(57)【要約】【課題】家庭内においても、高精度の状況認識処理を実現する状況認識装置を提供すること。【解決手段】人物の移動情報を検出する人物移動検出手段と、前記人物移動検出手段の検出結果により、状況認識処理を実施するかどうかを判断する状況認識処理判断手段と、前記状況認識処理判断手段により、状況認識処理を実施すると判断した場合に、家庭内の状況を認識する状況認識手段を有する、家庭内の状況を認識する状況認識装置。人物移動検出手段によって人物の移動情報を推定し、人物が移動している場合のみ、状況認識処理を行なうことにより、家庭内においても、高精度の状況認識処理を実現することができる。【選択図】図１
2013024534.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
家庭内の状況を認識する状況認識装置であって、
人物の移動情報を検出する人物移動検出手段と、
前記人物移動検出手段の検出結果により、状況認識処理を実施するかどうかを判断する状況認識処理判断手段と、
前記状況認識処理判断手段により、状況認識処理を実施すると判断した場合に、家庭内の状況を認識する状況認識手段
を有することを特徴とする、状況認識装置。
【請求項２】
前記状況認識処理判断手段は、
前記人物移動検出手段により、人物が移動している場合には状況認識処理を実施し、そうでない場合は状況認識処理を実施しない
ことを特徴とする、請求項１に記載の状況認識装置。
【請求項３】
前記状況認識処理判断手段は、前記人物移動検出手段により、人物がその頭部と足元を結ぶベクトルに対して直交方向に移動している場合には身長推定を実施し、そのベクトル方向に移動している場合は状況認識処理を実施しない
ことを特徴とする、請求項２に記載の状況認識装置。
【請求項４】
前記状況認識手段は、
人物の身長を検出する身長推定手段である
ことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の状況認識装置。
【請求項５】
前記状況認識手段である身長推定手段は、
人物の足元位置を検出する足元位置検出手段と、
人物の頭部位置を検出する頭部位置検出手段と、
前記足元位置検出手段で求めた足元位置情報と前記頭部位置検出手段で求めた頭部位置情報を利用して、人物の身長を検出する身長推定手段
ことを特徴とする、請求項４に記載の状況認識装置。
【請求項６】
前記状況認識手段は、
家庭内の障害物を検出する障害物検出手段である
ことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の状況認識装置。
【請求項７】
前記状況認識手段である障害物検出手段は、
人物の移動履歴を利用して障害物を検出する
ことを特徴とする、請求項６に記載の状況認識装置。
【請求項８】
前記状況認識手段である障害物検出手段は、
人物の足元位置の履歴を利用して障害物を検出する
ことを特徴とする、請求項７に記載の状況認識装置。
【請求項９】
前記状況認識手段は、
カメラパラメータの推定処理を行なうカメラパラメータ推定手段である
ことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の状況認識装置。
【請求項１０】
前記状況認識手段でカメラパラメータ推定手段は、
カメラパラメータである消失線を推定する
ことを特徴とする、請求項９に記載の状況認識装置。
【請求項１１】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の状況認識装置を搭載した空気調和機であって、
前記状況認識手段が識別した状況認識結果に基づいて、空調制御を実現する空調制御部を有する
ことを特徴とする空気調和機。
【請求項１２】
請求項１１に記載の状況認識装置を搭載した空気調和機であって、
さらに、前記状況認識手段が認識した認識結果を表示するための認識結果表示手段を有する
ことを特徴とする空気調和機。
【請求項１３】
家庭内の状況を認識する状況認識方法であって、
人物の移動情報を検出する人物移動検出ステップと、
前記人物移動検出ステップの検出結果により、状況認識処理を実施するかどうかを判断する状況認識処理判断ステップと、
前記状況認識処理判断ステップにより、状況認識処理を実施すると判断した場合に、家庭内の状況を認識する状況認識ステップ
を有することを特徴とする、状況認識方法。
【請求項１４】
前記状況認識ステップは、
人物の身長を検出する身長推定ステップである
ことを特徴とする、請求項１３に記載の状況認識方法。
【請求項１５】
前記状況認識ステップは、
家庭内の障害物を検出する障害物検出ステップである
ことを特徴とする、請求項１３に記載の状況認識方法。
【請求項１６】
前記状況認識ステップは、
カメラパラメータの推定処理を行なうカメラパラメータ推定ステップである
ことを特徴とする、請求項１３に記載の状況認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、家庭内における状況認識技術に関し、さらに空気調和空間の状況を反映して、最適な空気調和動作を行なわせることができる空気調和機に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザが全く意識しないままに、空調空間内の人物を特定し、人物の機器操作傾向を自動的に学習することで、ユニバーサルデザインを実現でき、ユーザの好みの空調を実現することが可能な、空気調和機が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１では、ユーザが制御指示手段を操作した場合、制御指示手段を操作した人物を特定し、その操作内容によって、その人物の空気調和機操作傾向を学習できるものである。また、人物の特定手段として、特許文献２では、登録者が少数に限定される場合、身長や体格で個人識別できることが記載されている。
【０００４】
さらに、身長情報の取得手段として、特許文献３では、撮影された画像から人物の足元と頭頂部とを検出し、検出した足元の位置と頭頂部の位置との高さの差から対象となる人の身長を推定する技術が開示されている。また、別の状況認識技術として、特許文献４では、カメラを利用して、移動物体の最下端を移動物体と床面との接する点として求め、その接点情報の履歴情報を利用することで、障害物を検出する方法が記載されている。気流の妨げになる障害物の存在する位置を検出することで、空調エリア全体に気流を行き渡らせる制御ができるものである。
【０００５】
また、身長推定を行なうためにはカメラパラメータを推定する必要があるが、特許文献５には、撮影画像からカメラパラメータの一つである消失線を算出する手段が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−０９１２２８号公報
【特許文献２】特開２０１０−１０７１１４号公報
【特許文献３】特開２００１−５６８５３号公報
【特許文献４】特開２０１０−１９０４３２号公報
【特許文献５】特開２００７−２１２２１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、前記従来の状況認識技術では、監視カメラ用途に開発されたこともあり、家庭内では、そのまま利用することが難しかった。
【０００８】
これは、例えば、監視カメラが広く利用されている屋外では、人物は動き回っていることが普通であり、滞在している人物はイレギュラーな存在である。一方、家庭内では、人物が座っていることや寝ていることが多く、また、静止していることが多い。特許文献３では、頭頂部位置と足元位置の距離から身長を求める身長推定方法が開示されているが、家庭内では、人物は座っていることが多々あり、この場合、頭頂部位置と足元位置の距離から正確に身長を求めることはできなかった。
【０００９】
また、特許文献３では、差分情報をから頭部位置と足元位置を求めているが、人物が静
止している場合、多くの差分処理では人物の全身を正確に検出することができないため、頭部位置と足元位置を正確に取得することは困難である。そのため、人物が静止している場合、正確に身長を求めることはできなかった。
【００１０】
また、特許文献４では、移動物体の最下端を移動物体と床面との接する点として求めているが、人物の下半身が遮蔽されている場合、その足元位置は画像から求めることは困難である。また、例えば図２２に示したように、撮像センサユニット２４から離れた方向からテーブルをふいている人物３２１が存在する場合、人物の腕の位置を足元位置と誤って判断してしまい、本来はテーブルという障害物が存在する領域を、障害物が存在しない領域と判定してしまう可能性が高かった。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明の状況認識装置は、家庭内の人物の移動情報を検出する人物移動検出手段と、前記人物移動検出手段の検出結果により、状況認識処理を実施するかどうかを判断する状況認識処理判断手段と、前記状況認識処理判断手段により、状況認識処理を実施すると判断した場合に、家庭内の状況を認識する状況認識手段を有する。人物が移動している場合のみ、状況認識処理を実行することにより、高精度な状況認識処理を実現することを目的としたものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、人物の移動情報を利用することにより、家庭内において、高精度の状況認識技術を実現することができる。さらに、本発明の状況認識技術を利用することにより、空気調和空間の状況を認識して、最適な空気調和動作を行なわせることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１の実施の形態における状況認識装置の構成を示す機能ブロック図
【図２】本発明の第１の実施の形態における状況認識装置において、状況認識処理として、身長推定処理を行なう場合の構成を示す機能ブロック図
【図３】本発明の第１の実施の形態における身長推定処理の流れを示すフローチャート
【図４】本発明の人物移動検出処理の人物の在否と位置情報の検出処理の流れを示すフローチャート
【図５】本発明の人物移動検出手段における背景差分処理を説明するための模式図
【図６】背景差分処理において背景画像を作成する処理を説明するための模式図
【図７】背景差分処理において背景画像を作成する処理を説明するための模式図
【図８】背景差分処理において背景画像を作成する処理を説明するための模式図
【図９】本発明の人物移動検出処理における領域分割処理を説明するための模式図
【図１０】本発明の身長推定処理の流れを示すフローチャート
【図１１】本発明で利用する３つの座標系を説明するための模式図
【図１２】足元位置のカメラ座標系での３次元位置を説明するための模式図
【図１３】頭部位置のカメラ座標系での３次元位置を説明するための模式図
【図１４】状況認識処理として、障害物検出処理を行なう、本発明の第２の実施の形態における状況認識装置の構成を示す機能ブロック図
【図１５】本発明の第２の実施の形態における障害物検出処理の流れを示すフローチャート
【図１６】本発明の第２の実施の形態における障害物検出手段の障害物マップ更新処理の流れを示すフローチャート
【図１７】障害物マップおよび短期障害物マップを説明するための家庭の模式図
