する制御信号を作成し、例えばＤＤＣ（Ｄｉｒｅｃｔ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｎｔｒｏｌｅｒ）により実現される。変換テーブル記憶部４５は、図４に示される変換テーブルを格納する。
【００３３】
ここで、図４に示される変換テーブルは、エリアの混雑度合と、当該エリアの混雑度合に対応するモータダンパ部３５の開度（以下、ＭＤ開度と称す）との関係を示した表である。なお、ＭＤ開度は、１０段階設定されており、数字が大きいほどにモータダンパ部３５の開度が大きくなっていることを示す。
【００３４】
以上のように構成された空調制御システムについて、以下に動作を説明する。なお、本実施形態で示す各処理は、コンピュータを用いてソフトウェア的に実現するか、あるいはそれら各処理を行う専用のハードウェア回路を用いて実現することができる。
【００３５】
それでは、以下に、図面を参照しながら、本実施形態にかかる空調制御システムの動作について説明する。ここで、図５は、本実施形態に係る空調制御システムが定期的に空調制御を行うときに、制御部５およびモータダンパ制御部４０が行う動作を示したフローチャートである。
【００３６】
まず、本処理は、時刻計測部２０が現在時刻の計測を開始することにより始まる（ステップＳ１０）。時刻計測を開始した時刻計測部２０は、各エリアに設けられたカメラ２に対して、各エリアの様子を撮影するように指示を出す（ステップＳ２０）。
【００３７】
時刻計測部２０からの指示を受けたカメラ２は、エリア内の様子を撮影して画像データを作成し、当該画像データにいずれのエリアの画像であるのかを示す識別子を付して実体混雑度合計算部２５に出力する（ステップＳ３０）。以下、上記カメラ２は、エリアＣに設置されたカメラであるとして説明を続ける。なお、本実施形態では、本日を火曜日として説明する。
【００３８】
画像データを取得した実体混雑度合計算部２５は、取得した画像データを解析して、エリアＣ内の混雑度合を計算し、当該計算した混雑度合を実体混雑度合として予測混雑度合計算部３０に出力する（ステップＳ４０）。なお、当該ステップＳ４０で行われる処理は、特開２００１−３４８８３号公報に示された処理であり、その詳細は省略する。
【００３９】
次に、予測混雑度合計算部３０は、１０分後のエリアＣの混雑度合を予測する（ステップＳ５０）。ステップＳ５０に示される処理については、図６〜８を用いて詳しく説明する。ここで、図６は、ステップＳ５０において予測混雑度合が計算されるときに、予測混雑度合計算部３０が行う動作を示したフローチャートである。図７は、図３の実績混雑度合グラフの８時から１０時の部分を拡大した図である。図８は、実体混雑度合と予測混雑度合とが決定されていく過程を示すグラフである。図８の縦軸は、混雑度合を示している。図８の横軸は、時刻を示している。図８の黒丸の点は、各時刻における実体混雑度合を示している。図８の黒四角の点は、予測混雑度合計算部３０が計算した予測混雑度合を示している。
【００４０】
まず、予測混雑度合計算部３０は、実体混雑度合計算部２５から実体混雑度合を取得する（ステップＳ１００）。次に、予測混雑度合計算部３０は、時刻計測部２０から現在時刻を取得する（ステップＳ１１０）。なお、現在時刻は、８時２０分とする。したがって、ステップＳ１００で取得される実体混雑度合は、図８に示されるように１２である。
【００４１】
次に、予測混雑度合計算部３０は、実績混雑度合記憶部１０からエリアＣの火曜日における実績混雑度合グラフを取得する。予測混雑度合計算部３０は、エリアＣの火曜日における実績混雑度合グラフの８時２０分から８時３０分の間にどれだけ混雑度合が変化したかを計算する（ステップＳ１２０）。本実施形態では、図７の区間Ａにおける増加量７がこれに該当する。
【００４２】