【図１８】図１７に示した家庭において、撮像センサユニットで撮影された画像の模式図
【図１９】人物の移動履歴を障害物マップとして蓄えることで、障害物マップを障害物の存在しない確率として取得する方法を説明するための模式図
【図２０】短期障害物マップの一例を示した模式図
【図２１】障害物マップの一例を示した模式図
【図２２】従来技術において、足元位置推定に失敗してしまう一例の模式図
【図２３】短期障害物マップおよび障害物マップの別の領域分割を示した模式図
【図２４】状況認識処理として、カメラパラメータ推定処理を行なう、本発明の第３の実施の形態における状況認識装置の構成を示す機能ブロック図
【図２５】本発明の第３の実施の形態におけるカメラパラメータ推定処理の流れを示すフローチャート
【図２６】消失線を説明するための模式図
【図２７】本発明の第１の実施の形態における状況認識装置を搭載した空気調和機の構成を示す機能ブロック図
【図２８】本発明に係る空気調和機の室内機の正面図
【図２９】図２８の室内機の縦断面図
【図３０】可動前面パネルが前面開口部を開放するとともに、上下羽根が吹出口を開放した状態の図２８の室内機の縦断面図
【図３１】上下羽根を構成する下羽根を下向きに設定した状態の図２８の室内機の縦断面図
【図３２】本発明の第１の実施の形態における身長推定装置を搭載した空気調和機の処理の流れを示すフローチャート
【図３３】本発明の第２の実施の形態における状況認識装置を搭載した空気調和機の構成を示す機能ブロック図
【図３４】本発明の第２の実施の形態における障害物検出装置を搭載した空気調和機の処理の流れを示すフローチャート
【図３５】構成する撮像センサユニットで検知される人位置領域を示す概略図
【図３６】左右羽根を構成する左羽根と右羽根の各ポジションにおける風向の定義を示す概略図
【図３７】本発明の状況認識装置を搭載した空気調和機の別の構成を示す機能ブロック図
【図３８】本発明の第１の実施の形態における身長推定装置を搭載した空気調和機の別の処理の流れを示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１４】
第１の発明は、家庭内の状況を認識する状況認識装置であって、人物の移動情報を検出する人物移動検出手段と、前記人物移動検出手段の検出結果により、状況認識処理を実施するかどうかを判断する状況認識処理判断手段と、前記状況認識処理判断手段により、状況認識処理を実施すると判断した場合に、家庭内の状況を認識する状況認識手段とを有する構成としている。
【００１５】
この構成により、人物移動検出手段によって人物の移動情報を推定し、状況認識処理が高精度に処理可能な状況でのみ、状況認識処理を行なうことにより、家庭内においても、高精度の状況認識処理を実現することができる。
【００１６】
第２の発明は、人物移動検出手段により、人物が移動している場合には状況認識処理を実施し、そうでない場合は状況認識処理を実施しないことにより、家庭内においても、高精度の状況認識処理を実現することができる。
【００１７】
第３の発明は、前記人物移動検出手段により、人物がその頭部と足元を結ぶベクトルに
対して直交方向に移動している場合には身長推定を実施し、そのベクトル方向に移動している場合は状況認識処理を実施しないことにより、家庭内においても、高精度の状況認識処理を実現することができる。
【００１８】
第４の発明は、前記状況認識手段として、人物の身長を検出する身長推定手段を利用することにより、家庭内においても、高精度の身長推定処理を実現することができる。
【００１９】
第５の発明は、身長推定手段として、人物の足元位置を検出する足元位置検出手段と、人物の頭部位置を検出する頭部位置検出手段と、前記足元位置検出手段で求めた足元位置情報と前記頭部位置検出手段で求めた頭部位置情報を利用して、人物の身長を検出する身長推定手段とを有する構成としている。
【００２０】
この構成により、人物移動検出手段によって人物の移動情報を推定し、身長推定処理が高精度に処理可能な状況でのみ、身長推定処理を行なうことにより、家庭内においても、高精度の身長推定処理を実現することができる。
【００２１】
第６の発明は、前記状況認識手段として、家庭内の障害物を検出する障害物検出手段を利用することにより、家庭内においても、高精度の障害物検出処理を実現することができる。
【００２２】
第７の発明は、障害物検出手段として、人物の移動履歴を利用して障害物を検出することにより、家庭内においても、高精度の障害物検出処理を実現することができる。
【００２３】
第８の発明は、障害物検出手段として、人物の足元位置の履歴を利用して障害物を検出することにより、家庭内においても、高精度の障害物検出処理を実現することができる。
【００２４】
第９の発明は、前記状況認識手段として、カメラパラメータの推定処理を行なうカメラパラメータ推定手段を利用することにより、家庭内においても、高精度のカメラパラメータ推定処理を実現することができる。
【００２５】
第１０の発明は、カメラパラメータ推定手段として、カメラパラメータである消失線を推定することにより、家庭内においても、高精度のカメラパラメータ推定を実現することができる。
【００２６】
第１１の発明は、本発明の状況認識装置を搭載した空気調和機であって、前記人物識別手段が識別した識別結果に基づいて、空調制御を実現する空調制御部を有する構成としている。
【００２７】
この構成により、空気調和空間においても状況を高精度に認識することができるため、最適な空気調和動作を実現することができる。
【００２８】
第１２の発明は、本発明の状況認識装置を搭載した空気調和機であって、さらに、前記状況認識手段が認識した認識結果を表示するための認識結果表示手段を有する構成としている。
【００２９】
この構成により、利用者は状況識別装置が識別を行なえているかどうかを認識することができるため、安心して利用することができる。
【００３０】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００３１】
（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００３２】
図１は、本発明の第１の実施の形態における状況認識装置の構成を示す機能ブロック図である。さらに、図２は、状況認識処理として、身長推定処理を行なう場合の構成を示す機能ブロック図である。つまり、状況認識手段１０３は、足元位置検出手段１０４、頭部位置検出手段１０５および身長推定手段１０６からなる。また、図３は、本実施形態における身長推定処理の流れを示すフローチャートである。図３において、人物移動検出手段１０１は撮像センサユニット２４を利用して、家庭内を撮像し、フレーム画像を取得する（ステップＳ１０１）。
【００３３】
人物移動検出手段１０１は取得したフレーム画像を利用して、人物の在否と位置情報を検出し（ステップＳ１０２）、人物が存在している場合には、さらにその人物が滞在しているのか、どのように動いているのかといった移動情報を検出する（ステップＳ１０３）。状況認識処理判断手段１０２は、前記人物移動検出手段１０１の検出結果に基づいて、現在のフレーム画像に対して身長推定処理を行なうかどうかを判断する（ステップＳ１０４）。
【００３４】
すなわち、状況認識処理判断手段１０２によって、人物が移動していると判断された場合（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、足元位置検出手段１０４は、人物の足元位置を推定する（ステップＳ１０５）。さらに、頭部位置検出手段１０５は、人物の頭部位置を推定する（ステップＳ１０６）。身長推定手段１０６は、前記足元位置検出手段１０４で求めた足元位置情報と前記頭部位置で求めた頭部位置情報を利用して、人物の身長を検出する（ステップＳ１０７）。
【００３５】
一方、状況認識処理判断手段１０２によって、人物が存在していない、または、移動していないと判断された場合（ステップＳ１０４でＮｏ）、身長推定手段１０６は、現在のフレーム画像に対して身長推定処理を行なわず、以前の身長情報を現在の身長情報として保持する（ステップＳ１０８）。
【００３６】
＜人物移動検出手段の構成＞
撮像センサユニット２４は、回路基板と、回路基板に取り付けられたレンズと、レンズの内部に実装された撮像センサとで構成されている。また、人物移動検出手段１０１は、例えば後述する差分処理に基づいて回路基板により人物の在否が判断され、さらにその人物の位置を推定する。
【００３７】
すなわち、回路基板は人物移動検出手段１０１として作用する。もちろん、後述する状況認識処理判断手段１０２および状況認識手段１０３も回路基板によって実現されるが、詳細な説明は省略する。
【００３８】
＜撮像センサユニットによる人物移動検出＞
撮像センサユニット２４による人物移動検出を行なうために、公知の技術である差分法を利用する。これは、人物が存在しない画像である背景画像と、撮像センサユニット２４が撮像した画像の差分処理を行ない、差分が生じている領域には、人物が存在していると推定するものである。
【００３９】
図４は、本実施形態における人物移動検出手段の、ステップＳ１０２における人物の在否と位置情報の検出処理の流れを示したフローチャートである。ステップＳ２０１において、背景差分処理を利用することで、ステップＳ１０１で取得したフレーム画像内で差分が生じている画素を検出する。背景差分処理とは、特定の条件下で撮像した背景画像と、
背景画像と撮像センサユニットの視野や視点、焦点距離などの撮像条件が等しい状況で撮像した撮像画像を比較することで、背景画像には存在していないが、撮像画像には存在する物体を検出する手法である。人物の検出を行なうためには、背景画像として人物が存在しない画像を作成する。
【００４０】
図５は、背景差分処理を説明するための模式図である。図５（ａ）は、背景画像を示している。この図において、３０１は家庭内に存在する窓を、３０２は扉を示している。図５（ｂ）は、撮像センサユニット２４によってステップＳ１０１で撮像されたフレーム画像を示している。ここで、撮像センサユニットの視野や視点、焦点距離などは図５（ａ）の背景画像と等しい。
【００４１】
３０３は、家庭内に存在する人物を示している。背景差分処理では、図５（ａ）と図５（ｂ）の差分画像を作成することにより、人物を検出する。図５（ｃ）は差分画像を示しており、白い画素は差分が存在しない画素、黒い画素は差分が生じている画素を示している。背景画像には存在しないが、撮像されたフレーム画像には存在する人物３０３の領域が、差分が生じている領域３０４として、検出されていることがわかる。つまり、差分画像から差分が生じている領域を抽出することで、人物領域を検出し、人物の在否を検出することが可能である。
【００４２】
また、前述の背景画像は、フレーム間差分処理を利用することで作成することが可能である。図６〜図８は、この処理を説明するための模式図である。図６（ａ）〜（ｃ）は、人物３０３が窓３０１の前を右から左に移動しているシーンにおいて、撮像センサユニット２４によって撮像された連続した３フレームの画像を示した模式図である。図６（ｂ）は図６（ａ）の次のフレームの画像を、図６（ｃ）は図６（ｂ）の次のフレームの画像を示している。
【００４３】
また、図７（ａ）〜（ｃ）は、図６の画像を利用して、フレーム間差分処理を行なった、フレーム間差分画像を示している。白い画素は差分が存在しない画素、黒い画素３０５は差分が生じている画素を示している。ここで、視野内で移動している物体は人物のみであるとすると、フレーム間差分画像において、差分が生じない領域には、人物が存在していないと考えられる。そこで、フレーム間差分が生じない領域においては、背景画像を現在のフレームの画像と置き換える。この処理を繰り返すことで、背景画像を自動的に作成することができる。
【００４４】
図８（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ図６（ａ）〜（ｃ）の各フレームにおける背景画像の更新を模式的に示した図である。斜線で示した領域３０６は、背景画像を更新した領域、黒領域３０７はまだ背景画像が作成されていない領域、白領域３０８は背景画像が更新されなかった領域を示している。つまり、図８の黒領域３０７と白領域３０８の合計領域が、図７の黒色領域３０５と等しくなる。図に示したとおり、人物が動いている場合、黒領域３０７が徐々に小さくなり、自動的に背景画像が作成されていることがわかる。
【００４５】
次に、ステップＳ２０２において、求まった差分領域を領域分割することにより、複数の人物が存在している場合には、複数の差分領域として分割する。こうして求めた各差分領域の位置情報として、人物の位置情報を取得する。また、このような領域分割を行なうためには、公知の画像クラスタリング手法を利用すればよく、例えば、「差分が生じている画素と、その８近傍に存在する差分が生じている画素は、同一の領域である」というルールにしたがって、差分画像を領域分割すればよい。
【００４６】
図９は、この領域分割処理を実行した模式図である。図９（ａ）は差分処理により計算された差分画像を示し、３０９および３１０の黒色画素が、差分の生じている画素である
。図９（ｂ）は、差分画像として図９（ａ）が得られたとき、前記「差分が生じている画素と、その８近傍に存在する差分が生じている画素は、同一の領域である」というルールに従って領域分割を行なった結果を示している。
【００４７】
ここで、横縞領域３１１と縦縞領域３１２は、別の領域であると判断されている。このとき、画像処理で広く利用されているモルフォロジー処理などのノイズ除去処理を行なってもかまわない。
【００４８】
次に、ステップＳ１０３において、各領域の変化量から、さらにその人物が滞在しているのか、どのように動いているのかといった移動情報を検出する。ここでは、移動情報として、「複数の人物の重なりが生じておらず、一人の人物がその頭部と足元を通るベクトルに対してほぼ直交する方向に移動している」かどうかを判断する。これは、検出された領域の位置情報に時空間フィルタリングすることで実現する。つまり、以下の４つの条件が満たされているかどうかを確認する。
【００４９】
１．複数フレームにわたって、一定範囲以内の位置変化を生じ、さらに大きさ変化が一定範囲内の差分領域が存在しているか？
２．一定面積以上の大きさの位置情報を検出しているか？
３．差分領域の縦横アスペクト比が一定値以上か？
４．検出された人物の移動方向が、その人物の頭部と足元を通るベクトルに対して直交する方向か？
上記４つの条件を満たす場合、その位置に人物が存在し、しかもその人物が移動していると判断する。
【００５０】
まず、条件１では、時間的なフィルタリング処理を行なっている。すなわち、差分領域が人物である場合、その移動速度は歩行速度よりも速くなることはなく（一定範囲以内の位置変化）、また、大きさも大きく変化することはない（大きさ変化が一定範囲内）。一方、差分領域が光の状態の変化で生じている場合、その大きさや位置は大きくばらつく。そのため、条件１を利用することで、人物以外のノイズを除去することができる。このような条件は、例えば、重心ｕ座標値の差が１０画素以内で差分領域の横幅の差が２画素以下の領域が、５フレーム以上で連続して検出されるなどで実現できる。
【００５１】
条件２では、大きさによるフィルタリングを実施し、風で動いたカレンダーなどのノイズ除去を行なう。これは、例えば、差分領域の横方向の画素数が４画素以上とすることで実現できる。
【００５２】
条件３では、人物が歩行していることを前提とすることで、形状によるフィルタリングを行なう。このようなフィルタリングで、例えば、空間内を動き回るペットや、身長推定が困難な、複数の人物が重なった状態などを差分領域から除去することができる。このような条件は、例えば、差分領域の高さは、検出枠の横幅の１．５倍以上とすることで実現できる。ここで、複数の人物が重なっている領域をノイズとして除去することは、このような状況では人物の移動方向を正確に求めることができないためである。
【００５３】
条件４では、人物がその人物の頭部と足元を通るベクトル（以下、縦方向と記載）に対して直交する方向（以下、横方向と記載）に移動していることに限定して、移動検出を行なうための条件である。人物が縦方向に移動している場合、その画像上での見え方は、撮像センサユニット２４に正対している椅子やソファーに座っている人物が立ち上がった場合と区別がつきにくい。撮像センサユニット２４に正対して座っている人物が立ち上がった場合、画像上では、上半身のみが変化し、下半身はほとんど変化しない。
【００５４】
そのため、差分画像を作成した場合、上半身のみが検出されてしまい、正確に身長を推定することが難しい。そこで、本実施例における身長推定装置では、横方向に移動している人物に限定して身長推定処理を行なうことで、身長推定精度を高めることができる。このような条件は、例えば、差分領域の最上部ｖ座標値の差が前後フレームで２画素以下であり、かつ、前後フレームでの差分領域の重心ｕ座標値の差が２画素以上、１０画素以内である、というフィルタリングで実現できる。
【００５５】
本実施形態の人物移動検出手段１０１は、上記４条件がすべて満たされる場合、差分領域は移動している人物であると判断する。一方、４条件のいずれか一つでも満たされない場合、差分領域は移動している人物ではないと判断する。
【００５６】
状況認識処理判断手段１０２は、前記人物移動検出手段の検出結果により、身長推定を実施するかどうかを判断する。ここでは、前記人物移動検出手段１０１によって、差分領域が移動している人物であると判断されている場合、状況認識処理判断手段１０２は、現在のフレーム画像は身長推定に適していると判断し、身長推定処理を実行する。
【００５７】
一方、前記人物移動検出手段１０１によって、差分領域が移動している人物ではないと判断されている場合、状況認識処理判断手段１０２は、現在のフレーム画像は身長推定に適していないと判断し、身長推定処理を行なわず、現在のフレーム画像に対して身長推定処理を行なわず、以前の身長情報を現在の身長情報として保持する。
【００５８】
＜身長推定手段＞
状況認識処理判断手段１０２によって、人物が移動していると判断された場合（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、足元位置検出手段１０４は、人物の足元位置を推定する（ステップＳ１０５）。さらに、頭部位置検出手段１０５は、人物の頭部位置を推定する（ステップＳ１０６）。身長推定手段１０６は、前記足元位置検出手段１０４で求めた足元位置情報と前記頭部位置で求めた頭部位置情報を利用して、人物の身長を検出する（ステップＳ１０７）。これらの処理について、詳述する。
【００５９】
図１０は、身長推定処理の流れを示したフローチャートである。
【００６０】
まず、足元位置検出手段１０４は、画像上の差分領域から、足元位置を推定する（ステップＳ２０３）。ここでは、画像上の足元位置として、差分領域の下端領域に存在する画素において、背景差分が生じている画素の重心座標として求める。もちろん、画像上の足元位置を求める際に、差分領域の最下端を選択するようにしてもかまわない。
【００６１】
次に、求めた画像上の足元位置を利用して、実空間での足元位置を計算する（ステップＳ２０４）。画像上の足元位置から世界座標系での足元位置を検出するためには、透視投影変換を利用すればよい。
【００６２】
以下の説明では、３つの座標系を利用するが、まず、透視投影変換を説明するために、画像座標系とカメラ座標系を説明する。図１１（ａ）は、この２つの座標系を説明するための模式図である。まず、画像座標系を考える。これは、撮像された画像における２次元の座標系であり、画像の左上の画素を原点、右方向にｕ、下方向にｖとする。次に撮像センサユニット２４を基準とした３次元の座標系であるカメラ座標系を考える。カメラ座標系は、撮像センサユニットの焦点位置を原点、撮像センサユニット２４の光軸方向をＺｃ，撮像センサユニット上向きをＹｃ，撮像センサユニット左方向をＸｃとする。このとき、透視投影変換により、以下の関係が成り立つ。
【００６３】
【数１】
2013024534.tif 000003
【００６４】
ここで、ｆは焦点距離［ｍｍ］、（ｕ０，ｖ０）は画像座標上での画像中心［Ｐｉｘｅｌ］、（ｄｐｘ，ｄｐｙ）は撮像素子１画素の大きさ［ｍｍ／Ｐｉｘｅｌ］を示している。ここで、Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃは未知数であることに着目すると、［数１］は、画像上での座標（ｕ，ｖ）が既知の場合、その座標に対応する実際の３次元位置は、カメラ座標系の原点を通る、ある直線上に存在することがわかる。
【００６５】
ここで、画像上の足元位置を（ｕｆ，ｖｆ）とする。また、図１２（ａ）、（ｂ）に示したように、点３１５で示した足元位置のカメラ座標系での３次元位置を（Ｘｆｃ，Ｙｆｃ，Ｚｆｃ）とする。図１２（ａ）は空調空間を横から見た模式図、図１２（ｂ）は上から見た模式図を示している。また、撮像センサユニットの設置された高さをＨ、Ｘｃ方向が水平方向に等しいとし、さらに足元位置は、床面上に存在する、すなわち、撮像センサユニットから高さＨの平面上に存在すると仮定する。足元位置のカメラ座標系での３次元位置（Ｘｆｃ，Ｙｆｃ，Ｚｆｃ）は、［数１］の透視投影変換より、次式で計算できる。
【００６６】
【数２】
2013024534.tif 000004
【００６７】
［数２］は、以下のように書き直される。
【００６８】
【数３】
2013024534.tif 000005
【００６９】
既存のキャリブレーション（カメラパラメータ推定）処理により、ｆ，ｕ０，ｖ０，ｄｐｘ，ｄｐｙが既知であるとすると、［数２］および［数３］におけるβ、φは（ｕｆ，ｖｆ）によって一意に決定される。そのため、［数３］の未知数はＺｆｃのみである。
【００７０】
ここで、もう一つの座標系である世界座標系を考える。図１１（ｂ）は世界座標系を説明するための模式図である。ここで、撮像センサユニット２４のＸｃ方向は水平方向であるとする。世界座標系は、撮像センサユニットの焦点位置を原点、撮像センサユニット左方向（Ｘｃ軸方向）をＸｗ，Ｘｗ−Ｙｗ平面が水平面となるようにＹｗ，垂直下向きをＺｗとする。このとき、カメラ座標系（Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃ）と世界座標系（Ｘｗ，Ｙｗ，Ｚｗ）は、以下の関係を満たす。
【００７１】
【数４】
2013024534.tif 000006
【００７２】
ここで、行列Ｒは３ｘ３行列の変換行列である。ここで、撮像センサユニット２４の設