次に、予測混雑度合計算部３０は、実体混雑度合計算部２５が計算した実体混雑度合に、ステップＳ１２０で計算した実績混雑度合グラフの８時２０分から８時３０分の間における増加量を足し算して、８時３０分における予想混雑度合を計算する（ステップＳ１３０）。ステップＳ１３０の処理は、図８において、８時２０分の黒丸の点の実体混雑度合に区間Ａの曲線をつなげた場合における、区間Ａの端点の黒四角の点が、８時３０分の予測混雑度合である。なお、８時３０分の予測混雑度合は、１９である。なお、当然のことながら、混雑度合が減少している場合には、実績混雑度合から実績混雑度合グラフの減少量を引き算する。
【００４３】
次に、予測混雑度合計算部３０は、求めた予測混雑度合をモータダンパ制御部４０に出力する（ステップＳ１４０）。以上で、予測混雑度合の計算が終了し、本処理は、図５のステップＳ６０に進む。
【００４４】
予測混雑度合を取得したモータダンパ制御部４０は、変換テーブル記憶部４５から図４に示される変換テーブルを取得し、取得した予測混雑度合に基づいて、ＭＤ開度を決定する（ステップＳ６０）。より具体的には、モータダンパ制御部４０は、取得した予測混雑度合の値を参照し、変換テーブルの当該値に対応するＭＤ開度を決定する。なお、本実施形態では、８時３０分における予想混雑度合は、約１９であるので、ＭＤ開度は２となる。
【００４５】
次に、モータダンパ制御部４０は、ＭＤ開度制御信号を作成して、モータダンパ部３５に出力する（ステップＳ７０）。当該ＭＤ開度制御信号は、モータダンパ部３５の開度を制御する信号であって、ステップＳ６０で求めたＭＤ開度の情報が含まれている。ＭＤ開度制御信号を取得したモータダンパ部３５は、取得したＭＤ開度制御信号に基づいて、その開度を調節する。これにより、モータダンパ部３５の開度が所望の開度に調節される。
【００４６】
次に、時刻計測部２０は、前回に撮影指示を出してから１０分が経過したか否かを確認する（ステップＳ８０）。１０分が経過した場合には、本処理はステップＳ９０に進む。一方、１０分が経過していない場合には、本処理はステップＳ８０に戻る。この場合には、１０分が経過するまでステップＳ８０が繰り返されることになる。
【００４７】
１０分が経過した場合、時刻計測部２０は、本処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ９０）。当該処理は、例えば、空港の営業時間が終了したか否かにより判定される。終了すると判定された場合には、本処理は終了する。一方、終了すると判定されなかった場合には、本処理はステップＳ２０に戻る。この場合、上述したステップＳ２０〜８０までの処理が繰り返されることになる。以上で、本実施形態に係る空調制御システムが定期的に空調制御を行うときに、制御部５が行う動作の説明を終了する。
【００４８】
ここで、予測混雑度合の値から実体混雑度合の値がずれた場合における、次の予測混雑度合の計算方法について図８を用いて説明する。
【００４９】
図８の８時３０分に示されるように、８時２０分の段階で８時３０分の予測混雑度合は１９であると計算されたにもかかわらず、実際に８時３０分に実体混雑度合が計算されると、当該実体混雑度合は２６であったということがある。このような場合、予測混雑度合計算部３０は、８時３０分の予測混雑度合に対して区間Ｂを足して８時４０分の予測混雑度合を計算するのではなく、８時３０分に実体混雑度合計算部２５が計算した実体混雑度合に対して区間Ｂの増加量を足して８時４０分の予測混雑度合を計算する。このような計算が行われる理由は、予測混雑度合に基づいて予測が行われると、更に、実際の混雑度合からのずれが大きくなる可能性が高いからである。言い換えると、実体混雑度合に、実績混雑度合の変化量が足されることで、より精密な混雑度合の予測が可能となる。
【００５０】