置方向が既知である場合、行列Ｒは既知となる。すなわち、カメラ座標系での（Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃ）が既知の場合、［数４］により、世界座標系（Ｘｗ，Ｙｗ，Ｚｗ）も一意に求められる。
【００７３】
よって、［数３］および［数４］より、世界座標系での足元位置（Ｘｆｗ，Ｙｆｗ，Ｚｆｗ）は、次式より求まる。
【００７４】
【数５】
2013024534.tif 000007
【００７５】
ここで、撮像センサユニットは、Ｈ＝約２ｍの高さに通常設置されることを考慮すると、次式が成り立つ。
【００７６】
【数６】
2013024534.tif 000008
【００７７】
よって、［数５］、［数６］を解くことにより、世界座標系での足元位置（Ｘｆｗ，Ｙｆｗ，Ｚｆｗ）を一意に求めることができる。
【００７８】
次に、頭部位置検出手段１０５が、画像上から人物の頭部位置を推定する処理について説明する。まず、頭部位置検出手段１０５は、画像上の差分領域から、頭部位置を推定する（ステップＳ２０５）。ここでは、画像上の頭部位置として、差分領域の上端領域に存在する画素において、背景差分が生じている画素の重心座標として求める。もちろん、画像上の頭部位置を求める際に、差分領域の最上端を選択するようにしてもかまわない。
【００７９】
次に、ステップＳ２０５で求めた画像上の頭部位置、およびステップＳ２０４で足元位置検出手段１０４が求めた世界座標系での足元位置を利用して、世界座標系での頭部位置を計算する（ステップＳ２０６）。画像上の頭部位置から世界座標系での頭部位置を検出するためには、透視投影変換を利用すればよいが、人物の身長情報は未知のため、足元位置と異なり、高さ情報を利用して世界座標系での頭部位置を一意に求めることはできない。そこで、人物が垂直に立っている、すなわち頭部位置は足元位置の真上に存在すると仮定することで、頭部位置を求める。
【００８０】
この方法について説明する。まず、足元位置検出手段１０４と同様、未知変数Ｚｈｃによって、世界座標系での頭部位置（Ｘｈｗ，Ｙｈｗ，Ｚｈｗ）は次式で表される。
【００８１】
【数７】
2013024534.tif 000009
【００８２】
ここで、画像上の頭部位置を（ｕｈ，ｖｈ）とする。また、図１３（ａ）、（ｂ）に示
したように、頭部位置のカメラ座標系での３次元位置を（Ｘｈｃ，Ｙｈｃ，Ｚｈｃ）とする。図１３（ａ）は空調空間を横から見た模式図、図１３（ｂ）は上から見た模式図を示している。この図において、点３１５は足元位置の３次元位置、点３１６は東部位置の３次元位置の３次元位置を示している。ところで、人物が垂直に立っている、すなわち頭部位置３１６は足元位置３１５の真上に存在すると仮定すると、世界座標の水平面上での頭部位置（Ｘｈｗ，Ｙｈｗ）と足元位置（Ｘｆｗ，Ｙｆｗ）は等しいはずである。よって、［数８］の評価関数Ｅ（Ｚｈｃ）を最小にするＺｈｃを求めることにより、世界座標系での足元位置（Ｘｈｗ，Ｙｈｗ，Ｚｈｗ）を求めることができる。
【００８３】
【数８】
2013024534.tif 000010
【００８４】
ここで、評価関数Ｅ（Ｚｈｃ）は、図１３の３１７で示した距離の２乗である。［数８］の評価関数Ｅ（Ｚｈｃ）を最小にするＺｈｃを求めるために、［数８］をＺｈｃで微分すると、以下のようになる。
【００８５】
【数９】
2013024534.tif 000011
【００８６】
【数１０】
2013024534.tif 000012
【００８７】
［数１０］［数７］により、頭部位置検出手段１０５は、世界座標系での人物の頭部位置を推定する。
【００８８】
次に、身長推定手段１０６は、前記足元位置検出手段１０４で求めた足元位置情報と前記頭部位置検出手段１０５で求めた頭部位置情報を利用して、人物の身長を検出する（ステップＳ２０７）。この方法について説明する。人物が垂直に立っている、すなわち頭部位置は足元位置の真上に存在すると仮定すると、人物の身長Ｌは、次式で求められる。
【００８９】
【数１１】
2013024534.tif 000013
【００９０】
ここで、ＺｆＷは前記足元位置検出手段１０４で求めた世界座標での足元高さ、ＺｈＷは前記頭部位置検出手段１０５で求めた世界座標での頭部高さである。
【００９１】
以上の処理により、撮像センサユニット２４が撮像したフレーム画像を利用して、人物の身長情報を推定することができる。ところで、以上の処理により、身長情報を正確に推定するためには、以下の条件Ａを満たす必要がある。
【００９２】
条件Ａ：人物が垂直に立っている、すなわち頭部位置は足元位置の真上に存在する。
【００９３】
監視カメラが広く利用されている屋外では、人物は動き回っていることが普通であり、滞在している人物はイレギュラーな存在である。一方、家庭内では、人物が座っていることや寝ていることが多く、動き回っていることは少ない。そのため、監視カメラによって
身長推定を行なうためには、条件Ａをそれほど考慮する必要がないが、家庭内においては、条件Ａを満たしている画像のみを選択して処理することは、推定精度を向上させる上で、非常に重要である。本実施形態の身長推定装置では、前記人物移動検出手段１０１によって、差分領域が移動している人物かどうかを検出し、状況認識処理判断手段１０２によって、人物が移動している場合にのみ身長推定を実施するため、高精度の身長推定を実現できる。
【００９４】
また、家庭内では、屋外や公共空間と異なり、人物は座っていたり、横になっていたりすることが多い。この場合、条件Ａは満たされないため、身長推定の精度は大きく劣化してしまう。一方、本実施形態の身長推定装置では、人物が移動している場合にのみ身長推定を実施しているが、人物が移動している場合、その人物が寝ていたり、座っていたりすることはほとんどありえない。そのため、本実施形態の身長推定装置は、人物が寝ていたり、座っていたりするシーンでは身長推定は行われないため、高精度の身長推定を実現できる。
【００９５】
以上の説明では、人物移動検出手段１０１として、撮像センサユニット２４を利用するのではなく、公知技術である、人感センサや、赤外線センサを利用するようにしてもかまわない。
【００９６】
以上のように、本実施形態の身長推定装置は、人物移動検出手段１０１によって人物の移動情報を推定し、状況認識処理判断手段１０２は、人物が移動している場合のみ、身長推定手段１０６により身長推定処理を行なうことにより、家庭内においても、高精度の身長推定処理を実現することができる。
【００９７】
（実施の形態２）
図１４は、状況認識処理として、障害物検出処理を行なう、本発明の第２の実施の形態における状況認識装置の構成を示す機能ブロック図である。図１４において、図１および図２と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。図１５は、本実施形態における障害物検出処理の流れを示すフローチャートである。図１５において、図３と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。
【００９８】
本実施形態の障害物検出手段１０７は、「撮像センサユニット２４によって撮像されている人物の足元領域には、障害物が存在しない」と仮定し、家庭内を動き回る人物の移動履歴を障害物マップとして求めることにより、家庭内の障害物を検出する。
【００９９】
図１５において、人物移動検出手段１０１は撮像センサユニット２４を利用して、家庭内を撮像し、フレーム画像を取得する（ステップＳ１０１）。さらに、人物移動検出手段１０１は取得したフレーム画像を利用して、人物の在否と位置情報を検出し（ステップＳ１０２）、人物が存在している場合は、さらにその人物が滞在しているのか、どのように動いているのかといった移動情報を検出する（ステップＳ１０３）。状況認識処理判断手段１０２は、前記前記人物移動検出手段１０１の検出結果に基づいて、現在のフレーム画像に対して障害物検出処理を行なうかどうかを判断する（ステップＳ１０４）。
【０１００】
すなわち、状況認識処理判断手段１０２によって、人物が移動していると判断された場合（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、障害物検出手段１０７は障害物マップを更新し（ステップＳ１０９）、障害物マップを利用して、家庭内の障害物情報を取得する（ステップＳ１１０）。一方、状況認識処理判断手段１０２によって、人物が存在していない、または、移動していないと判断された場合（ステップＳ１０４でＮｏ）、障害物検出手段１０７は障害物マップを更新せず、以前の障害物マップを利用して、家庭内の障害物情報を取得する（ステップＳ１１０）。
【０１０１】
図１６は、障害物検出手段１０７における障害物マップ更新処理の流れを示すフローチャートである。
【０１０２】
まず、障害物検出手段１０７は、既に障害物マップが存在しているかどうかを確認する（ステップＳ３０１）。ここで、障害物マップが存在していなかった場合（ステップＳ３０１でＮｏ）、初期化された障害物マップを作成する（ステップＳ３０２）。
【０１０３】
一方、障害物マップが存在していた場合（ステップＳ３０１でＹｅｓ）、存在している障害物マップを初期化せず、そのまま利用する。次に、障害物検出手段１０７は、既に短期障害物マップが存在しているかどうかを確認する（ステップＳ３０３）。ここで、短期障害物マップが存在していなかった場合（ステップＳ３０３でＮｏ）、初期化された短期障害物マップを作成する（ステップＳ３０４）。
【０１０４】
一方、短期障害物マップが存在していた場合（ステップＳ３０３でＹｅｓ）、存在している短期障害物マップを初期化せず、そのまま利用する。次に、撮像センサユニット２４で撮像したフレーム画像に対して、前述の方法を利用して、画像上の足元位置を推定する（ステップＳ２０３）。障害物検出手段１０７は、求まった足元位置座標に対応する短期障害物マップへ一定値を投票する（ステップＳ３０５）。次に、短期障害物マップに十分な枚数、投票を行なったかどうかを確認する（ステップＳ３０６）。
【０１０５】
ここで、十分な枚数投票が行なわれた場合（ステップＳ３０６でＹｅｓ）、短期障害物マップにしたがって、障害物マップを更新し（ステップＳ３０７）、短期障害物マップを廃棄する（ステップＳ３０８）。一方、まだ十分な枚数投票が行なわれていない場合（ステップＳ３０６でＮｏ）、障害物検出手段１０７は、障害物マップの更新を行なわず、また、短期障害物マップも廃棄せず、そのまま保持する。
【０１０６】
障害物マップと短期障害物マップについて説明する。障害物マップとは、家庭内をいくつかの領域に分割し、領域ごとに障害物の存在しない確率を示したマップ情報である。短期障害物マップは、障害物マップと比較し、より短期間での障害物の存在しない確率を示したものであり、短期障害物マップを利用して、障害物マップを作成する。図１７、および図１８は、障害物マップおよび短期障害物マップを説明するための模式図である。
【０１０７】
図１７は、家庭内の様子を示した模式図であり、図１８（ａ）は、図１７に示した家庭において、撮像センサユニット２４で撮影された画像の模式図である。障害物マップおよび短期障害物マップは、図１８（ａ）を分割した、図１８（ｂ）の各領域として与えられる。
【０１０８】
この図において、３１８で示した各領域が障害物マップおよび短期障害物マップの１要素となる。このような領域分割は、例えば撮影画像を８０ｘ６０領域程度に分割することで実現する。また、障害物マップと短期障害物マップとは、同じ領域を有する、別のマップ情報である。
【０１０９】
次に、図１６のフローチャートの詳細な説明を行なう。ステップＳ３０２において、初期化された障害物マップを作成する。これは、前述のように、撮影画像に対し、８０ｘ６０領域に分割したマップ情報を作成し、すべての領域に０を記載することで行なわれる。
【０１１０】
ステップＳ３０４において、短期障害物マップを初期化する。これは、障害物マップ同様に、短期障害物マップの各領域に０を記載することで行なわれる。
【０１１１】
ステップＳ３０５において、ステップＳ２０３で求まった足元位置座標に対応する短期障害物マップへ一定値を投票する。本実施形態における障害物検出手段１０７は、「人物の足元が撮像センサユニット２４によって撮像されている領域には、障害物が存在しない」と仮定し、家庭内を動き回る人物の移動履歴を障害物マップとして蓄えることにより、家庭内の障害物を検出する。
【０１１２】
つまり、ステップＳ２０３で求まった足元位置の履歴を、障害物マップとして蓄えることで、障害物マップを障害物の存在しない確率として取得する。
【０１１３】
図１９はこの処理を説明するための模式図である。図１９（ａ）は、人物３０３が図１７に示した家庭内に存在しているフレーム画像を示した模式図である。ここで、領域３１９は差分領域である。
【０１１４】
このとき、前記足元位置検出手段１０４で検出された足元位置に対応する障害物マップの領域に一定値をプラスする。もちろん、差分領域の下部２０％に含まれる領域（図１９（ｂ）の領域３２０）に対応する短期障害物マップの領域に一定値をプラスするようにしてもかまわないし、前記足元位置検出手段１０４で検出された足元位置の一定範囲内に対応する障害物マップの領域に一定値をプラスするようにしてもかまわない。これは、これら領域に人物の足元が存在する可能性が高いためである。
【０１１５】
ステップＳ３０６において、障害物検出手段１０７は、短期障害物マップに十分な枚数、投票を行なったかどうかを確認する。これは、例えば、１５０フレーム分のデータが投票されたかどうかを確認すればよい。
【０１１６】
ステップＳ３０６において、短期障害物マップに十分な枚数、投票が行なわれた場合（ステップＳ３０６でＹｅｓ）、ステップＳ３０７において、短期障害物マップにしたがって、障害物マップを更新する。これは、以下のように実現される。
【０１１７】
【数１２】
2013024534.tif 000014
【０１１８】
ここで、Ｏｂｓｔ＿Ｍａｐ＿ｓ［ｉ］は領域ｉの短期障害物マップの値、Ｏｂｓｔ＿Ｍａｐ［ｉ］は領域ｉの障害物マップの値、ＴＨ＿ＯＢＳＴ＿Ｓは短期障害物マップのノイズを除去するための閾値であり、Ｑ＿ＯＢＳＴは、障害物マップへプラスする値である。ここでは、例えば、ＴＨ＿ＯＢＳＴ＿Ｓ＝２，Ｑ＿ＯＢＳＴ＝２５５とすればよい。
【０１１９】
図２０（ａ）は、こうして作成された、短期障害物マップの一例を示した模式図である。各領域において、白が０、黒に近いほど値が大きくなっている。また、図２０（ｂ）は、［数１２］にしたがい、Ｏｂｓｔ＿Ｍａｐ＿ｓ［ｉ］の値がＴＨ＿ＯＢＳＴ＿Ｓより大きな領域を黒、そうでない領域を白で示した模式図である。この黒領域に対応する障害物マップの各領域にＱ＿ＯＢＳＴをプラスし、白領域に対応する障害物マップの各領域から１をマイナスする。
【０１２０】
図２１（ａ）は、このような処理を繰り返すことによって作成した、障害物マップの一例を示した模式図である。各領域において、白が０、黒に近いほど値が大きくなっている。右側のソファーの上や左側の階段の一部にノイズが残っているが、足元位置の履歴を蓄えることで、障害物マップを障害物の存在しない確率として取得できていることがわかる。
【０１２１】
その後、ステップＳ３０８において、短期障害物マップを廃棄する。このように、フレーム画像を利用して、障害物マップを直接、操作するのではなく、短期障害物マップを利用することにより、時間的なフィルタリング処理を行なうことができる。これは、ノイズである人物以外の差分領域の除去や、複数の人物が重なるなどのイレギュラーな動きに有効である。
【０１２２】
一方、ステップＳ３０６において、短期障害物マップに十分な枚数、投票が行なわれていない場合、障害物マップおよび短期障害物マップの更新処理は行なわない。
【０１２３】
このように、複数のフレームでの足元位置を投票することにより、短期障害物マップには、人物の足元位置の移動履歴を蓄えることになる。撮像センサユニット２４で撮影されたフレーム画像で差分が生じているということは、撮像センサユニット２４と差分が生じている領域の間には何も存在していない、つまり、障害物がないことを意味する。さらに、足元位置のみを利用することにより、足元位置での障害物の存在の有無を障害物マップとして蓄えることができる。
【０１２４】
以上の処理により、障害物検出手段１０７は障害物マップを更新し、障害物マップとして、障害物の存在しない確率を求める。
【０１２５】
次に、ステップＳ１１０において、障害物検出手段１０７が障害物マップを利用して、家庭内の障害物情報を取得する処理について説明する。これは、障害物マップＯｂｓｔ＿Ｍａｐ［ｉ］に対して、以下のように閾値処理を実行することで実現できる。
【０１２６】
【数１３】
2013024534.tif 000015
【０１２７】
ここで、ＴＨ＿ＯＢＳＴは短期障害物マップのノイズを除去するための閾値であり、例えば、ＴＨ＿ＯＢＳＴ＝１とすればよい。図２１（ｂ）は、［数１３］にしたがい、Ｏｂｓｔ＿Ｍａｐ  ［ｉ］の値がＴＨ＿ＯＢＳＴより大きな領域を黒、そうでない領域を白で示した模式図である。図２１（ａ）で右側のソファーの上や左側の階段やテーブルの一部にノイズが残っていたが、閾値処理を実行することで、ノイズを除去し、正確に障害物を抽出できていることがわかる。
【０１２８】
しかし、上記の方法で、人物の足元位置を求めるためには、以下の条件を満たす必要がある。
【０１２９】
条件：推定された足元位置が、床面に存在している足元の位置と等しい。
【０１３０】
従来の障害物検出装置では、例えば、人物の下半身が遮蔽されている場合、その足元位置は画像から求めることは困難である。そのため、足元位置の推定に失敗してしまう。また、例えば図２２に示したように、撮像センサユニット２４から離れた方向からテーブルをふいている人物３２１が存在する場合、人物の腕の位置を足元位置と誤って判断してしまい、本来はテーブルという障害物が存在する領域を、障害物が存在しないと判定してしまう。
【０１３１】
一方、本実施形態の障害物検出装置では、人物移動検出手段１０１を利用して人物の移動を判断し、状況認識処理判断手段１０２により、人物が移動をしていた場合のみ障害物
検出手段１０７によって障害物を検出するため、人物の足元が遮蔽されている場合やテーブルをふいている場合などでは、障害物検出処理を行なわないため、精度よく、障害物を検出することが可能である。
【０１３２】
具体的には、人物の下半身が遮蔽されている場合、前述の条件１．、条件２．および条件３．により移動人物ではないと判断される。また、テーブルをふいている場合、前述の条件４．により移動人物ではないと判断される。そのため、精度よく、障害物を検出することが可能である。
【０１３３】
なお、障害物マップや短期障害物マップの領域分割は、図１８（ｂ）に示したように、画像を等分割するのではなく、領域ごとのその大きさが異なるようにしてもかまわない。このような領域分割を行なうことは、以下の効果がある。すなわち、撮像センサユニット２４近傍では人物は大きな領域として撮影されるが、遠方では人物は小さく撮影されてしまう。
【０１３４】
そのため、近傍の人物に対しては、広い領域に投票が行なわれるが、遠方の人物に対しては、相対的に小さな領域にのみ投票が行なわれる。障害物マップは、領域ごとの投票数を閾値処理することにより求められるため、遠方の障害物は検出されにくくなってしまうと考えられる。そこで、障害物マップや短期障害物マップの領域分割を、撮像センサユニット２４から遠方になるほど、領域の面積が小さくなるように行なうことで、この問題を解決することができる。
【０１３５】
図２３は、このようにして作成した短期障害物マップおよび障害物マップの領域分割を示した模式図である。ここでは、すべての領域を床面に投影した際の世界座標系での面積が、すべて等しくなるように領域分割を行なっている。これは、透視投影変換を利用することで実現できる。
【０１３６】
また、上記説明では、障害物マップの初期化は、ステップＳ３０１において、障害物マップが存在しない場合、すなわち、処理のスタート時のみに行なわれるが、それに加え、模様替えが行なわれたことを認識して行なうようにしてもかまわない。これは、例えば、障害物検出装置にリセットボタンを設け、ユーザがリセットボタンを押した際には障害物マップを廃棄するなどの処理を行なうようにすればよい。
【０１３７】
また、画像処理結果を利用して障害物マップの初期化処理を行なうようにしてもかまわない。これは前述のような背景差分処理を行ない、画面のほとんどの領域で差分が生じた際には、模様替えが行なわれたと判断して、障害物マップを廃棄するなどの処理を行なうようにすればよい。
【０１３８】
以上のように、本実施形態の障害物検出装置は、人物移動検出手段１０１によって人物の移動情報を推定し、状況認識処理判断手段１０２は、人物が移動している場合のみ、障害物検出手段１０７により障害物検出処理を行なうことにより、家庭内においても、高精度の障害物検出処理を実現できる。
【０１３９】
（実施の形態３）
図２４は、状況認識処理として、カメラパラメータ推定処理を行なう、本発明の第３の実施の形態における状況認識装置の構成を示す機能ブロック図である。図２４において、図１および図２と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。図２５は、本実施形態におけるカメラパラメータ推定処理の流れを示すフローチャートである。図２５において、図３と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。
【０１４０】
本実施形態のカメラパラメータ推定手段１０８として、「人物の身長は一定である」と仮定し、家庭内を動き回る人物の移動履歴から、カメラパラメータである消失線情報を推定する。
【０１４１】
図２５において、まず、人物移動検出手段１０１は撮像センサユニット２４を利用して、家庭内を撮像し、フレーム画像を取得する（ステップＳ１０１）。さらに、人物移動検出手段１０１は取得したフレーム画像を利用して、人物の在否と位置情報を検出し（ステップＳ１０２）、人物が存在している場合は、さらにその人物が滞在しているのか、どのように動いているのかといった移動情報を検出する（ステップＳ１０３）。
【０１４２】
状況認識処理判断手段１０２は、前記前記人物移動検出手段１０１の検出結果に基づいて、現在のフレーム画像に対してカメラパラメータ推定処理を行なうかどうかを判断する（ステップＳ１０４）。すなわち、状況認識処理判断手段１０２によって、人物が移動していると判断された場合（ステップＳ１０４でＹｅｓ）、足元位置検出手段１０４は、人物の足元位置を推定する（ステップＳ１０５）。
【０１４３】