ここで、モータダンパ制御部４０がＭＤ開度制御信号をモータダンパ部３５に対して出力するタイミングについて図９を用いて説明する。図９は、モータダンパ部３５の開度と時間の関係を示したグラフである。横軸は、時間を表している。縦軸は、モータダンパ部３５の開度を示している。太い一点鎖線で示した直線は、実際の混雑度合に対して、理想のモータダンパ部３５の開度を示した直線である。太い点線で示した直線は、第１のパターン（以下、パターン１と称す）による制御方法が行われた場合の、モータダンパ部３５の開度を示した直線である。また、太い実線で示した直線は、第２のパターン（以下、パターン２と称す）による制御方法が行われた場合の、モータダンパ部３５の開度を示した直線である。それでは、以下に、図９を用いて、パターン１の制御方法とパターン２の制御方法とについて説明する。
【００５１】
最初に、各制御方法について説明を行うための前提について説明する。まず、モータダンパ制御部４０がＭＤ開度制御信号を作成した時刻をｔ0とし、その時のモータダンパ部３５の開度をＡ1とする。次に、ｔ0から１０分が経過した時にモータダンパ部３５がとるべき開度をＡ2とする。更に、ここでは、モータダンパ部３５が指示を受けてから動作が完了するまでにかかる時間を一例として５分とする。
【００５２】
それでは、まず、パターン１の制御方法について説明する。パターン１の制御方法は、時刻ｔ0においてモータダンパ制御部４０がＭＤ開度制御信号を作成した直後に、当該ＭＤ開度制御信号がモータダンパ部３５に出力される制御方法である。すなわち、モータダンパ制御部４０は、時刻ｔ0において、ＭＤ開度制御信号をモータダンパ部３５に対して出力する。モータダンパ部３５は、取得したＭＤ開度制御信号に基づいて、その開度が調節される。上述したように、モータダンパ部３５は、その開度の調節に５分程度かかるので、当該モータダンパ部３５の開度はｔ0＋５分後に所望の開度Ａ2に到達する。この後、モータダンパ部３５は、その開度をＡ2に維持する。これにより、ｔ0から１０分後には、当該モータダンパ部３５の開度は、所望のＡ2に調節されていることになる。当該パターン１の制御方法は、早めにモータダンパ部３５の開度が調節されるので、予め多めに換気を行うことができるというメリットを有する。
【００５３】
次に、パターン２の制御方法について説明する。パターン２の制御方法は、時刻ｔ0においてモータダンパ制御部４０がＭＤ開度制御信号を作成した５分後に、当該ＭＤ開度制御信号がモータダンパ部３５に出力される制御方法である。すなわち、時刻ｔ0＋５分において、モータダンパ制御部４０は、ＭＤ開度制御信号をモータダンパ部３５に対して出力する。モータダンパ部３５は、取得したＭＤ開度制御信号に基づいて、その開度が調節される。上述したように、モータダンパ部３５は、その開度の調節に５分程度かかるので、当該モータダンパ部３５の開度は、ｔ0＋１０分後に所望の開度Ａ2に到達する。当該パターン２の制御方法は、モータダンパ部３５の開度ができるだけ少なくなるように制御されるので、換気によるエネルギーロスの削減が図られる。
【００５４】
以上のように、本実施形態に係る混雑度合予測システムを含んだ空調制御システムによれば、混雑度合予測装置１は、所定時間後のエリアの混雑度合を予測して、予測した混雑度合に基づいて、空調の制御を行う。そのため、混雑度合予測装置１が指示を出してからモータダンパ部３５の動作完了までの間にタイムラグがあったとしても、実際のエリアの混雑度合に応じた、精密な空調の制御が可能となる。
【００５５】
なお、本実施形態にかかる空調制御システムでは、１０分おきに予測混雑度合が計算されるものとしているが、予測混雑度合が計算される間隔はこれに限られない。例えば、モータダンパ部３５が指示を受けてから動作完了するまでにかかる時間と、当該予測混雑度合が計算される間隔とが同期させられてもよい。この場合、モータダンパ制御部４０が、予測混雑度合を取得してすぐにＭＤ開度制御信号をモータダンパ部３５に出力すれば、図９の理想のＭＤ開度に近い制御を実現することが可能となる。
【００５６】
なお、本実施形態では、空港ターミナルは、６つのエリアに区切られているが、当該エリアの数は、これに限られない。
【００５７】
なお、本実施形態では、実績混雑度合記憶部１０には、実績混雑度合グラフが格納されているとしているが、実績混雑度合記憶部１０に格納されるデータは、グラフの形式でなくてもよい。実績混雑度合記憶部１０に格納されるデータは、当該実績混雑度合グラフと同等の情報を含む表などであってもよい。
【００５８】
なお、本実施形態にかかる空調制御システムは、空港ターミナルに設置されるものであるとしているが、当該空調制御システムが設置される場所は、これに限られない。当該空調制御システムは、例えば、映画館やホールなどに設置されてもよい。
【００５９】
ここで、上記第１の実施形態に係る混雑度合予測システムが適用された空調制御システムでは、常に、実績混雑度合グラフに基づいて予測混雑度合が計算される。そのため、飛行機の出発時刻が何らかの事情により遅れた場合には、予測混雑度合と実際の混雑度合とが大きく異なってしまうという問題点がある。そこで、以下に記載の第２の実施形態では、飛行機の出発時刻が変動した場合であっても、実際の混雑度合に近い予測混雑度合の計算を可能とすることができる混雑度合予測システムが適用された空調制御システムについて説明する。
【００６０】
（第２の実施形態）それでは、以下に、本発明の第２の実施形態に係る混雑度合予測システムが適用された空調制御システムについて、図面を参照しながら説明する。
【００６１】
まず、本実施形態に係る空調制御システムの全体構成は、第１の実施形態と同様に、図１で示される。ただし、第１の実施形態では、混雑度合予測装置は、混雑度合予測装置１とされていたが、本実施形態では、混雑度合予測装置は、混雑度合予測装置５１とされる。
【００６２】
次に、本実施形態に係る混雑度合予測装置５１について図面を参照しながら説明する。図１０は、本実施形態に係る混雑度合予測装置５１とモータダンパ装置４の構成を示したブロック図である。なお、混雑度合予測システムに該当する部分は、図１０の点線に囲まれた部分である。
【００６３】
本実施形態に係る混雑度合予測システムは、飛行機の出発時刻の遅れを示す変動時間の情報が含まれたフライト情報に基づいて、実績混雑度合グラフを補正し、補正した実績混雑度合グラフ（以下、補正混雑度合グラフと称す）に基づいて、予測混雑度合を計算する。すなわち、本実施形態に係る混雑度合予測システムは、第１の実施形態に係る混雑度合予測システムと異なり、飛行機の出発時刻の遅れも考慮に入れた予測混雑度合の計算が可能となる。
【００６４】
次に、本実施形態に係る混雑度合予測装置５１の詳細について説明する。本実施形態に係る混雑度合予測装置５１は、実績混雑度合記憶部１０、制御部５５、フライト情報記憶部６５、入力部７０および補正混雑度合記憶部７５を備える。
【００６５】
制御部５５は、例えばＣＰＵにより実現され、時刻計測部２０、実体混雑度合計算部２５、予測混雑度合計算部３０および補正混雑度合計算部６０を備える。なお、当該制御部５５は、第１の実施形態の制御部５に補正混雑度合計算部６０が付加されただけであるので、その詳細な説明については省略する。実績混雑度合記憶部１０は、例えばハードディスクにより実現され、図３に示される実績混雑度合グラフを格納している。
【００６６】
入力部７０は、当該システムの管理者が飛行機の出発時刻と当該飛行機の出発時刻の遅れを示す変動時間とを入力するための装置である。フライト情報記憶部６５は、図１１に示されるフライト情報テーブルを格納している。当該フライト格納テーブルには、入力部７０で入力された情報がフライト情報として記録されている。
【００６７】
ここで、図１１に示されるフライト情報テーブルについて説明する。当該フライト情報テーブルには、その日に出発する飛行機の便名と、各飛行機の出発予定時刻と、各飛行機の変動時間とが対応付けられている。当該フライト情報テーブルは、当該システムの管理者が飛行機の出発時刻と当該飛行機の変動時間とを入力部７０で入力する度に、最新の状態に更新される。
【００６８】