さらに、頭部位置検出手段１０５は、人物の頭部位置を推定する（ステップＳ１０６）。カメラパラメータ推定手段１０８は、前記足元位置検出手段１０４で十分な枚数のデータが取得されているかを確認する（ステップＳ１１１）。
【０１４４】
ここで、カメラパラメータを推定するために十分な枚数のデータが取得されている場合（ステップＳ１１１でＹｅｓ）、カメラパラメータ推定手段１０８は、前記足元位置検出手段１０４で求めた足元位置情報と前記頭部位置で求めた頭部位置情報を利用して、カメラパラメータである消失線を推定する（ステップＳ１１２）。
【０１４５】
一方、カメラパラメータを推定するために十分な枚数のデータが取得されていなかった場合（ステップＳ１１１でＮｏ）、カメラパラメータ推定手段１０８は、現在のフレーム画像に対してカメラパラメータ推定処理を行なわず、以前のカメラパラメータ情報を現在のカメラパラメータ情報として保持する（ステップＳ１１３）。
【０１４６】
また、状況認識処理判断手段１０２によって、人物が存在していない、または、移動していないと判断された場合（ステップＳ１０４でＮｏ）、カメラパラメータ推定手段１０８は、現在のフレーム画像に対してカメラパラメータ推定処理を行なわず、以前のカメラパラメータ情報を現在のカメラパラメータ情報として保持する（ステップＳ１１３）。
【０１４７】
次に、カメラパラメータ推定手段１０８について説明する。
【０１４８】
ステップＳ１１１において、カメラパラメータ推定手段１０８は、前記足元位置検出手段１０４で十分な枚数のデータが取得されているかを確認する。これは、例えば、１０枚以上のフレーム画像において、足元位置と頭部位置が取得されている場合、十分な枚数のデータが取得されていると判断する。後述するように、消失線を求めるためには、２枚のデータがあれば十分であるが、ノイズ除去のため、より多くのデータを利用して、消失線を推定する。もちろん、１０枚のデータを利用するのではなく、２枚以上のデータであってもかまわない。
【０１４９】
ステップＳ１１２において、カメラパラメータ推定手段１０８は、前記足元位置検出手段１０４で求めた足元位置情報と前記頭部位置で求めた頭部位置情報を利用して、カメラパラメータである消失線を推定する。特許文献５に記載のとおり、位置を固定された撮像センサユニット２４で、同じ高さを有し、互いに平行な一組の物体を撮影した場合、それ
ぞれの物体の上端同士を結ぶ直線と、それぞれの物体の下端同士を結ぶ直線は一点に交わる。この交点を消失点という。またこの消失点を、様々な高さの、同じ高さを有した互いに平行な一組の物体について、それぞれ算出した消失点は、一つの直線上に位置する。この直線を消失線という。
【０１５０】
図２６は、消失線を説明するための模式図である。ここで、同一人物が、３２２、３２３および３２４の３ヶ所で撮影されたとする。人物が平面上に直立しているとすると、３２２での足元位置と頭部位置を通るベクトルと、３２３での足元位置と頭部位置を通るベクトル、および３２４での足元位置と頭部位置を通るベクトルは、すべて平行となる。さらに、各位置での足元位置と頭部位置の距離は身長に等しいため、すべて等しいことに着目すると、３２２での足元位置と３２３での足元位置を通る直線３２５と、３２２での頭部位置と３２３での頭部位置を通る直線３２６の交点３２７は消失点となる。
【０１５１】
また、同様に、３２２での足元位置と３２４での足元位置を通る直線３２８と、３２２での頭部位置と３２４での頭部位置を通る直線３２９の交点３３０も消失点となる。よって、消失点３２７と消失点３３０を通る直線３３１を求めることにより、消失線を求めることができる。
【０１５２】
以上のようにカメラパラメータを正確に推定するためには、以下の条件を満たす必要がある。
【０１５３】
条件Ａ：人物が垂直に立っている、すなわち頭部位置は足元位置の真上に存在する。
【０１５４】
監視カメラが広く利用されている屋外では、人物は動き回っていることが普通であり、滞在している人物はイレギュラーな存在である。一方、家庭内では、人物が座っていることや寝ていることが多く、動き回っていることは少ない。
【０１５５】
そのため、監視カメラによってカメラパラメータ推定を行なうためには、条件Ａをそれほど考慮する必要がないが、家庭内において、条件Ａを満たしている画像を選択することは、推定精度を向上させる上で、非常に重要である。本実施形態のカメラパラメータ推定装置では、前記人物移動検出手段１０１によって、差分領域は移動している人物かどうかを検出し、状況認識処理判断手段１０２によって、人物が移動している場合にのみカメラパラメータ推定を実施するため、高精度のカメラパラメータ推定処理を実現できる。
【０１５６】
また、家庭内では、屋外や公共空間と異なり、人物は座っていたり、横になっていたりすることが多い。この場合、条件Ａは満たされないため、カメラパラメータ推定の精度は大きく劣化してしまう。一方、本実施形態のカメラパラメータ推定装置では、人物が移動している場合にのみカメラパラメータ推定を実施しているが、人物が移動している場合、その人物が寝ていたり、座っていたりすることはほとんどない。
【０１５７】
そのため、本実施形態のカメラパラメータ推定装置は、人物が寝ていたり、座っていたりするシーンではカメラパラメータ推定を行なわず、高精度のカメラパラメータ推定を実現できる。
【０１５８】
以上のように、本実施形態のカメラパラメータ推定装置は、人物移動検出手段１０１によって人物の移動情報を推定し、状況認識処理判断手段１０２は、人物が移動している場合のみ、カメラパラメータ推定手段１０８によってカメラパラメータ推定処理を行なうことにより、家庭内においても、高精度のカメラパラメータ推定処理を実現できる。
【０１５９】
もちろん、カメラパラメータとして、消失線を推定するのではなく、撮像センサユニッ
ト２４の向きなどを推定するようにしてもかまわない。
【０１６０】
＜本発明の状況認識装置を搭載した空気調和機＞
本発明の状況認識装置は、空気調和機の制御に非常に有効である。本発明の状況認識装置を搭載した空気調和機について説明する。
【０１６１】
図２７は、本発明の第１の実施の形態における状況認識装置を搭載した空気調和機の構成を示す機能ブロック図である。図２７において、図１および図２と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。
【０１６２】
一般家庭で使用される空気調和機は、通常冷媒配管で互いに接続された室外機と室内機とリモコン３０（図示せず）で構成されており、図２８乃至図３１は、本発明に係る空気調和機の室内機を示している。
【０１６３】
室内機は、本体２と、本体２の前面開口部２ａを開閉自在の可動前面パネル（以下、単に前面パネルという）４を有しており、空気調和機停止時は、前面パネル４は本体２に密着して前面開口部２ａを閉じているのに対し、空気調和機運転時は、前面パネル４は本体２から離反する方向に移動して前面開口部２ａを開放する。なお、図２８及び図２９は前面パネル４が前面開口部２ａを閉じた状態を示しており、図３０及び図３１は前面パネル４が前面開口部２ａを開放した状態を示している。
【０１６４】
図２８乃至図３１に示されるように、本体２の内部には、熱交換器６と、前面開口部２ａ及び上面開口部２ｂから取り入れられた室内空気を熱交換器６で熱交換して室内に吹き出すための室内ファン８と、熱交換した空気を室内に吹き出す吹出口１０を開閉するとともに空気の吹き出し方向を上下に変更する上下羽根１２と、空気の吹き出し方向を左右に変更する左右羽根１４とを備えており、前面開口部２ａ及び上面開口部２ｂと熱交換器６との間には、前面開口部２ａ及び上面開口部２ｂから取り入れられた室内空気に含まれる塵埃を除去するためのフィルタ１６が設けられている。
【０１６５】
また、前面パネル４上部は、その両端部に設けられた２本のアーム１８，２０を介して本体２上部に連結されており、アーム１８に連結された駆動モータ（図示せず）を駆動制御することで、空気調和機運転時、前面パネル４は空気調和機停止時の位置（前面開口部２ａの閉塞位置）から前方斜め上方に向かって移動する。
【０１６６】
さらに、上下羽根１２は、上羽根１２ａと下羽根１２ｂとで構成されており、それぞれ本体２下部に揺動自在に取り付けられている。上羽根１２ａ及び下羽根１２ｂは、別々の駆動源（例えば、ステッピングモータ）に連結されており、室内機に内蔵された制御装置（例えばマイコン）によりそれぞれ独立して角度制御される。また、図３０及び図３１から明らかなように、下羽根１２ｂの変更可能な角度範囲は、上羽根１２ａの変更可能な角度範囲より大きく設定されている。
【０１６７】
また、上下羽根１２は３枚以上の上下羽根で構成することも可能で、この場合、少なくとも２枚（特に、最も上方に位置する羽根と最も下方に位置する羽根）は独立して角度制御できるのが好ましい。
【０１６８】
また、左右羽根１４は、室内機の中心から左右に５枚ずつ配置された合計１０枚の羽根で構成されており、それぞれ本体２の下部に揺動自在に取り付けられている。また、左右の５枚を一つの単位として別々の駆動源（例えば、ステッピングモータ）に連結されており、室内機に内蔵された制御装置により左右５枚の羽根がそれぞれ独立して角度制御される。なお、左右羽根１４の駆動方法についても後述する。
【０１６９】
図２８に示されるように、前面パネル４の上部には、撮像センサユニット２４が撮像装置として取り付けられており、撮像センサユニット２４は、センサホルダに保持されている。
【０１７０】
また、本発明の状況認識装置は、撮像センサユニット２４で撮像された画像に対して、搭載された回路基板上のメモリ（図示せず）やマイクロコンピュータ（図示せず）などにより実現される。
【０１７１】
空気調和機は、本発明の身長推定装置で推定した結果を基に、空調制御を行なう。本発明の身長推定装置は、推定された身長情報を利用して人識別を行ない、事前にリモコン３０で設定された空気調和機の設定温度にしたがって空調制御を行なう。本発明の身長推定装置を搭載した空気調和機では、人物の身長情報を利用し、その人物が以前、設定していた温度にあわせた空調を行なうことが可能である。
【０１７２】
これは、例えば、身長の低い子供に対しては、空気調和機からの風を直接当てず、また、弱めの風量による空調を行ない、身長が十分に高い大人に対しては、空気調和機からの風を直接当て、強めの風量による空調を行なうといったことが可能である。
【０１７３】
また、図３２は、本発明の第１の実施の形態における身長推定装置を搭載した空気調和機の処理の流れを示すフローチャートである。図３２において、図３と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。
【０１７４】
図３２において、空調制御手段１０９は、身長推定手段１０５が推定した身長情報を利用して、その身長情報に関連付けられている、事前に設定されている「空気調和機の設定温度」「空気調和機の風向」「空気調和機の風量」などの空調制御情報にしたがい、空調制御を実現する（ステップＳ１１４）。こうした空調制御情報は、リモコン３０を利用して、事前に設定しておく。
【０１７５】
これは、例えば、身長１４０ｃｍ以下の人物の場合「空気調和機の設定温度＝２８度」「空気調和機の風向＝風除け」「空気調和機の風量＝弱」、身長１４０ｃｍ以上の場合「空気調和機の設定温度＝２６度」「空気調和機の風向＝風あて」「空気調和機の風量＝強」などと設定すればよい。つまり、本発明の身長推定処理を行なうことで、空調空間内に存在する人物に対応した空調制御を実現することができる。
【０１７６】
そのため、本発明の第１の実施の形態における身長推定装置を搭載した空気調和機は、空気調和空間に存在する人物に対応した空調制御を行なうことができる。
【０１７７】
もちろん、本発明の第１の実施の形態における状況認識装置を搭載した空気調和機は、特許文献２に記載のように、身長情報を利用して個人識別を行ない、識別された登録者が、予め関連付けた設定運転で空気調和機を制御するようにしてもかまわない。
【０１７８】
空気調和機が設置されることが多い家庭内では、屋外や公共空間と異なり、人物は座っていたり、横になっていたりすることが多い。そのため、従来の状況認識装置では、認識精度を上げることができなかったため、最適な空気調和動作を実現することができなかった。
【０１７９】
一方、本実施形態の状況認識装置は、以上のように、人物移動検出手段１０１によって人物の移動情報を推定し、状況認識処理判断手段１０２は、人物が移動している場合のみ、身長推定処理を行なうことにより、家庭内においても、高精度の身長推定処理を実現す
ることができる。そのため、空気調和空間においても状況を高精度に認識し、最適な空気調和動作を実現することができる。
【０１８０】
また、図３３は、本発明の第２の実施の形態における状況認識装置を搭載した空気調和機の構成を示す機能ブロック図である。図３３において、図１４および図２７と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。また、図３４は、本発明の第２の実施の形態における障害物検出装置を搭載した空気調和機の処理の流れを示すフローチャートである。図３４において、図１５および図３２と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。
【０１８１】
図３４において、空調制御手段１０９は、障害物検出手段１０７が検出した障害物情報を利用し、障害物を回避した空調制御を実現する（ステップＳ１１４）。この障害物回避制御について説明する。
【０１８２】
＜障害物回避制御＞
障害物情報に基づき、風向変更手段としての上下羽根１２及び左右羽根１４は、暖房時次のように制御される。
【０１８３】
以下の説明においては、用語「ポジション」、「ブロック」、「フィールド」、「近距離」、「中距離」、「遠距離」を使用するが、これらの用語をまず説明する。
【０１８４】
図３５（ａ），（ｂ）は、構成する撮像センサユニット２４で検知される差分領域である人位置領域を示す概略図であり、画像上で人物がＡ〜Ｇの各領域に存在した場合、空調空間内のいずれの領域に人物が存在するかを示している。人物の存在する領域は、ステップＳ１０２において人物移動検出手段１０１によって求まる。また、障害物検出手段１０７により居住空間の床面を、図３５（ｃ）に示されるように細分化し、これらの領域の各々を障害物位置判別領域あるいは「ポジション」と定義し、どのポジションに障害物が存在しているかを判別する。
【０１８５】
ここで、「ポジション」は障害物マップの複数領域を含む。なお、図３５（ｃ）に示される全ポジションは、図３５（ｂ）に示される人位置判別領域の全領域と略一致しており、図３５（ｂ）の領域境界を図３５（ｃ）のポジション境界に略一致させ、領域及びポジションを次のように対応させることで、後述する空調制御を容易に行なうことができ、記憶させるメモリを極力少なくしている。
【０１８６】
領域Ａ：ポジションＡ１＋Ａ２＋Ａ３、領域Ｂ：ポジションＢ１＋Ｂ２、領域Ｃ：ポジションＣ１＋Ｃ２、領域Ｄ：ポジションＤ１＋Ｄ２、領域Ｅ：ポジションＥ１＋Ｅ２、領域Ｆ：ポジションＦ１＋Ｆ２、領域Ｇ：ポジションＧ１＋Ｇ２
また、図３５（ｂ）に示される領域Ａ〜Ｇは次のブロックにそれぞれ属している。
【０１８７】
ブロックＮ：領域Ａ、ブロックＲ：領域Ｂ，Ｅ、ブロックＣ：領域Ｃ，Ｆ、ブロックＬ：領域Ｄ，Ｇ
また、領域Ａ〜Ｇは次のフィールドにそれぞれ属している。
【０１８８】
フィールド１：領域Ａ、フィールド２：領域Ｂ，Ｄ、フィールド３：領域Ｃ、フィールド４：領域Ｅ，Ｇ、フィールド５：領域Ｆ
さらに、室内機からの距離については次のように定義している。
【０１８９】
近距離：領域Ａ、中距離：領域Ｂ，Ｃ，Ｄ、遠距離：領域Ｅ，Ｆ，Ｇ
【０１９０】
【表１】
2013024534.tif 000016
【０１９１】
表１は、左右羽根１４を構成する５枚の左羽根と５枚の右羽根の各ポジションにおける目標設定角度を示しており、数字（角度）に付した記号は、図３６に示されるように、左羽根あるいは右羽根が内側に向く場合をプラス（＋、表１では無記号）の方向、外側に向く場合をマイナス（−）の方向と定義している。
【０１９２】
また、表１における「暖房Ｂ領域」とは、障害物回避制御を行なう暖房領域のことであり、「通常自動風向制御」とは、障害物回避制御を行なわない風向制御のことである。ここで、障害物回避制御を行なうかどうかの判定は、室内熱交換器６の温度を基準としており、温度が低い場合は居住者に風を当てない風向制御、高すぎる場合は最大風量位置の風向制御、適度な温度の場合は暖房Ｂ領域への風向制御を行なう。また、ここでいう「温度が低い」、「高すぎる」、「居住者に風を当てない風向制御」、「最大風量位置の風向制御」とは、次のとおりの意味である。
【０１９３】
・低い温度：室内熱交換器６の温度は皮膚温度（３３〜３４℃）を最適温度として設定しており、この温度以下になりうる温度（例えば、３２℃）
・高すぎる温度：例えば、５６℃以上
・居住者に風を当てない風向制御：居住空間に風を送らないように、上下羽根１２を角度制御して、風が天井に沿うように流れる風向制御
・最大風量位置の風向制御：空気調和機は、上下羽根１２及び左右羽根１４により気流
を曲げると必ず抵抗（損失）が発生することから、最大風量位置とは損失が限りなく０に近くなる風向制御（左右羽根１４の場合、まっすぐ正面を向いた位置であり、上下羽根１２の場合、水平から３５度下を向いた位置）
【０１９４】
【表２】
2013024534.tif 000017
【０１９５】
表２は、障害物回避制御を行なう場合の上下羽根１２の各フィールドにおける目標設定角度を示している。なお、表２における上羽根の角度（γ１）及び下羽根の角度（γ２）は垂直線から上方向に測定した角度（仰角）である。
【０１９６】
次に、障害物の位置に応じた障害物回避制御について具体的に説明するが、障害物回避制御において使用される用語「スイング動作」「ポジション停留稼動」「ブロック停留稼動」についてまず説明する。
【０１９７】
スイング動作とは、左右羽根１４の揺動動作のことで、基本的には目標の一つのポジションを中心に所定の左右角度幅で揺動し、スイングの両端で固定時間がない動作のことである。
【０１９８】
【表３】
2013024534.tif 000018
【０１９９】
また、ポジション停留稼動とは、あるポジションの目標設定角度（表１の角度）に対し、表３の補正を行ない、それぞれ、左端及び右端とする。動作としては、左端と右端でそれぞれ風向固定時間（左右羽根１４を固定する時間）を持ち、例えば、左端で風向固定時
間が経過した場合、右端に移動し、右端で風向固定時間が経過するまで、右端の風向を維持し、風向固定時間の経過後、左端に移動し、それを繰り返すものである。風向固定時間は、例えば６０秒に設定される。
【０２００】
すなわち、あるポジションに障害物がある場合に、そのポジションの目標設定角度をそのまま使用すると、温風が常に障害物に当たるが、表３の補正を行なうことで、障害物の横から温風を人がいる位置に到達させることができる。
【０２０１】
【表４】
2013024534.tif 000019
【０２０２】
さらにブロック停留稼動とは、各ブロックの左端と右端に対応する左右羽根１４の設定角度を、例えば表４に基づいて決定する。動作としては、各ブロックの左端と右端でそれぞれ風向固定時間を持ち、例えば、左端で風向固定時間が経過した場合、右端に移動し、右端で風向固定時間が経過するまで、右端の風向を維持し、風向固定時間の経過後、左端に移動し、それを繰り返すものである。風向固定時間は、ポジション停留稼動と同様に、例えば６０秒に設定される。なお、各ブロックの左端と右端は、そのブロックに属する人位置領域の左端と右端に一致しているので、ブロック停留稼動は、人位置領域の停留稼動と言うこともできる。
【０２０３】
なお、ポジション停留稼動とブロック停留稼動は、障害物の大きさに応じて使い分けている。前方の障害物が小さい場合、障害物のあるポジションを中心にポジション停留稼動を行なうことで障害物を避けて送風するのに対し、前方の障害物が大きく、例えば人がいる領域の前方全体に障害物がある場合、ブロック停留稼動を行なうことで広い範囲にわたって送風するようにしている。
【０２０４】
本実施の形態においては、スイング動作とポジション停留稼動とブロック停留稼動を総称して、左右羽根１４の揺動動作と称している。
【０２０５】
以下、上下羽根１２あるいは左右羽根１４の制御例を具体的に説明するが、人物移動検出手段１０１により人が単一の領域にのみいると判定された場合、人物移動検出手段１０１により人がいると判定された差分領域の前方に障害物があると障害物検出手段１０７により判定された場合、上下羽根１２を制御して障害物を上方から回避する気流制御を行なうようにしている。
【０２０６】
また、人物移動検出手段１０１により人がいると判定された人位置領域に属するポジションに障害物があると障害物検出手段１０７により判定された場合、人がいると判定された人位置領域に属する少なくとも一つのポジションで左右羽根１４を揺動させ、揺動範囲の両端で左右羽根１４の固定時間を設けない第１の気流制御と、人がいると判定された人位置領域あるいは当該領域に隣接する人位置領域に属する少なくとも一つのポジションで
左右羽根１４を揺動させ、揺動範囲の両端で左右羽根１４の固定時間を設けた第２の気流制御の一つを選択するようにしている。
【０２０７】
【表５】
2013024534.tif 000020
【０２０８】
また、以下の説明では、上下羽根１２の制御と左右羽根１４の制御を分けているが、人及び障害物の位置に応じて、上下羽根１２の制御と左右羽根１４の制御は適宜組み合わせて行われる。
【０２０９】
Ａ．上下羽根制御
（１）領域Ｂ〜Ｇのいずれかに人がいて、人がいる領域の前方のポジションＡ１〜Ａ３に障害物がある場合
上下羽根１２の設定角度を通常のフィールド風向制御（表２）に対し表５のように補正し、上下羽根１２を上向き設定した気流制御を行なう。
【０２１０】
（２）領域Ｂ〜Ｇのいずれかに人がいて、人がいる領域の前方の領域Ａに障害物がない場合（上記（１）以外）
通常自動風向制御を行なう。
【０２１１】
Ｂ．左右羽根制御
Ｂ１．領域Ａ（近距離）に人がいる場合
（１）領域Ａにおいて障害物のないポジションが一つの場合
障害物のないポジションの目標設定角度を中心として左右にスイング動作させ第１の気流制御を行なう。例えば、ポジションＡ１，Ａ３に障害物があり、ポジションＡ２に障害物がない場合、ポジションＡ２の目標設定角度を中心として左右にスイング動作させ、基本的には障害物のないポジションＡ２を空調するが、ポジションＡ１，Ａ３に人がいないとは限らないので、スイング動作を加えることで、ポジションＡ１，Ａ３に多少でも気流が振り分けられるようにする。