ここで、再び図１０の説明に戻る。補正混雑度合計算部６０は、フライト情報記憶部６５に格納されているフライト情報に基づいて、図３に示される実績混雑度合グラフを補正し、補正混雑度合グラフを作成する。補正混雑度合記憶部７５は、例えばハードディスクにより実現され、補正混雑度合計算部６０が作成した図１２に示される補正混雑度合グラフを格納する。
【００６９】
ここで、図１２に示される補正混雑度合グラフについて説明する。図１２に示される補正混雑度合グラフは、一例として、火曜日のエリアＣにおいて、１１時１０分発のＣ便の出発が３０分遅れた場合のグラフである。なお、図１２に示されるように、１０時５０分頃にピークとなっている部分が、３０分だけ右方向に平行移動している。このようにグラフが補正される理由について説明する。飛行機の出発が遅れる場合には、エリアに入場してくる人の出足が鈍る。そのため、飛行機が遅れた時間と同程度だけ、当該エリア中のピークが遅れる。そこで、本実施形態では、飛行機の遅れる時間だけグラフの一部分を平行移動させることで、補正混雑度合グラフが作成される。
【００７０】
モータダンパ装置４は、第１の実施形態のものと同様であるので、説明を省略する。なお、第１の実施形態と同様のものについては、図１と同じ参照符号が付してある。
【００７１】
以上のように構成された空調制御システムについて、以下に動作を説明する。なお、本実施形態で示す各処理は、コンピュータを用いてソフトウェア的に実現するか、あるいはそれら各処理を行う専用のハードウェア回路を用いて実現することができる。
【００７２】
まず、本実施形態に係る空調制御システムにおいて、補正混雑度合グラフが作成される際に、補正混雑度合計算部６０が行う動作について図面を参照しながら説明する。ここで、図１３は、補正混雑度合グラフが作成される際に、補正混雑度合計算部６０が行う動作を示したフローチャートである。
【００７３】
本処理は、当該システムの管理者が入力部７０を用いて、便名、出発予定時刻および変動時間を入力することにより開始される。なお、ここでは、Ｃ便が出発予定時刻から３０分遅れることを示す情報が入力されたものとする。
【００７４】
入力された便名、出発予定時刻および変動時間は、フライト情報記憶部６５に出力され、図１１に示されるフライト情報テーブルが最新の状態に更新される。なお、ここでは、Ｃ便の変動時間の欄に３０分遅れであることが入力される。
【００７５】
次に、補正混雑度合計算部６０は、フライト情報記憶部６５から最新状態に更新されたフライト情報テーブルを取得する（ステップＳ２００）。次に、補正混雑度合計算部６０は、実績混雑度合記憶部１０から本日の曜日であってかつ補正混雑度合グラフを作成したいエリアの実績混雑度合グラフを実績混雑度合記憶部１０から取得する（ステップＳ２１０）。なお、本実施形態では、取得される実績混雑度合グラフは、図３に示されるエリアＣの火曜日における実績混雑度合グラフであるとする。
【００７６】
次に、補正混雑度合計算部６０は、取得したフライト情報テーブルの更新された便を確認する。ここでは、補正混雑度合計算部６０は、１１時１０分発のＣ便が３０分遅れたことを認識する。
【００７７】
フライト情報テーブルが更新された便を確認した補正混雑度合計算部６０は、取得した実績混雑度合グラフにおいて、更新された便の時刻に最も近い時刻のピークを検出する（ステップＳ２２０）。本実施形態では、フライト情報テーブルが更新された便の出発予定時間が１１時１０分であるので、図３中で最も１１時１０分に近い時刻のピークは、左から三本目の１０時５０分のピークがこれに該当する。
【００７８】
次に、補正混雑度合計算部６０は、検出したピークの両側に存在する谷底を検出する（ステップＳ２３０）。なお、本実施形態では、９時３０分頃に存在する谷底と、１１時２０分頃に存在する谷底とがこれに該当する。
【００７９】
次に、補正混雑度合計算部６０は、検出した谷底に挟まれた部分を、変動時間分だけ右方向に平行移動させる（ステップＳ２４０）。なお、本実施形態では、図１２において、▲１▼に示されるように点線で示された山が矢印の方向に右に平行移動する。