【０２１２】
さらに具体的に説明すると、表１及び表３に基づいて、ポジションＡ２の目標設定角度及び補正角度（スイング動作時の揺動角）は決定されるので、左羽根及び右羽根は共に１０度を中心に、それぞれ±１０度の角度範囲で止まることなく揺動（スイング）し続ける。ただし、左羽根と右羽根を左右に振るタイミングは同一に設定されており、左羽根と右羽根の揺動動作は連動している。
【０２１３】
（２）領域Ａにおいて障害物のないポジションが二つで、隣接している場合（Ａ１とＡ２あるいはＡ２とＡ３）
障害物のない二つのポジションの目標設定角度を両端としてスイング動作させ第１の気流制御を行なうことで、基本的に障害物のないポジションを空調する。
【０２１４】
（３）領域Ａにおいて障害物のないポジションが二つで、離れている場合（Ａ１とＡ３
）
障害物のない二つのポジションの目標設定角度を両端としてブロック停留稼動させ第２の気流制御を行なう。
【０２１５】
（４）領域Ａにおいてすべてのポジションに障害物がある場合
どこを狙っていいのか不明なので、ブロックＮをブロック停留稼動させ第２の気流制御を行なう。領域全体を狙うよりもブロック停留稼動の方が指向性のある風向となって遠くに届きやすく、障害物を回避できる可能性が高いからである。すなわち、領域Ａに障害物が点在している場合でも、障害物と障害物との間には通常隙間があり、この障害物間の隙間を通して送風することができる。
【０２１６】
（５）領域Ａにおいてすべてのポジションに障害物がない場合
領域Ａの通常自動風向制御を行なう。
【０２１７】
Ｂ２．領域Ｂ，Ｃ，Ｄ（中距離）のいずれかに人がいる場合
（１）人がいる領域に属する二つのポジションの一方にのみ障害物がある場合
障害物のないポジションの目標設定角度を中心として左右にスイング動作させ第１の気流制御を行なう。例えば、領域Ｄに人がいて、ポジションＤ２にのみ障害物がある場合、ポジションＤ１の目標設定角度を中心として左右にスイング動作させる。
【０２１８】
（２）人がいる領域に属する二つのポジションの両方に障害物がある場合
人がいる領域を含むブロックをブロック停留稼動させ第２の気流制御を行なう。例えば、領域Ｄに人がいて、ポジションＤ１，Ｄ２の両方に障害物がある場合、ブロックＬをブロック停留稼動させる。
【０２１９】
（３）人がいる領域に障害物がない場合
人がいる領域の通常自動風向制御を行なう。
【０２２０】
Ｂ３．領域Ｅ，Ｆ，Ｇ（遠距離）のいずれかに人がいる場合
（１）人がいる領域の前方の中距離領域に属する二つのポジションの一方にのみ障害物がある場合（例：領域Ｅに人がいて、ポジションＢ２に障害物があり、ポジションＢ１に障害物がない）
（１．１）障害物があるポジションの両隣に障害物がない場合（例：ポジションＢ１，Ｃ１に障害物がない）
（１．１．１）障害物があるポジションの後方に障害物がない場合（例：ポジションＥ２に障害物がない）
障害物があるポジションを中心としてポジション停留稼動させ第２の気流制御を行なう。例えば、領域Ｅに人がいて、ポジションＢ２に障害物があり、その両側にも後方にも障害物がない場合、ポジションＢ２にある障害物を横から避けて領域Ｅに気流を送り込むことができる。
【０２２１】
（１．１．２）障害物があるポジションの後方に障害物がある場合（例：ポジションＥ２に障害物がある）
中距離領域で障害物がないポジションの目標設定角度を中心としてスイング動作させ第１の気流制御を行なう。例えば、領域Ｅに人がいて、ポジションＢ２に障害物があり、その両側には障害物がないが、その後方に障害物がある場合、障害物がないポジションＢ１から気流を送り込むほうが有利である。
【０２２２】
（１．２）障害物があるポジションの両隣のうち一方に障害物があり、他方に障害物がない場合
障害物がないポジションの目標設定角度を中心としてスイング動作させ第１の気流制御を行なう。例えば、領域Ｆに人がいて、ポジションＣ２に障害物があり、ポジションＣ２の両隣のうちポジションＤ１に障害物があり、Ｃ１に障害物がない場合、障害物がないポジションＣ１からポジションＣ２の障害物を避けて気流を領域Ｆに送ることができる。
【０２２３】
（２）人がいる領域の前方の中距離領域に属する二つのポジションの両方に障害物がある場合
人がいる領域を含むブロックをブロック停留稼動させ第２の気流制御を行なう。例えば、領域Ｆに人がいて、ポジションＣ１，Ｃ２の両方に障害物がある場合、ブロックＣをブロック停留稼動させる。この場合、人の前方に障害物があり、障害物を避けようがないので、ブロックＣに隣接するブロックに障害物があるかどうかに関係なく、ブロック停留稼動を行なう。
【０２２４】
（３）人がいる領域の前方の中距離領域に属する二つのポジションの両方に障害物がない場合（例：領域Ｆに人がいて、ポジションＣ１，Ｃ２に障害物がない）
（３．１）人がいる領域に属する二つのポジションの一方のポジションにのみ障害物がある場合
障害物がない他方のポジションの目標設定角度を中心としてスイング動作させ第１の気流制御を行なう。例えば、領域Ｆに人がいて、ポジションＣ１，Ｃ２，Ｆ１に障害物がなく、ポジションＦ２に障害物がある場合、人がいる領域Ｆの前方は開放されているので、遠距離の障害物を考慮して障害物のない遠距離のポジションＦ１を中心に空調する。
【０２２５】
（３．２）人がいる領域に属する二つのポジションの両方に障害物がある場合
人がいる領域を含むブロックをブロック停留稼動させ第２の気流制御を行なう。例えば、領域Ｇに人がいて、ポジションＤ１，Ｄ２に障害物がなく、ポジションＧ１，Ｇ２の両方に障害物がある場合、人がいる領域Ｇの前方は開放されているが、この領域全体に障害物があり、どこを狙っていいのか不明なので、ブロックＬをブロック停留稼動させる。
【０２２６】
（３．３）人がいる領域に属する二つのポジションの両方に障害物がない場合
人がいる領域の通常自動風向制御を行なう。
【０２２７】
空気調和機が設置されることが多い家庭内では、屋外や公共空間と異なり、人物は座っていたり、横になっていたりすることが多い。そのため、従来の状況認識装置では、認識精度を上げることができなかったため、最適な空気調和動作を実現することができなかった。一方、本実施形態の状況認識装置は、以上のように、人物移動検出手段１０１によって人物の移動情報を推定し、状況認識処理判断手段１０２は、人物が移動している場合のみ、障害物検出処理を行なうことにより、家庭内においても、高精度の障害物検出処理を実現することができるため、空気調和空間の状況を高精度に認識し、快適な空調空間を実現しつつ省エネ運転が可能という、最適な空気調和動作を実現することができる。
【０２２８】
また、本発明の第３の実施の形態におけるカメラパラメータ推定装置を搭載した空気調和機においても、従来では困難であった家庭内でのカメラパラメータ推定を高精度に行なうことができるため、身長推定精度を向上させ、最適な空気調和動作を実現することができる。
【０２２９】
なお、本発明の状況認識装置で認識した結果を基に、空調制御を行なう空気調和機を説明したが、空気調和機は、認識結果を表示するための認識結果表示手段１１０を有するようにしてもかまわない。
【０２３０】
図３７は、本発明の状況認識装置を搭載した空気調和機の構成を示す機能ブロック図で
ある。図３７において、図１および図２７と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。
【０２３１】
また、図３８は、本発明の第１の実施の形態における身長推定装置を搭載した空気調和機の処理の流れを示すフローチャートである。図３８において、図３および図３２と共通の構成要素に関しては、同一の符号を付し、その説明は省略する。
【０２３２】
図３８において、認識結果表示手段１１０は、身長推定手段１０５の推定結果を空調空間内の人物に表示する（ステップＳ１１５）。表示方法としては、例えば、状況認識処理判断手段１０２によって人物が移動していると判断され、身長推定処理が実施された場合、空気調和機の室内機に設置されたＬＥＤなどの光源を一定時間、点滅させたり、点灯させたりすればよい。もちろん、身長推定処理が実施された場合には、空気調和機の室内機に設置されたＬＥＤなどの光源を一定時間、点灯させる一方、身長推定処理が実施されなかった場合には、空気調和機の室内機に設置されたＬＥＤなどの光源を一定時間、点滅させるようにしてもかまわない。
【０２３３】
このように、状況識別結果を家庭内の人物に表示することにより、利用者は状況識別装置が識別を行なえているかどうかを認識することができるため、安心して利用することができる。また、空気調和機の室内機に設置されたＬＥＤなどの光源を利用することにより、家庭内の様々な場所から認識することが可能であり、しかも、ユーザの邪魔になることなく、身長推定装置の状況を表示することができる。
【０２３４】
もちろん、表示方法としては、ＬＥＤなどの光源を利用するのではなく、例えば、空気調和機の室内機に設置されたスピーカから音を出すようにしてもかまわない。空気調和機の室内機に設置されたスピーカから音を出すことにより、身長推定装置の状況を家庭内の様々な場所から認識することが可能である。
【０２３５】
もちろん、表示方法として、空気調和機の稼動部である可動前面パネル４や上下羽根１２、左右羽根１４を動作させるようにしてもかまわない。このようにすることで、ユーザの邪魔になることなく、身長推定装置の状況を表示することができる。
【産業上の利用可能性】
【０２３６】
以上のように、本発明にかかる状況認識装置は、家庭内においても実用的に、精度よく状況認識処理を実現できる。さらに、本発明にかかる状況認識装置を搭載した空気調和機は家庭内においても、空調空間内の状況を高精度に認識することができ、制御精度を向上することが可能となるので、ユーザが操作指示を行なう機器全般の用途に広く適用できる。
【符号の説明】
【０２３７】
２  室内機本体
２ａ  前面開口部
２ｂ  上面開口部
４  可動前面パネル
６  熱交換器
８  室内ファン
１０  吹出口
１２  上下羽根
１４  左右羽根
１６  フィルタ
１８，２０  前面パネル用アーム
２４  撮像センサユニット
３０  リモコン
１０１  人物移動検出手段
１０２  状況認識処理判断手段
１０３  状況認識手段
１０４  足元位置検出手段
１０５  頭部位置検出手段
１０６  身長推定手段
１０７  障害物検出手段
１０８  カメラパラメータ推定手段
１０９  空調制御手段
１１０  認識結果表示手段
【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１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３７】
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【図３８】
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【図１１】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３５】
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【図３６】
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