【００８０】
次に、補正混雑度合計算部６０は、平行移動したことにより途切れたピークの左側の谷底ともとの谷底との部分を直線でつなぐ（ステップＳ２５０）。なお、本実施形態では、図１２において、▲２▼の部分が直線でつながれる。
【００８１】
次に、補正混雑度合計算部６０は、平行移動後のピークの右側の部分であって、もとの曲線との交点からピークの右側の谷底までの部分を削除する（ステップＳ２６０）。なお、本実施形態では、図１２において、▲３▼の楕円で囲まれた点線部分が取り除かれる。これにより、飛行機が遅れたことが考慮に入れられた補正混雑度合グラフが完成する。この後、補正混雑度合計算部６０は、補正混雑度合記憶部７５に作成した補正混雑度合グラフを出力する。そして、補正混雑度合記憶部７５に格納されている補正混雑度合グラフは、新たな補正混雑度合グラフに上書きされる。なお、当該処理は、管理者が入力部７０を用いて情報を入力する度に行われる。
【００８２】
それでは、以下に、図面を参照しながら、本実施形態にかかる空調制御システムが空調制御を行うときの動作について説明する。なお、本実施形態に係る空調制御システムが空調制御を行うときの動作は、基本的には、第１の実施形態と同様に図５および６で示される。そのため、ここでは、第１の実施形態と異なる部分についてのみ説明し、共通する部分に付いては説明を省略するものとする。
【００８３】
まず、図５のステップＳ１０〜ステップＳ４０までは、第１の実施形態と同様であるので、説明を省略する。
【００８４】
また、図６のステップＳ１００および１１０は、第１の実施形態と同様であるので、説明を省略する。
【００８５】
次に、予測混雑度合計算部３０は、補正混雑度合記憶部７５から補正混雑度合グラフを取得し、取得した補正混雑度合グラフの現在時刻から１０分の間の混雑度合の変化量を読み取る（ステップＳ１２０）。当該処理は、第１の実施形態では、実績混雑度合グラフが用いられて行われていたのに対して、本実施形態では、補正混雑度合グラフが用いられて行われている点で異なる。
【００８６】
次に、予測混雑度合計算部３０は、ステップＳ１１０で取得した実体混雑度合に対して、ステップＳ１２０で求めた混雑度合の変化量を足して、予測混雑度合を計算する（ステップＳ１３０）。これにより、本実施形態における予測混雑度合が求められる。なお、ステップＳ１４０およびステップＳ６０〜９０については第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。
【００８７】
以上のように、本実施形態に係る混雑度合予測システムが適用された空調制御システムによれば、飛行機の遅れなどの情報を含んだフライト情報に基づいて、実績混雑度合グラフが補正され、当該補正された実績混雑度合グラフに基づいて、混雑度合の予測が行われる。そのため、飛行機の出発時刻が遅れたとしても、精密な予測混雑度合の計算が可能となる。その結果、より精密な空調制御が可能となる。
【００８８】
なお、本実施形態では、飛行機の出発予定時刻が遅れる場合について説明したが、早くなった場合についても同様に考えることが可能である。
【００８９】
なお、本実施形態では、実績混雑度合グラフの補正方法として、谷と谷とに挟まれた山の部分を平行移動させる方法を説明したが、当該実績混雑度合グラフの補正方法はこれに限られない。当該実績混雑度合グラフの補正方法は、例えば、グラフの山と山とに挟まれた谷の部分を平行移動させる方法であってもよいし、その他の方法であってもよい。
【００９０】
なお、フライト情報は、入力部７０により管理者が入力するものとしているが、当該フライト情報の取得方法はこれに限られない。当該フライト情報は、例えば、別のサーバから伝送されてくるものであってもよい。
【００９１】
さらに、本実施形態では、変動時間がフライト情報に含められて、混雑度合予測装置５１に入力されるものとしているが、当該変動時間に関する情報の取得方法はこれに限られない。例えば、フライト情報として、出発予定時刻と、遅れた場合の出発予定時刻とが入力されて、当該混雑度予測装置５１が、これらに基づいて、変動時間を計算してもよい。
【００９２】
なお、本実施形態に係る混雑度合予測装置５１では、予測混雑度合計算部３０は、補正混雑度合記憶部７５から補正混雑度合グラフを読み出して混雑度の予測を行っている。ここで、実績混雑度合グラフが補正されていない場合には、予測混雑度合計算部３０は、実績混雑度合グラフを利用して混雑度合の予測を行う。この場合、当該実績混雑度合グラフは、実績混雑度合記憶部１０から読み出されてもよい。また、当該実績混雑度合グラフは、補正混雑度合記憶部７５に記憶されていて、当該補正混雑度合記憶部７５から読み出されるものであってもよい。なお、この場合において予測混雑度合計算部３０が行う動作は、第１の実施形態で説明したものと同様である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る空調制御システムのブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る混雑度予測システムとモータダンパ装置とのブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る実績混雑度合グラフを示した図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る変換テーブルの構成を示した図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係る空調制御システムが定期的に空調制御を行うときに、制御部５が行う動作を示したフローチャートである。
【図６】図５のステップＳ５０において予測混雑度合が計算されるときに、予測混雑度合計算部３０が行う動作を示したフローチャートである。
【図７】図３の実績混雑度合グラフの８時から１０時の部分を拡大した図である。
【図８】実体混雑度合と予測混雑度合とが決定されていく過程を示すグラフである。
【図９】モータダンパ部３５の開度と時間の関係を示したグラフである。
【図１０】本発明の第２の実施形態に係る混雑度合予測システムおよびモータダンパ装置の構成を示したブロック図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態に係るフライト情報テーブルの構成を示した図である。
【図１２】補正混雑度合計算部６０が作成した補正混雑度合グラフを示した図である。
【図１３】補正混雑度合グラフが作成される際に、補正混雑度合計算部６０が行う動作を示したフローチャートである。
【符号の説明】
１，５１  混雑度合予測装置
２  カメラ
３  空調機ＦＡＮ
４  モータダンパ装置
５，５５  制御部
１０  実績混雑度合記憶部
２０  時刻計測部
２５  実体混雑度合計算部
３０  予測混雑度合計算部
３５  モータダンパ部
４０  モータダンパ制御部
４５  変換テーブル記憶部
６０  補正混雑度合計算部
６５  フライト情報記憶部
７０  入力部
７５  補正混雑度合記憶部
【図１】
2004192425.tif 000003
【図２】
2004192425.tif 000004
【図３】
2004192425.tif 000005
【図４】
2004192425.tif 000006
【図５】
2004192425.tif 000007
【図６】
2004192425.tif 000008
【図７】
2004192425.tif 000009
【図８】
2004192425.tif 000010
【図９】
2004192425.tif 000011
【図１０】
2004192425.tif 000012
【図１１】
2004192425.tif 000013
【図１２】
2004192425.tif 000014
【図１３】
2004192425.tif 000015